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评估空间 PCA 对基于 SVM 的脑电图数据解码的有效性
在 EEG 研究中，主成分分析 (PCA) 被广泛用于在多变量模式分类 (解码) 之前进行降维。本研究的目的是评估 PCA 在广泛的实验范式中对解码准确性 (使用支持向量机) 的有效性。我们评估了几种不同的 PCA 变体，包括基于组和基于受试者的成分分解以及 Varimax 旋转或不旋转的应用。我们还改变了保留用于解码分析的 PC 数量。我们评估了七个常见事件相关电位成分 (N170、不匹配负波、N2pc、P3b、N400、侧化准备电位和错误相关负波) 的解码准确性。我们还研究了更具挑战性的解码任务，包括解码面部身份、面部表情、刺激位置和刺激方向。数据集在电极位置的数量和密度方面也有所不同。我们的研究结果表明，没有一种 PCA 方法能够持续改善与无 PCA 相关的解码性能，并且应用 PCA 经常会降低解码性能。因此，研究人员在解码来自类似实验范式、群体和记录设置的 EEG 数据之前，应谨慎使用 PCA。
功能 PCA 的线性相位型概率建模及其在电阻存储器中的应用
a 西班牙格拉纳达大学统计学和运筹学系及 IEMath-GR b 西班牙瓦伦西亚理工大学应用统计和运筹学系及质量系及 UC3M-BS 桑坦德大数据研究所 c 西班牙格拉纳达大学电子与计算机技术系
参考：DSHB3034技术数据表产品：板数琼脂（PCA）
*根据需要进行调整和 /或补充，以满足性能标准方向，将23.5 g粉末悬挂在1升蒸馏水中。通过频繁搅拌将沸腾的溶解。分配到最终容器中，并在121°C的高压釜中对15分钟进行消毒。描述板计数琼脂公式是根据Buchbinder等人的。在对微生物板计数的培养基研究中的建议。为了避免添加牛奶，已修改了标准化琼脂标准琼脂的原始配方。这种新的组成允许大多数微生物的生长，而无需进一步添加。该培养基的配方等效于“乳制品检查标准方法”，USP的“胰蛋白葡萄糖酵母琼脂”，“ Deutsche Landswirtchaft”以及Apha和Aoac的AOAC的板块倒物。这是任何类型样品的平板计数的首选媒介。技术准备样品的10倍连续稀释液，并从每个稀释液（重复）中取1 ml等分试样，并将其放入无菌培养皿中。倒大约每个板中的无菌冷却培养基（约45°C）。通过图8的形式轻轻混合板。将不受干扰的板留在倒置的位置。孵育时间和温度取决于正在研究的微生物的类型。对于一般有氧计数，在30°C下孵育3天。在24、48和72小时后进行读数。质量控制APHA提出的板数方法包括将熔融琼脂倒在50°C的板上，这些板上包含稀释样品的板（倒板技术）。在32-35°C下孵育48小时后进行最终计数。对于具有其他温度需求的微生物，已经提出了以下孵育：在32 -35°C，45°C下2-3天，在55°C下为2天，在20°C下为20°C，10天，6.5ºC±1ºC。样品稀释液用1/4林格的溶液，缓冲肽水或最大恢复稀释剂根据其性质制备。倒板计数方法比扩散板技术更优选，因为它给出了更高的计数。尽管如此，后者促进了殖民地的孤立和恢复。
PCA 的 COVID-19 疫苗要求
通知：2021 年 9 月 PCA 的 COVID-19 疫苗要求 亲爱的 PCA 消费者，2021 年 9 月 1 日，贝克-波利托政府宣布要求所有疗养院、辅助生活住宅 (ALR)、临终关怀项目以及根据州合同或州计划提供上门直接护理服务的家庭护理机构工作人员接种疫苗，作为持续努力保护老年人和更脆弱的群体免受 COVID-19 侵害的一部分。2021 年 9 月 8 日，马萨诸塞州公共卫生部颁布了 105 CMR 159.000《马萨诸塞州某些提供家庭护理服务的工作人员的 COVID-19 疫苗接种》，这是一项新规定，要求某些家庭护理人员接种 COVID-19 疫苗。因此，所有在 MassHealth PCA 计划中工作的 PCA 都必须在 2021 年 10 月 31 日之前完成全部所需剂量的 COVID-19 疫苗接种，但符合有限豁免条件的 PCA 除外，因为：
