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使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。
M4300 Intelligent Edge 系列全网管可堆叠交换机、M4300 系列交换机、M4300-96X 模块化交换机、命令行 (CLI) 参考手册、软件版本或发行版 12.0.15
配置交换机管理 CPU.......................................................................................................................................................................................................54 CPU 队列命令.....................................................................................................................................................................................................................................................................57 管理接口命令.....................................................................................................................................................................................................................................................................58 IPv6 管理命令..................................................................................................................................................................59 . . . . . . . . . . . . . . . 65 控制台端口访问命令 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70 Telnet 命令 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .72 安全 Shell 命令 . . ...
过滤器和包装器堆叠合奏（FWSE）-Dr -ntu
Sugam Budhraja是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是机器学习和软件开发。他的研究领域包括神经信息学，深度学习，自学学习和回声状态网络。Maryam Doborjeh获得了新西兰奥克兰理工大学的计算机科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的高级讲师。她的研究领域是神经信息学，尖峰神经网络，机器学习和大脑数据分析。巴尔卡兰·辛格（Balkaran Singh）是新西兰奥克兰理工大学的博士生。他的背景是计算机科学和应用统计。他的研究领域是在神经网络，持续学习，元学习和尖峰神经网络中的优化。塞缪尔·谭（Samuel Tan）是新加坡南南技术大学的博士生。他的背景是生物科学和统计。他的研究领域包括生物信息学，网络理论和邻里优化。Zohreh Doborjeh获得了博士学位。来自新西兰奥克兰技术大学的计算认知神经科学博士学位。她目前是新西兰奥克兰大学大脑研究中心的博士后研究员，也是新西兰威卡托大学心理学学院的讲师。她的研究领域是神经信息学，神经心理学，认知神经科学和人工智能。收到：2023年2月9日。埃德蒙德·莱（Edmund Lai）获得了西澳大利亚大学的电气工程博士学位。他目前是新西兰奥克兰技术大学工程，计算机和数学科学学院的信息工程学教授。他的研究兴趣是数字信号处理，计算智能，多代理动力系统和优化。亚历山大·梅尔金（Alexander Merkin）在俄罗斯的社会和法医精神病学研究中心获得了精神病学博士学位。他目前是AUT大学中风与应用神经科学研究所的研究员，也是Aut University心理治疗与咨询系讲师。他的研究兴趣包括数字心理健康，人工智能，心理学，精神病学和认知神经科学。吉米·李（Jimmy Lee）获得了新加坡国立大学的基本医学学位。他是新加坡心理健康研究所的精神科医生和临床医生，也是南约技术大学Lee Kong Chian医学院的副教授。他的研究领域是精神病学，心理药理学，精神分裂症和基于AI的健康技术。Wilson Goh获得了英国伦敦帝国学院的生物信息学和计算系统生物学博士学位。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。 他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。他目前是新加坡南南技术大学Lee Kong Chian医学院生物医学信息学助理教授。他的研究领域是复杂的系统，生物信息学，计算生物学，蛋白质组学和基因组学。尼古拉·卡萨博夫（Nikola Kasabov）获得了保加利亚索非亚技术大学的博士学位。他是新西兰奥克兰技术大学工程，计算和数学科学学院的Kedri的创始董事和知识工程教授。他在英国Ulster University，IICT保加利亚科学院和中国达利安大学担任教授职位。他的研究领域是计算智能，神经信息学，知识发现和尖峰神经网络，以及700多个出版物。修订：2023年9月18日。接受：2023年10月3日©作者2023。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
标题：Pentalyer Rhombohedral堆叠石墨烯
