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持续在线脑电图运动意象解码的微调策略：来自大规模纵向研究的见解
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人，因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的，这限制了推广研究结果的能力。首先，我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上，我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型，补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明，基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性，而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布，从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议，并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码，这对于神经康复和辅助技术至关重要。
每日时事初步测验 20-01-2025（在线初步测试）
盖茨-剑桥影响力奖由盖茨剑桥信托基金会于 2000 年 10 月设立。影响力奖被定义为对经济、社会、文化、环境、公共政策、健康和生活质量等各个领域的变革做出的显著贡献。获奖者将获得 5,000 英镑奖金并应邀参加我们的 2025 年周年纪念活动。该奖项向盖茨剑桥社区的所有成员开放，个人学者和盖茨剑桥学者发挥重要作用的团队均有资格获奖。2025 年盖茨-剑桥影响力奖共有 8 位获奖者，其中包括拉曼研究所 (RRI) 光与物质物理主题的教员 Urbasi Sinha 教授。Urbasi Sinha 教授——是量子基础和技术的研究员。她是拉曼研究所 (RRI) 量子信息与计算 (QuIC) 实验室的负责人。RRI 是科学技术部的一个自治机构。她的实验室是印度最早制造和建立预示和纠缠光子源在以下领域各种应用的实验室之一：
网上版本
根据最新的 COVID-19 疫苗接种建议，6 个月或以上的康复人士只需接种一剂 mRNA COVID-19 疫苗（例如Comirnaty/BioNTech/Spikevax/Moderna）或两剂灭活 COVID-19 疫苗（例如CoronaVac/Sinovac）即可完成初次接种。免疫功能低下者应接种额外的初次接种剂量，详情请咨询医疗保健专业人士。除接种初次疫苗外，高风险优先群体（即50 岁或以上的成年人；或免疫功能低下者）应在最后一次接种或感染 COVID-19 后按时接种额外的加强针。详情请参阅：“建议我接种几剂 COVID-19 疫苗？” 和 “ 免疫功能低下者的常见问题 ”
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
2023-2024 Facebook的年度在线安全报告...
本报告概述了我们开发的各种政策，执行惯例，工具，产品，资源和合作伙伴关系，以增强用户在代码下的承诺方面的安全和保障。首次，由于我们在本守则下的承诺，我们还为新加坡创建的内容的许多危害类别提供了新加坡特定的指标，我们已经采取了行动。代表的指标为2023年4月1日至2024年3月31日，除非另有说明，否则可以在每个危害类别的透明度部分中找到。鉴于我们在线安全的多年投资，本报告包含有关我们在报告期之后发生的工作的信息（即在2023年4月1日之前），并在今天保持生效。
学者生物科学学术杂志缩写关键标题：SCH Acad J Biosci ISSN 2347-9515（印刷）| ISSN 2321-6883（在线）journa
1分子生物学与生物技术研究所，拉合尔大学，萨尔戈达校园动物学系，巴基斯坦2巴基斯坦分子生物学与生物技术研究所，拉合尔大学，巴基斯坦大学，巴基斯坦大学3个分子生物学与生物技术研究所，巴基斯坦大学3号动物育种系，faoog oggy oggipan faiorgoge faiorgoge faiorgoge faiorgoge faiogogy an旁遮普大学拉合尔的动物学，巴基坦6动物学系，工程与应用科学系，里帕国际大学，法萨拉巴德校园，法萨拉巴德38000，巴基斯坦7，巴基斯坦7野生动物与生态学系，兽医和动物科学学院。巴基斯坦政府大学Faisalabad：https：//doi.org/10.36347/sajb.2025.v13i02.002 |收到：28.12.2024 |接受：05.02.2025 |发表：08.02.2025 *通讯作者：巴基斯坦Sargodha校园拉合尔大学动物学系分子生物学与生物技术学院
Farid Rajkotia -Zaheer - - UVIC在线学术社区
2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。 {与教职员工一起工作，以管理大学的课程。 {有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。 {责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。{与教职员工一起工作，以管理大学的课程。{有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。{责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。
联合在线研讨会win-icn2
摘要：3D生物打印是一种增材制造过程，它允许生物材料和活细胞的精确定位创建模仿天然组织和器官的3D体系结构。尽管3D生物打印技术正在快速发展，但仍有重大挑战，包括墨水配方的选择有限。在这里，我报告了一系列有关纳米材料（NMS）和聚合物的混合墨水系统的一系列研究，用于通过微分解和数字光处理（DLP）进行高分辨率和高速打印。我们的结果表明，NM聚合物杂交油墨可以设计为具有合适的流变，机械，生物学和化学特征，以同时实现可打印性和细胞/组织兼容性。在本次演讲中突出显示的是3D异质组织模仿，干细胞转运蛋白和微流体细胞培养装置的印刷。我们的研究为制造体外疾病模型和测试平台以及可移植的脚手架提供了有希望的新策略，这些策略可以在生物医学研究，药物发现和干细胞疗法中找到重要的应用。