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基于 Gram–Schmidt 正交化的白化技术用于脑机接口应用的运动想象分类
摘要：为降低脑机接口（BCI）的准确率差异，提出了一种新的运动想象（MI）分类白化技术。该方法旨在提高脑电图特征脸分析对 BCI 的 MI 分类的性能。在 BCI 分类中，为了获得优异的分类结果，受试者之间的准确率差异对准确率本身很敏感。因此，借助 Gram-Schmidt 正交化，我们提出了一种 BCI 通道白化（BCICW）方案来最小化受试者之间的差异。新提出的 BCICW 方法改善了真实数据中 MI 分类的方差。为了验证和检验所提出的方案，我们使用 MATLAB 仿真工具对 BCI 竞赛 3 数据集 IIIa（D3D3a）和 BCI 竞赛 4 数据集 IIa（D4D2a）进行了实验。对于 D3D3a，使用基于 Gram–Schmidt 正交化的 BCICW 方法时，方差数据 (11.21) 远低于使用 EFA 方法 (58.33) 时，对于 D4D2a，方差数据从 (17.48) 降至 (9.38)。因此，所提出的方法可有效用于 BCI 应用的 MI 分类。
Kurt Schmidt
认识Jaimee Lupton：Pr Whiz，Beauty and Haircare企业家，以及星期一的联合创始人，这是一系列豪华的可承受的崇高护发，使世界风靡一时。自两年多以前推出以来，该品牌的崛起一直是指数的。在前四个星期内出售了六个月的股票，而周一的漂亮的粉红色洗发水和护发素现在正在从世界上最大的零售商的货架上飞来，从Coles，Tesco到Amazon和Walmart。到目前为止售出了超过800万瓶，以及不断增长的美容行业的赞誉，周一实际上彻底改变了超市洗发水游戏。
请引用原始版本：Thombre, S.、Zhao, Z.、Ramm-Schmidt, H.、Vallet Garcia, JM、Malkamäki, T.、Nikolskiy, S.、Hammarberg, T.、Nuortie, H.、Bhuiyan, MZH、Särkkä, S. 和 Lehtola, VV (2022)。用于自主船舶态势感知的传感器和人工智能技术：综述。 IEEE 智能交通系统汇刊，23 (1), 64-83。 https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3023957
摘要 — 无人驾驶船舶有望提高未来海上航行的安全性和效率。此类船舶需要感知功能，以实现两个目的：执行自主态势感知和监控传感器系统本身的完整性。为了满足这些需求，感知系统必须使用人工智能 (AI) 技术融合来自新型和传统感知传感器的数据。本文概述了对常规和自主航行船舶公认的操作要求，然后着手考虑适合操作传感器系统的传感器和相关 AI 技术。考虑了四个传感器系列的集成：用于精确绝对定位的传感器（全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器和惯性测量单元 (IMU)）、视觉传感器（单目和立体摄像机）、音频传感器（麦克风）和用于遥感的传感器（RADAR 和 LiDAR）。此外，还讨论了辅助数据源，例如自动识别系统 (AIS) 和外部数据档案。感知任务与明确定义的问题相关，例如情况异常检测、船舶分类和定位，这些问题可以使用人工智能技术解决。机器学习方法（例如深度学习和高斯过程）被认为与这些问题特别相关。根据操作要求对不同的传感器和人工智能技术进行了描述，并根据准确性、复杂性、所需资源、兼容性和对海洋环境的适应性，特别是针对自主系统的实际实现，比较了一些最先进的选项示例。
引用：Naemi A，Schmidt T，Mansourvar M等。急诊科死亡率预测的机器学习技术：系统评价
