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在黎曼流形上对复杂 EEG 数据分布进行建模，以实现异常值检测和多模态分类
摘要 — 目的：近年来，黎曼几何在脑机接口 (BCI) 中的应用势头强劲。为黎曼 BCI 提出的大多数机器学习技术都认为流形上的数据分布是单峰的。然而，由于高数据变异性是脑电图 (EEG) 的一个关键限制，因此分布可能是多峰的而不是单峰的。在本文中，我们提出了一种新颖的数据建模方法，用于考虑 EEG 协方差矩阵的黎曼流形上的复杂数据分布，旨在提高 BCI 的可靠性。方法：我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 使用基于测地距离的相似性测量的图来表示流形上的 EEG 协方差矩阵分布，然后通过谱聚类对图节点进行聚类。这允许灵活地在流形上对单峰和多峰分布进行建模。可以以 RiSC 为基础设计异常值检测器（即异常值检测黎曼谱聚类 (oden-RiSC)）和多模态分类器（即多模态分类器黎曼谱聚类 (mcRiSC)）。odenRiSC/mcRiSC 的所有必需参数均以数据驱动的方式选择。此外，无需预设异常值检测阈值和多模态分类模式数。结果：实验评估表明，odenRiSC 可以比现有方法更准确地检测 EEG 异常值，并且 mcRiSC 的表现优于标准单模态分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：odenRiSC/mcRiSC 有望使实验室外的真实 BCI 和神经人体工程学应用更加稳健。意义：RiSC 可以用作稳健的 EEG 异常值检测器和多模态分类器。
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
使用多模态生理数据检测游戏玩家的异常行为 Shinjin Kang 1，Taiwoo Park 2
1 引言 近年来，随着电脑网络游戏和手机游戏市场的增长，对游戏玩家行为分析的需求也随之增长。游戏行为分析，特别是针对异常或异常行为的分析，旨在通过为玩家提供适当的难度来帮助玩家保持游戏参与度。如果玩家面临非常困难或意外的游戏体验，则玩家的行为可能会与平时不同。如果这种情况发生在游戏设计师预期的时间，这可能不是问题。然而，意外的玩家体验是导致玩家停止玩游戏的一个因素，因此如果这种行为发生在游戏设计师未预期的时间，设计师需要确定时间和原因并进行修复，以确保流畅的游戏体验（El-Nasr 等人，2016 年）。
医疗保险和医疗补助计划
OPPS Data (APC Weights, Conversion Factor, Copayments, Cost-to-Charge Ratios (CCRs), Data Claims, Geometric Mean Calculation, Outlier Payments, and Wage Index), contact Erick Chuang via email at Erick.Chuang@cms.hhs.gov or Scott Talaga via email at Scott.Talaga@cms.hhs.gov.
使用谱聚类检测黎曼流形上的 BCI 的 EEG 异常值
摘要 — 自动检测和去除脑电图 (EEG) 异常值对于设计强大的脑机接口 (BCI) 至关重要。在本文中，我们提出了一种新的异常值检测方法，该方法适用于样本协方差矩阵 (SCM) 的黎曼流形。现有的异常值检测方法存在错误地将某些样本拒绝为异常值的风险，即使没有异常值，因为检测基于参考矩阵和阈值。为了解决这一限制，我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 基于提出的相似性度量将 SCM 聚类为非异常值和异常值，从而检测异常值。这考虑了空间的黎曼几何，并放大了非异常值簇内的相似性并削弱了非异常值和异常值簇之间的相似性，而不是设置阈值。为了评估 RiSC 的性能，我们生成了受不同强度和数量的异常值污染的人工 EEG 数据集。比较 RiSC 与现有异常值检测方法之间的 Hit-False (HF) 差异，证实 RiSC 可以显著更好地检测异常值 (p < 0.001)。特别是，对于异常值污染最严重的数据集，RiSC 对 HF 差异的改善最大。
Microtargeting未掩盖：
