XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSPD
用于运动想象的 SPD 流形上的图形神经网络......
摘要 — 运动想象 (MI) 分类一直是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口中的一个重要研究课题。在过去的几十年里，MI-EEG 分类器的性能逐渐提高。在本研究中，我们从时频分析的角度扩展了基于几何深度学习的 MI-EEG 分类器，引入了一种称为 Graph-CSPNet 的新架构。我们将这类分类器称为几何分类器，强调它们在源自 EEG 空间协方差矩阵的微分几何中的基础。Graph-CSPNet 利用新颖的流形值图卷积技术来捕获时频域中的 EEG 特征，为捕获局部波动的信号分割提供了更高的灵活性。为了评估 Graph-CSPNet 的有效性，我们使用了五个常用的公开 MI-EEG 数据集，在十一种场景中的九种中实现了接近最佳的分类准确率。Python 存储库可在 https://github 找到。 com/GeometricBCI/Tensor-CSPNet-and-Graph-CSPNet。
循环和停车位新开发SPD V1.0
在过去的几年中，社区与社区一起获得了当地服务和设施，以及健康的地点建设。COVID-19大流行带来了工作文化的根本转变，现在具有完整和兼职的混合远程工作模式，现在很常见。这些变化提供了很多机会，可以鼓励人们采用更环保的旅行形式，尤其是对于较短的旅行，尤其是对于一英里或更少的旅行而言。学龄儿童的父母以前可能会在学校继续前往较长距离通勤之前在学校下车的孩子，现在更有可能在家中或整个一周的时间在家工作。这是鼓励父母及其子女往返学校行走或骑自行车的主要机会。但是，只有在街头设计邀请步行和骑自行车的情况下，才会发生这种情况，从而使其具有吸引力，安全和方便。对单个房屋及其地块的设计也需要进行更改，并提供高度可见，方便且安全的自行车存储空间。
用于 SPD 流形上域自适应的深度最优传输
摘要 — 机器学习界对解决对称正定 (SPD) 流形上的域自适应问题表现出越来越浓厚的兴趣。这种兴趣主要源于脑信号生成的神经成像数据的复杂性，这些数据通常会在记录会话期间表现出数据分布的变化。这些神经成像数据以信号协方差矩阵表示，具有对称性和正定性的数学性质。然而，应用传统的域自适应方法具有挑战性，因为这些数学性质在对协方差矩阵进行运算时可能会被破坏。在本研究中，我们介绍了一种基于几何深度学习的新型方法，该方法利用 SPD 流形上的最佳传输来管理源域和目标域之间边缘分布和条件分布的差异。我们在三个跨会话脑机接口场景中评估了该方法的有效性，并提供了可视化结果以获得进一步的见解。该研究的 GitHub 存储库可通过 https://github.com/GeometricBCI/Deep-Optimal-Transport-for-Domain-Adaptation-on-SPD-Manifolds 访问。
UCF 403（b）计划摘要计划说明（SPD）
计划管理员负责计划的日常管理和运营。例如，计划管理员维护计划记录，为您提供向计划申请分配所需的表格，并根据计划要求指示支付您的既得利益。计划管理员可以指定另一个人或多个人来履行计划管理员的职责。计划管理员或其代表（视情况而定）拥有充分的自由裁量权来解释计划，包括解决计划文件中含糊不清之处和解释计划条款的权力，包括谁有资格参与计划以及参与者和受益人的福利权利。计划管理员或其代表的所有解释、解释和决定应为最终决定，对所有人都具有约束力，除非主管法院认定其武断且反复无常。计划管理员还将允许您查看正式的计划文件和与计划相关的其他材料。
健康维护组织 (HMO) 计划摘要计划说明 (SPD)
如果您对计划有任何疑问，请务必致电 Anthem 会员 ID 卡上列出的会员服务部。此外，请务必访问医疗索赔管理员网站 www.anthem.com/shbp ，了解如何查找提供商、获取问题答案和获取有价值的健康提示的详细信息。有关您的药房福利的更多信息，请参阅本 SPD 的“门诊处方药附加条款”部分，或访问您的药房福利管理员网站 info.caremark.com/shbp 。有关您的健康福利的更多信息，请参阅本 SPD 的 Sharecare 部分中的“健康计划”或访问健康管理员网站 www.BeWellSHBP.com 。如果您有任何注册或资格问题，请致电 SHBP 会员服务部 800-610-1863 或访问 www.mySHBPga.adp.com 。