摘要目的这一系统评价旨在评估机器学习（ML）算法在预测医疗患者院内死亡率（使用急诊科（EDS））的院内死亡率方面的性能和临床可行性。设计进行了系统的审查。在2010年至2021年之间搜索了包括Medline（PubMed），Scopus和Embase（OVID）在内的数据库，以提取英文发表的文章，描述了利用生命体征变量的基于ML的模型来预测EDS接受的患者的院内死亡率。对预测建模研究检查清单的系统评价的批判性评估和数据提取用于研究计划和数据提取。使用偏见评估工具的预测风险评估了纳入论文的偏见风险。参与者接纳了ED的患者。主要结果措施院内死亡率。结果将15篇文章包括在最终审查中。我们发现，该域已应用八个模型，包括逻辑回归，决策树，k-nearest邻居，支持向量机，梯度提升，随机森林，人工神经网络和深层神经网络。大多数研究未报告基本的主要分析步骤，例如数据预处理和处理丢失值。14种研究在统计分析部分中具有很高的偏见风险，这在实践中可能导致绩效差。尽管所有研究的主要目的是开发了死亡率的预测模型，但九篇文章并未为预测提供时间范围。结论本评论提供了最新的最新概述，并揭示了研究差距；基于这些，我们为将来的研究提供了八项建议，以使ML在实践中更可行。通过遵循这些建议，我们希望将来会看到更多可靠的ML模型，以帮助临床医生较早地识别患者恶化。
ira M. Lubin*，J。Rexastles，Shahram Shahangian，Bereneice Madison，Ritchard Parry，Robert L. Schmidt和Matthew L. Rubinstein带来临床
目标：临床实验室测试提供了进行医学诊断的基本数据。生成准确，及时的测试结果清楚地传达给治疗临床医生，最终是患者，是支持诊断卓越的关键组成部分。另一方面，未能实现这一目标可能会导致诊断错误，这些错误表现出在错过，延迟和错误的诊断中。内容：支持诊断卓越的创新地址：1）测试利用，2）利用临床和实验数据，3）促进使用可信信息资源的使用，4）增强实验室专业人员，卫生保健提供者和患者之间的沟通，以及5）5）诊断管理团队的使用。基于证据的实验室和患者护理质量管理方法可能会提供支持卓越诊断的策略。 专业社会，政府机构和医疗保健系统正在积极努力提高卓越诊断。 利用医疗保健系统内的临床实验室能力可以衡量地改善诊断过程并减少诊断错误。 摘要：建立在现有流程和措施的基础上的扩展质量管理方法可以促进基于证据的实验室和患者护理质量管理方法可能会提供支持卓越诊断的策略。专业社会，政府机构和医疗保健系统正在积极努力提高卓越诊断。利用医疗保健系统内的临床实验室能力可以衡量地改善诊断过程并减少诊断错误。摘要：建立在现有流程和措施的基础上的扩展质量管理方法可以促进
施密特分解与干扰替代方案的一致性
摘要 — 施密特分解及其相关分析使得识别单个物理系统各个子系统之间的统计依赖关系成为可能。所考虑的系统可以是量子态，也可以是经典概率分布。本研究考虑了两个不同的物理系统：量子薛定谔猫态和微粒双缝干涉。结果表明，所考虑的系统具有单一的内部结构，可以用干涉替代的一般术语来描述。开发了一种有效的方法，使我们能够计算干涉的光学特性，例如可见性和相干性。结果表明，干涉替代环境状态的标量积是光振荡相干性的经典复参数的自然概括，它决定了干涉图案的可见性。获得了干涉图案可见性与施密特数之间的简单定量关系，施密特数决定了量子系统与其环境之间的连接水平。所开发的方法被推广到多维薛定谔猫态的情况。
遗传毒性后的再生反应沿着schmidtea地中海的前轴/后轴变化
Annelies Wouters，Jan-Pieter Ploem，Sabine A.S. Langie, Tom Artois, Aziz Aboobaker, Karen Smeets* 1 Zoology, Biodiversity and Toxicology, Centre for Environmental Sciences, Hasselt University, Diepenbeek, Belgium 2 Department of Zoology, University of Oxford, Oxford, UK 3 Vito Health, Mol, Belgium * Corresponding author *Corresponding author karen.smeets@uhasselt.be Keywords: Stem cell,再生，WNT途径，β-catenin，遗传毒性，身体轴跑步标题：对遗传毒性摘要的再生反应：本报告显示了针对遗传毒性剂的干细胞反应在前片与后片段中再生planarian中的遗传毒性剂的反应，并暗示与沿着型β-catenin活性的不同链接。
Eric Schmidt 博士
