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皮质面部处理系统
要点 • 灵长类动物的大脑包含面部细胞、面部区域，它们连接到面部处理网络中。 • 经过数千万年的进化，灵长类动物的面部处理系统惊人地相似。 • 面部包含大量需要提取的社会信息，从检测面部的存在开始，到识别熟悉个体的面部。 • 面部细胞表现出可以解释面部感知主要特性的特性。 • 面部处理障碍（无论是由于发育因素还是通过脑损伤获得）对面部处理回路的功能组织和面部处理的神经机制具有重要意义。 • 面部形状信息可以与其他信息源（甚至是非视觉信息）集成，以帮助处理动态人物信息。 • 面部处理的一个主要目标是识别熟悉的个体，并且已经确定了支持这种社会感知和记忆之间联系的主要神经系统和机制。
ANG 至 IMA 处理操作
8. ARPC ANG 分离将完成 MILPDS 损失预测和 ANG 解散命令/NGB22，并通过 ANG 分离 TEAMS 频道传达已完成的行动。9. ARPC/DPAAA 检索源文档，并将 MilPDS 增益操作执行到 IMA 分配中。10. ARPC/DPAAA 将上传源文档，并在分配操作完成后通过 RIO DET 生成的 MyVector 票证与 RIO DET 通信。MyVector 应用程序将被关闭。
可持续化学和数字处理*
对能够利用可再生资源并实施数字流程的化学家的需求越来越大，同时意识到监管协议。培训这些领域的专家的必要性源于环境资源的稀缺性，并且需要优化化学过程，以最大程度地减少对环境的负面影响。为了实现这一目标，基于计算机的方法和AI的应用变得越来越重要。在您的学习期间，我们将为您提供深入的化学知识以及现代数字工具和化学法规方面的专业知识。您将受益于我们广泛的学术专业知识以及我们与奥地利和国外化学工业的良好联系。
生物医学信号处理和控制
全球，心血管疾病是死亡的主要原因。基于临床数据，机器学习（ML）系统可以在早期阶段检测心脏病，从而降低死亡率。然而，在ML中，不平衡和高维数据一直是持续的挑战，在许多现实世界中（例如检测心血管疾病的检测）阻碍了准确的预测数据分析。为了解决这个问题，已经开发了针对心脏病检测的计算方法。但是，他们的表现仍然不足。因此，本研究为心脏病模型（称为SPFHD）提供了一个新的堆栈预测因子。SPFHD使用五种基于树的基于树的集合学习算法作为心脏病检测的基本模型。此外，使用支持向量机算法的基础模型的预测进行了整合，以增强心脏病检测的准确性。开发了一种新的条件变异自动编码器（CVAE）方法来克服不平衡问题，该方法的性能比常规平衡方法更好。最后，SPFHD模型是通过贝叶斯优化调整的。结果表明，所提出的SPFHD模型的表现优于四个数据集的最新方法，分别为HD Clinical，Z-Alizadeh Sani，Statlog和Cleveland的HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical，HD Clinical clinical of 4.68％，4.55％，2％和1％。此外，这个新框架提供了重要的解释，通过利用强大的Shapley添加说明（SHAP）算法来帮助理解模型成功。这重点介绍了检测心脏病的最重要属性，并克服了当前无法揭示特征之间因果关系的当前“黑盒”方法的局限性。
Interoception Primes情感处理
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