健康报销安排 (HRA) 计划摘要计划说明 (SPD)
如果您对计划有任何疑问，请务必拨打会员 ID 卡上列出的会员服务号码。此外，请务必访问医疗索赔管理员网站 www.anthem.com/shbp ，了解如何查找提供商、获取问题答案和获取宝贵健康提示的详细信息。有关您的药房福利的更多信息，请参阅本 SPD 的“门诊处方药附加条款”部分，或访问您的药房福利管理员网站 info.caremark.com/shbp 。有关您的健康福利的更多信息，请参阅本 SPD 的 Sharecare 部分中的“健康计划”或访问健康管理员网站 www.BeWellSHBP.com 。如果您有任何注册或资格问题，请致电 SHBP 会员服务部 800-610-1863 或访问 www.mySHBPga.adp.com 。
健康报销安排（HRA）计划摘要计划描述（SPD）
如果您对计划有任何疑问，请确保致电成员ID卡上列出的会员服务号码。另外，请务必访问医疗索赔管理员的网站www.anthem.com/shbp，以获取有关如何找到提供商，获取问题的答案并访问宝贵的健康提示的详细信息。有关您的药房福利的更多信息，请参见此SPD的“门诊处方药骑手”部分，或访问您的药房福利管理员网站，info.caremark.com/shbp。有关您的健康福利的更多信息，请参阅本SPD的ShareCare部分中的“福祉计划”，或访问健康管理员的网站www.bewellshbp.com。如果您有任何注册或资格问题，请致电800-610-1863致电SHBP会员服务，或访问www.myshbpga.adp.com。
通过基于核的 SPD 流形域自适应进行运动想象分类
摘要：背景：记录脑机接口的校准数据是一个费力的过程，对受试者来说是一种不愉快的体验。域自适应是一种有效的技术，它利用来自源的丰富标记数据来弥补目标数据短缺的问题。然而，大多数先前的方法都需要首先提取脑电信号的特征，这会引发 BCI 分类的另一个挑战，因为样本集较少或目标标签较少。方法：在本文中，我们提出了一种新颖的域自适应框架，称为基于核的黎曼流形域自适应 (KMDA)。KMDA 通过分析脑电图 (EEG) 信号的协方差矩阵来绕过繁琐的特征提取过程。协方差矩阵定义了一个对称正定空间 (SPD)，可以用黎曼度量来描述。在 KMDA 中，协方差矩阵在黎曼流形中对齐，然后通过对数欧几里德度量高斯核映射到高维空间，其中子空间学习通过最小化源和目标之间的条件分布距离同时保留目标判别信息来执行。我们还提出了一种将 EEG 试验转换为 2D 帧（E 帧）的方法，以进一步降低协方差描述符的维数。结果：在三个 EEG 数据集上的实验表明，KMDA 在分类准确度方面优于几种最先进的领域自适应方法，BCI 竞赛 IV 数据集 IIa 的平均 Kappa 为 0.56，BCI 竞赛 IV 数据集 IIIa 的平均准确度为 81.56％。此外，使用 E 帧后整体准确度进一步提高了 5.28％。 KMDA 在解决主体依赖性和缩短基于运动想象的脑机接口校准时间方面显示出潜力。
雷盖特和班斯特德自治市议会气候变化和可持续建设 SPD
该项目已根据 2012 年《英格兰开发条例》进行了建设，并根据市议会的《社区参与声明》（SCI）与当地团体和国家组织进行了磋商。该项目还接受了栖息地条例评估（HRA）、战略环境评估审查和平等影响评估。本 SPD 中包含的信息可作为规划决策的重要考虑因素。本 SPD 的作用定义如下图 1 所示。
RIEMANNIAN流形的EEG分类
协方差矩阵学习方法因其在非线性数据中捕获有趣的结构的能力而在许多分类任务中变得流行，同时尊重基础对称的对称阳性（SPD）歧管的riemannian几何形状。最近通过学习基于欧几里得的嵌入方式，在分类任务中提出了几种与这些矩阵学习方法相关的深度学习体系结构。在本文中，我们提出了一个新的基于Riemannian的深度学习网络，以为脑电图（EEG）分类生成更具歧视性的特征。我们的关键创新在于学习Riemannian地理空间中每个班级的Riemannian Barycenter。提出的模型将SPD矩阵的分布归一化，并学习每个类的中心，以惩罚矩阵与相应类中心之间的距离。作为一种要求，我们的框架可以进一步减少阶层内距离，扩大学习特征的类间距离，并始终在三个广泛使用的EEG数据集中超过其他最先进的方法，以及来自我们在虚拟现实中的压力诱导的实验中的数据。实验结果证明了由于协方差描述符的鲁棒性以及考虑到riemannian几何形状上的Barycenters的良好有益的核心信号的非平稳性框架的优越性。