埃里克·施密特博士简历 埃里克·施密特是 Schmidt Futures 的创始人。埃里克还是谷歌控股公司 Alphabet Inc. 的技术顾问，负责为公司领导者提供技术、商业和政策问题方面的建议。埃里克于 2015 年至 2018 年担任 Alphabet 执行董事长，于 2011 年至 2015 年担任谷歌执行董事长。2001 年至 2011 年，埃里克担任谷歌首席执行官，与创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇一起负责监督公司的技术和商业战略。在他的领导下，谷歌大幅扩展了基础设施并实现产品多元化，同时保持了强大的创新文化，从硅谷初创公司发展成为全球技术领先者。加入谷歌之前，埃里克曾担任 Novell 董事长兼首席执行官以及 Sun Microsystems, Inc. 首席技术官。此前，他曾在施乐帕洛阿尔托研究中心 (PARC)、贝尔实验室和 Zilog 担任研究人员。他拥有普林斯顿大学电气工程学士学位以及加州大学伯克利分校计算机科学硕士和博士学位。Eric 于 2006 年当选为美国国家工程院院士，并于 2007 年入选美国艺术与科学学院院士。自 2008 年起，他一直担任新泽西州普林斯顿高等研究院的理事。自 2012 年起，Eric 一直担任布罗德研究所和梅奥诊所的董事会成员。Eric 曾于 2009 年至 2017 年担任总统科学顾问委员会成员。2013 年，Eric 和 Jared Cohen 合著了《纽约时报》畅销书《新数字时代：改变国家、企业和我们的生活》。2014 年 9 月，Eric 出版了他的第二本纽约时报畅销书《谷歌是如何运作的》，由他和 Jonathan Rosenberg 与 Alan Eagle 合著。 2019 年 4 月，埃里克出版了他的第三本《纽约时报》畅销书《万亿美元教练：硅谷比尔·坎贝尔的领导力手册》，这本书是他与乔纳森·罗森伯格和艾伦·伊格尔合著的。埃里克于 2016 年成为国防部创新委员会主席，并于 2017 年 1 月被国防部长阿什顿·卡特授予国防部杰出公共服务奖章。他是美国国家人工智能安全委员会主席。他是美国宇航局国家空间委员会用户顾问小组的成员，该小组由副总统担任主席。埃里克是麻省理工学院访问创新研究员、麻省理工学院 IQ 顾问委员会成员、麻省理工学院未来工作委员会成员，麻省理工学院 CEO 顾问委员会成员、麻省理工学院施瓦茨曼计算机学院顾问委员会成员。Eric 是 Schmidt Futures 的创始人，该公司通过深思熟虑地应用科学技术并跨领域合作，帮助杰出人士为他人做更多的事情。
2.5 Schmidt 分解与净化
本章重点介绍了量子力学的工具和数学。随着这些技术在本书后续章节中的应用，一个重要的反复出现的主题是量子力学不寻常的非经典特性。但量子力学和经典世界到底有什么区别呢？理解这一差异对于学习如何执行经典物理学难以或无法完成的信息处理任务至关重要。本节以对贝尔不等式的讨论作为本章的结尾，贝尔不等式是量子物理学和经典物理学之间本质区别的一个引人注目的例子。当我们谈论一个物体，比如一个人或一本书时，我们假设该物体的物理属性独立于观察而存在。也就是说，测量仅仅是为了揭示这些物理属性。例如，网球的物理属性之一是位置，我们通常使用从球表面散射的光来测量位置。随着量子力学在 20 世纪 20 年代和 30 年代的发展，出现了一种与经典观点截然不同的奇怪观点。如本章前面所述，根据量子力学，未观测粒子不具有独立于观测而存在的物理属性。相反，这些物理属性是系统测量的结果。例如，根据量子力学，量子比特不具有“z 方向自旋 σ z ”和“x 方向自旋 σ x ”的确定属性，每个属性都可以通过执行适当的测量来揭示。相反，量子力学给出了一组规则，这些规则在给定状态向量的情况下，指定当测量可观测的 σ z 或测量可观测的 σ x 时可能出现的测量结果的概率。许多物理学家拒绝接受这种新的自然观。最著名的反对者是阿尔伯特·爱因斯坦。在与鲍里斯·波多尔斯基和内森·罗森合著的著名“EPR 论文”中，爱因斯坦提出了一个思想实验，他认为该实验证明了量子力学不是完整的自然理论。 EPR 论证的本质如下。EPR 对他们所谓的“现实元素”感兴趣。他们认为，任何这样的现实元素都必须在任何完整的物理理论中得到体现。该论证的目标是通过识别量子力学中未包括的现实元素来表明量子力学不是一个完整的物理理论。他们试图做到这一点的方法是引入他们声称的物理属性的充分条件