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引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
引用：Mwata-Velu T、Ruiz-Pinales J、Avina-Cervantes JG、Gonzalez-Barbosa JJ、Contreras-Hernandez JL。经验模态分解和双向
运动想象 (MI) 脑电信号广泛应用于脑机接口 (BCI) 应用中，因为它们通过想象肢体运动让用户完全控制 [9]。想象和物理肢体运动会引起微节律同步和去同步，这可以通过使用脑电图技术在感觉运动皮层上进行探索 [10]。许多研究已经实现了特征选择和降维的具体技术，其中包括遗传算法 (GA) [11]、顺序前向特征选择 (SFFS) [12]、线性判别分析 (LDA) [13]、经验模态分解 (EMD) [14] 和 Fisher 判别分析 (FDA) [15]。因此，高效的线性分类器如支持向量机 (SVM) [16] 和 LDA [17] 被广泛用于特征分类。此外，贝叶斯分类器 [18]、隐马尔可夫模型分类器 (HMM) [19] 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器 [20] 同样为 EEG 特征分类提供了有竞争力的结果。在这方面，Miao 等人 [21] 将右手食指解码应用于手指康复。Nijisha 等人 [22] 使用基于公共空间模式 (CSP) 的空间滤波器和单个卷积层对左手、右手、双手和脚 MI-EEG 信号进行分类。
Algan ...
我们介绍了在桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）追求的磁惯性融合（MIF）概念Maglif（磁化衬里惯性融合）。在Maglif中，用融合燃料填充了一个厘米尺度的铍管或“衬里”，轴向预磁性，激光预热并使用Z机器中高达20 mA的爆炸，以便产生血浆的热核柱。激光预热升高了燃料的最初绝热性，电流，使衬里和准绝热地穿绝热地通过Lorentz力压缩燃料，轴向磁场限制了在内螺旋中限制了从燃料造成的燃料损失，从而限制了燃料壁的热损失。maglif是证明融合相关温度，显着融合产生（> 10 13主要的DD中子产量）和带电融合颗粒的磁性诱捕的第一个MIF概念，并有可能产生多MJ产量以及在60 MA下一代的下一代脉冲脉冲机上产生显着的自我热量。在这项工作中，我们回顾了自2013年第一个融合融合生产实验以来，在桑迪亚国家实验室的Maglif中进行了主要研究，最后讨论了利用Maglif获得融合能量的高收益和考虑因素的可能性。
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
Ivan Ruiz，- 空军杂志
《空军杂志》（ISSN 0730-6784）2015 年 12 月（第 98 卷，第 12 期）由空军协会每月出版，地址为 1501 Lee Highway, Arlington, VA 22209-1198。电话 (703) 247-5800。定期邮资在弗吉尼亚州阿灵顿和其他邮寄处支付。会员费：每年 45 美元；电子会员 30 美元；三年会员 110 美元。终身会员（不可退款）：一次性付款 600 美元，延期付款 630 美元。订阅费：每年 45 美元；邮寄到国外地址每年需额外支付 29 美元（加拿大和墨西哥除外，每年需额外支付 10 美元）。常规发行每期 10 美元。美国空军年鉴发行每期 20 美元。地址变更需要提前四周通知。请附上邮寄标签。邮局局长：将地址变更寄至空军协会，1501 Lee Highway，Arlington，VA 22209-1198。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。空军协会注册商标。版权所有 2015 空军协会。
Ivan Ruiz，- 空军杂志
《空军杂志》（ISSN 0730-6784）2015 年 12 月（第 98 卷，第 12 期）由空军协会每月出版，地址为 1501 Lee Highway, Arlington, VA 22209-1198。电话 (703) 247-5800。定期邮资在弗吉尼亚州阿灵顿和其他邮寄处支付。会员费：每年 45 美元；电子会员 30 美元；三年会员 110 美元。终身会员（不可退款）：一次性付款 600 美元，延期付款 630 美元。订阅费：每年 45 美元；邮寄到国外地址每年需额外支付 29 美元（加拿大和墨西哥除外，每年需额外支付 10 美元）。常规发行每期 10 美元。美国空军年鉴发行每期 20 美元。地址变更需要提前四周通知。请附上邮寄标签。邮局局长：将地址变更寄至空军协会，1501 Lee Highway，Arlington，VA 22209-1198。出版商对未经请求的材料不承担任何责任。空军协会注册商标。版权所有 2015 空军协会。