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misnet：具有两流结构的多源信息共享的脑电图识别网络
方法：本文结合了不同领域的个体差异和群体共同点，并提出了一个多源信息共享网络（MISNET），以增强主题独立的EEG EEG情感识别模型的性能。通过采用循环迭代策略的两流训练结构来增强网络稳定性，以减轻使模型混淆的离群来源。此外，我们设计了两个辅助损失函数，以使域特异性和域共享特征的边际分布对齐，然后通过约束这些辅助损耗函数来约束梯度惩罚来优化收敛过程。此外，还提出了预训练策略，以确保共享编码器的初始映射包含有效的情感信息。
按绩效付费机制 - 美国
ISS 评估绩效工资的方法包括初步定量评估和深入的定性审查（视情况而定）。投资者对绩效工资问题的反馈表明，他们更倾向于关注长期一致性、董事会决策以及相对于市场同行和公司业绩的薪酬。初步定量筛选旨在识别出在一段时间内 CEO 薪酬与公司业绩之间存在显著偏差的异常公司。这些筛选在多个时间范围内以相对和绝对方式衡量一致性，并考虑长期股东价值和财务业绩。筛选过程适用于 Russell 3000E 指数的成分股，该指数包括在美国证券交易所交易的多达 4,000 种最大的股票证券。
“ Race Blind”重新分配算法
诉讼人越来越多地在重新分配案件中使用算法证据，采用了一系列算法生成的计划来指出该州当前计划的离群状态。，但最高法院宣布在公平招生诉哈佛大学的学生中宣布一项种族盲的平等保护条款，这些方法的合宪性仍然不确定。其他学者研究了种族失明作为算法约束的潜在影响。本说明相反，询问了种族盲重新划分算法的实际可能性，并找到了失明虚幻的希望。相反，在重新划分算法中限制种族投入的要求无法在内部检查的任何排除方法下创建种族中性结果。
Sage 利用人工智能 (AI) 的力量支持中小型企业
• 实现发票处理等手动流程的自动化。采用应付账款 (AP) 自动化的中小企业报告称，生产率提高了 2 至 3 倍，从而为其会计团队创造了更多能力。• 我们的异常值检测解决方案是首个用于总账错误检测的实时 AI 驱动工具，每周审查超过 1500 万笔交易，帮助会计团队在发布之前发现并纠正数千个会计错误。• 我们正在使用 AI 为我们的碳会计解决方案 Sage Earth 提供支持，根据特定的碳排放类别对费用进行分类，以便我们能够更准确地预测其对环境的影响。这有助于中小企业管理和减少碳排放。• Sage Accounting 使用 AI 自动对银行交易进行分类，以进行数字纳税申报。
研究现实世界中退休电池系统不一致的研究
摘要：不一致是触发电池组安全问题的关键因素。对退休电池的不一致评估对于确保在随后的逐渐使用过程中的安全和稳定的操作具有重要意义。本文总结了用于电池不一致评估的常用诊断方法。选择基于现实世界中车辆的单个电压数据，选择了局部离群因子（LOF）算法和改进的香农熵（IME）算法。然后，基于LOF，IMEN和细胞电压范围的三个参数，建立了许多级别和指标的退休电池的全面不一致评估策略。最后，使用两个现实的电池样本对评估策略进行了验证。结果表明，所提出的方法可以快速有效地实现退休电池的不一致评估。
创建R对象的紧凑型哈希摘要
描述多元时间序列的几种机器学习算法的实现。该软件包包括允许执行聚类，分类或异常检测方法等功能。它还结合了多元时间序列数据集的集合，该数据集可用于分析新提出的算法的性能。其中一些数据集存储在github数据软件包“ ueadata1'to“ ueadata8”中。要访问这些数据包，请运行'install.package（c（'ueadata1'，'ueadata2'，'ueadata3'，'ueadata4'，'ueadata4'，'ueadata5'，'ueadata6'，ueadata6'，'uea-- data7'，ueadata8'，'ueadata8'），ueadata8'），repos =''安装需要几分钟，但我们强烈鼓励用户如果想拥有MLMTS的所有数据集，就可以这样做。来自各种领域的从业者可以从“ MLMTS”提供的一般框架中受益。