TABLE OF CONTENTS 8 FOREWORD 10 EXECUTIVE SUMMARY 12 INTRODUCTION TO THREATCASTING 16 KEY TERMS AND ESSENTIAL CONTEXT 18 FINDINGS 30 FINDING 1: ATTACKS ON HVIS 31 FINDING 2: SOWING DECEPTION AND DISINFORMATION AMONG VULNERABLE POPULATIONS 34 FINDING 3: ATTACKS ON THE FIGHTING FORCE 36 FINDING 4: ATTACKS ON HVIS IN THE BUSINESS AND FINANCIAL COMMUNITIES 38 OUTLIERS 40 OUTLIER 1: SIMULATED INFAMY AND THE LOSS OF REPUTATIONAL SOVEREIGNTY 40 OUTLIER 2: AI CREATES TANGIBLE NEW (UN)REALITIES 43 FLAGS 44 TECHNOLOGICAL PROGRESSION 45 THE THREE SIDES OF NEXT GENERATION SECURITY 46 DEGRADING ECONOMIC AND SOCIAL CONDITIONS LEAD TO VULNERABILITIES 48 EXPANSION OF NEW INFLUENCER TYPES 49 GATES 50 DEVELOP AN ADVANCED DIGITAL DEFENSE POSTURE 50 USE HUMAN RIGHTS AS A SECURITY MEASURE 54 EXPAND EDUCATION 54 SUMMARY 56 APPENDIX A – ENGINEERING CONSENT: AN EARLY 20TH CENTURY GUIDE TO MANIPULATING THE MASSES 58附录B - 主题专家访谈68附录C-参考书目“工程同意：20世纪初的群众指南” 94
NIST 夸大了 MEP 对国会和其他利益相关者的经济影响
异常值验证要求中心联系客户，确认所报告的经济影响的准确性，并向 NIST 提供理由，解释中心提供的服务如何导致所报告的经济影响。NIST 在向中心通报其各自的异常值时传达了异常值验证的重要性，并明确指出“如果/当这些大型调查结果受到进一步质疑（由 OIG 等）时，需要这些信息来提供审计线索。” 根据 NIST 政策，异常值验证过程可能只会导致对所报告的经济影响进行向下调整，而中心未能进行异常值验证将导致所报告的经济影响归零。在调查年度结束时，NIST 会整合所有中心报告的经济影响并准备其年度 MEP 经济影响报告。
心电图异常值校正方法的比较——...
本文旨在比较生物识别应用中各种异常值校正方法对心电图信号处理的效率。主要思想是校正心电图波形各个部分中的异常，而不是跳过损坏的心电图心跳，以获得更好的统计数据。实验是使用自收集的利沃夫生物特征数据集进行的。该数据库包含 95 个不同人的 1400 多条记录。未经任何校正的基线识别准确率约为 86%。应用异常值校正后，基于自动编码器的算法的结果提高了 98%，滑动欧几里得窗口的结果提高了 97.1%。在生物特征识别过程中添加异常值校正阶段会导致处理时间增加（最多 20%），但在大多数用例中这并不重要。
Medicare D部分计划报告要求：
•CMS的离群值通知仅使D部分发起人有机会在需要时纠正提交的数据，并且不表示提交的数据不正确，或者需要重新提交。•合同拒绝的注册请求百分比将检查以获取异常数据。在考虑了提交的入学人数数量后，其合同类型的第95个百分点的合同将被标记为离群值。•合同拒绝的删除请求的百分比将进行审查以获取异常数据。在考虑了提交的撤销请求的数量后，其合同类型的第95个百分点的合同将被标记为离群值。•CMS可以根据D部分发起人收到的数据来调整现有的质量保证检查和阈值验证的现有质量保证检查。
参考材料证书定量XRD粉碎...
•经过认证的价值是通过实验室平均值的平均分析物的平均值来确定的，没有实验室结果的分析物或实验室中位数中位数的中位数的平均值。•标准偏差是分析物确定扩散的度量，包括实验室间偏见，方法不确定性和材料同质性不确定性。使用相同分析方法的确定的约95％预计将在认证值的两侧两侧之间。标准偏差是根据经过验证的实验室数据数据计算得出的，较少的实验室和个体确定。•在实验室标准偏差（S W）内是确定值在报告实验室中的平均分布，较少的实验室和个体确定。这是由参与实验室组的单个因素方差分析计算得出的•置信区间（CI）是对材料在95％置信区间中对材料中的真实（不可知）分析物浓度的估计。例如，可以解释95％CI，因为有0.95的概率是真实值在认证值±CI之间。间隔越窄，认证值越精确。95％CI不应用于确定质量控制门。•标准不确定性（U CRM）是表征，同质性和稳定性研究的差异之和。表征的不确定性来自