基于 PCA 和 Kriging 的降阶模型在反应流应用数字孪生开发中的应用
详细燃烧系统的详细数值模拟需要大量的计算资源，这限制了它们在优化和不确定性量化研究中的使用。从有限数量的 CFD 模拟开始，可以使用一些详细的函数评估得出降阶模型。在本研究中，考虑将主成分分析 (PCA) 与克里金法相结合以识别准确的低阶模型。PCA 用于识别和分离系统的不变量，即 PCA 模式，而不是与特征操作条件相关的系数。然后使用克里金法找到这些系数的响应面。这导致了一个替代模型，允许以较低的计算成本执行参数探索。本文还介绍了经典 PCA 方法的变体，即局部和约束 PCA。该方法分别在 OpenSmoke++ 和 OpenFoam 生成的 1D 和 2D 火焰上进行了演示，并为其开发了精确的替代模型。
基于PCA的入侵检测系统的案例研究
量子计算有望彻底改变我们对计算限制的理解，并且它在加密术中的含义长期以来已经很明显。今天，密码学家正在积极设计量子解决方案，以应对支持量子的对手所构成的威胁。同时，量子科学家正在创新量子协议，以增强捍卫者的能力。但是，仍需要探索量子计算和量子机学习（QML）对其他网络安全域的更广泛影响。在这项工作中，我们研究了QML对传统ML网络安全应用的潜在影响。首先，我们探讨了与网络安全特别相关的机器学习问题中量子计算的潜在优势。然后，我们描述了一种量化易于故障QML算法对现实世界问题的未来影响的方法。作为一个案例研究，我们将方法应用于网络入侵检测中的标准方法和数据集，这是机器学习在网络安全中研究最多的应用之一。我们的结果提供了有关获得量子优势的条件以及对未来量子硬件和软件进步的需求的洞察力。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。
PCA基础：评估感知认知链中的多模式大语言模型
尽管大型语言模型（LLM）表现出了显着的能力，但由于自动回归过程，资源消耗和相当大的潜伏期所阻碍它们。在这项研究中，我们引入了自适应n克平行解码（ANPD），这是一种创新和无损的方法，通过允许同时产生多个代币来加速推断。ANPD结合了两级方法：它从采用N-Gram模块的快速起草阶段开始，该模块根据当前的交互式环境进行适应，然后是验证阶段，在此期间，原始LLM评估并确认了拟议的令牌。因此，ANPD预示着LLM原始外的完整性，同时提高了处理速度。我们利用N-Gram模块的多级体系结构来增强初始草稿的精度，从而减少了推理潜伏期。ANPD消除了重新培训或额外的GPU内存的需求，从而使其具有有效的插件增强功能。在我们的实验中，诸如美洲驼及其微调变体之类的模型显示出高达3的速度提高。67×，验证了我们提出的ANPD的有效性。
针对所报告的信息技术缺陷的一些纠正措施没有得到充分记录和有效实施
此外，对 20 个已关闭的 PCA 的审查表明，IRS 全面实施了 19 个 PCA，未能全面有效实施并错误地关闭了一个涉及高风险 **************2*************** 且未及时补救的 PCA。在全面实施的 PCA 中，有 16 个是有效的，包括实施了替代站点处理。一个 PCA 无效，它涉及在 IRS 网络上运行的旧软件版本，该版本没有基于风险的决策 (RBD) 或风险接受表和工具 (RAFT)。对于其余两个 PCA，TIGTA 无法测试纠正措施的有效性，因为支持实施 PCA 的系统正在发生变化。此外，在 20 个 PCA 中，有 18 个提供的文件支持关闭 PCA，但两个 PCA 的文件不支持。