http://dx.doi.org/10.18576/jsap/120224 在多重线性模型下，稳健主成分分析用于估计尼日利亚的经济增长
摘要：本研究考察了存在多重共线性和异常值的情况下经济增长 (RGDP) 与内部债务 (INDT)、外部债务 (EXDT)、利率 (RINR)、汇率 (REXR) 和贸易开放度 (OPEN) 的关系。使用了 1986 年至 2021 年从尼日利亚中央银行收集的季度数据。使用方差膨胀因子和 Grubb 检验进行的探索性数据分析和诊断揭示了所研究变量之间的线性关系，并确定了数据集中存在多重共线性和异常值。主成分分析显示 INDT 和 EXDT 分别占方差的 38.4% 和 29.2%，因此选择它们的成分 PINDT 和 PEXDT 来降低共线性。此外，稳健 M 估计方法的结果表明，PINDT、PEXDT、RINR、REXR 和 OPEN 对 RGDP 的影响为正，且对 PEXDT 和 OPEN 对 RGDP 的影响显著。具体而言，在所研究的时期内，PINDT、PEXDT、RINR、REXR 和 OPEN 分别使尼日利亚的经济增长提高了 0.10%、0.02%、0.04%、0.06% 和 3.01%。因此，将主成分与以 4.685 为转折点并以中位数为中心的加权双方 M 估计量相结合，被发现是最有效的估计技术，可联合解决两个已确定的假设违反问题。这是基于拟合模型的预测能力，该模型表明，与 S 估计量和 MM 估计量相比，M 估计量的均方根误差 (RMSE) 和平均绝对误差 (MAE) 最小。因此，可以得出结论，研究期间经历的经济挑战极大地影响了已确定的决定因素，而这些决定因素又转化为经济增长。因此，当数据集中同时存在多重共线性和异常值时，稳健主成分回归技术仍然是建模和估计线性模型参数的最佳和无偏技术。关键词：经济增长、多重共线性、异常值、主成分和稳健估计量。
比较由类风湿关节炎患者的Janus激酶抑制剂和白细胞介素-6抑制剂引起的肌酸激酶升高：一种促进性
抽象目标：本研究旨在检查肌酸激酶（CK）抬高是否发生在白介素（IL）-6抑制剂中，例如Janus激酶（JAK）抑制剂，据报道，这些抑制剂在类风湿关节炎中增加了CK水平。患者和方法：在2016年1月至2022年12月之间，回顾性地搜索了JAK抑制剂和IL-6抑制剂治疗的多中心数据库； 142例（117名女性，25名男性，平均年龄：63.8±13.0岁；范围为20至85岁），每组中有71例，通过使用年龄，性别，体重指数和CK在0周时通过倾向评分来提取倾向评分。比较了异常值。通过单变量和多变量分析研究了与CK水平升高有关的患者的背景特征。结果：JAK抑制剂在4和12周时的肌酸激酶水平明显高于IL-6抑制剂（四个星期，72 vs. 87.5 iu/ml，p = 0.016; 12周； 12周，71 vs. 95.5 IU/ml，p = 0.028）。The outlier rate (Grade 1) with JAK inhibitors increased significantly over time (0 weeks, 4.2%; four weeks, 18.1%; 12 weeks, 21.7%; 24 weeks, 18.3%; p=0.015), whereas that with IL-6 inhibitors increased slightly (0 weeks, 5.6%; four weeks, 9.2%; 12 weeks, 8.6%; 24 weeks, 8.5%; p=0.745), with两组之间的显着差异（p = 0.035）。没有患者因肌痛或肾功能障碍而停止治疗。与24周CK水平升高相关的因素是男性和肌酐。显着相关的那些是Steinbrocker阶段和类别，改良的健康评估问卷分数，估计的肾小球过滤率和糖皮质激素剂量。结论：用JAK抑制剂的轻度CK升高不是一个特殊的临床问题。CK高程可能是JAK抑制剂的特异性。