我们承认与F. Zhang，T。Senthil，L。Levitov，L。Fu，Z。Dong和A. Patri的有用讨论。L.J.承认斯隆奖学金的支持。T.H.的工作得到了NSF Grant No的支持。DMR- 2225925。这项工作的设备制造得到了STC集成量子材料中心的支持，NSF Grant No。DMR-1231319。设备制造是在哈佛纳米级系统和MIT.NANO的哈佛中心进行的。一部分设备制造得到了USD（R＆E）在合同号下的支持。FA8702-15-D-0001。K.W. 和T.T. 承认JSPS Kakenhi（赠款号20H00354、21H05233和23H02052）和日本Mext的世界首屈一指的国际研究中心计划（WPI）。 H.P. 确认NSF赠款号的支持。 PHY-1506284和AFOSR授予号。 FA9550-21-1-0216。 这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的，该实验室得到了国家科学基金会合作协议号的支持 DMR- 2128556*和佛罗里达州。K.W.和T.T.承认JSPS Kakenhi（赠款号20H00354、21H05233和23H02052）和日本Mext的世界首屈一指的国际研究中心计划（WPI）。H.P. 确认NSF赠款号的支持。 PHY-1506284和AFOSR授予号。 FA9550-21-1-0216。 这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的，该实验室得到了国家科学基金会合作协议号的支持 DMR- 2128556*和佛罗里达州。H.P.确认NSF赠款号的支持。PHY-1506284和AFOSR授予号。FA9550-21-1-0216。这项工作的一部分是在国家高磁场实验室进行的，该实验室得到了国家科学基金会合作协议号DMR- 2128556*和佛罗里达州。
妊娠糖尿病女性预测性血糖监测的长期短期记忆方法
摘要：妊娠糖尿病（GDM）是糖尿病的亚型，在预疾病期间发展。在健康的生理范围内管理血糖（BG）可以减少妊娠糖尿病女性的临床并发症。这项研究的目标是（1）开发具有长期短期记忆（LSTM）复发性神经网络模型的基准葡萄糖预测模型，使用从GDM-Health平台收集的时间序列数据，（2）将预测准确性与已发表的结果进行比较，（3）表明，（3）表明，优化的临床审查时间可在降低水平测试的潜在范围内，以降低测量的效果，以降低整体数量的测试和启发。在三种不同的预测方案下，总共使用了1110名患者的1110名患者的190,396 bg读数：BG读数7天，以预测接下来的7或14天14天，以预测14天。Our results show that the optimized BG schedule based on a 7-day observational window to predict the BG of the next 14 days achieved the accuracies of the root mean square error (RMSE) = 0.958 ± 0.007, 0.876 ± 0.003, 0.898 ± 0.003, 0.622 ± 0.003, 0.814 ± 0.009 and 0.845 ± 0.005 for the after-breakfast,后午餐，餐后，早餐前，午餐前和餐前预测。这是第一个机器学习研究，它提出了优化的血糖监测频率，该研究是根据血糖预测的准确性来监测接下来14天的7天。总而言之，堆叠的LSTM模型是捕获时间序列数据模式的有前途的方法，从而准确地预测了BG水平。此外，与使用连续的葡萄糖监测（CGM）读数相比，我们提出的基于纤维葡萄糖测试的模型的准确性与预测准确性相当。使用常规纤维化葡萄糖收集的深度学习模型是针对妊娠糖尿病女性的BG监测的一种有希望，可预测和低成本的解决方案。
使用基于堆栈的CNN-LSTM模型的先天性心脏病检测深度学习技术：一项试验研究
产前干预可以降低产后认真的冠心病患者的风险，但目前的诊断是基于定性标准，这可能导致临床医生之间的诊断差异。目的：使用深度学习模型检测患有低塑性左心脏综合征（HLHS）胎儿的心脏超声（US）视频的形态和时间变化。招募了一小部分健康和13名HLHS患者，并收集了三个妊娠时间点的超声视频。对视频进行了预处理并分段到心脏周期视频，并培训了五个不同的深度学习CNN-LSTM模型（Mobilenetv2，Resnet18，Resnet15，Resnet50，Densenet121和Googlelenet）。最佳表现的三个模型用于开发一种新型的堆叠CNN-LSTM模型，该模型是使用五倍的交叉验证对HLHS和健康患者进行分类的训练。堆叠CNN-LSTM模型的准确性，精度，敏感性，F1得分和90.5％，92.5％，92.5％，92.5％，92.5％和85％的精度，精度，敏感性，F1得分和特异性的准确性，精度，敏感性，F1得分和特异性分别优于其他预先训练的CNN-LSTM模型，分别是视频范围的分类以及90级分类和92。使用超声视频的主题分类分别为92.5％，92.5％和85％。这项研究表明，使用深度学习模型使用超声视频对CHD产前患者进行分类的潜力，该视频可以在临床环境中对疾病的客观评估进行分类。
利用英特尔® AMX 和英特尔® TME 解决方案设计简介加速 AI 推理工作负载并提高 Azure Stack HCI 上的安全性
处理器 QS 预生产版（40 核，2.0 GHz）、1 个英特尔® 服务器主板（QuantaGrid D54Q-2U）、总内存：512 GB（16x 32 GB 4800 MHz DDR5 DIMM）、英特尔® 超线程技术 = 开启、英特尔® 睿频加速技术 = 开启、BIOS = SE5C741.86B.01.01.0002.2212220608、微码 = 0x2b0001b0 存储（启动）：1 个 Solidigm DC S4610（960 GB）、存储：6 个 Solidigm D7-P5510 系列（3.84 TB）、网络设备：1 个 25 GbE 英特尔® 以太网网络适配器 E810-XXV-4 @ 25 GbE、1 个 10 GbE 英特尔® 以太网融合网络适配器 X550-T2 @ 1 GbE、操作系统/软件：带有 Ubuntu Server 2022 的 Microsoft Azure Stack HCI 版本 20385。
Synopsys.ai – 全栈、AI 驱动的 EDA 套件
Synopsys.ai EDA 套件利用 AI 的强大功能来优化硅片性能、加速芯片设计并提高整个 EDA 流程的效率。Synopsys.ai 套件可快速处理设计复杂性并接管重复性任务，例如设计空间探索、验证覆盖率和回归分析以及测试程序生成，同时帮助优化功率、性能和面积。这让工程师可以专注于芯片质量和差异化。AI 功能可以帮助团队快速将芯片设计从一家代工厂迁移到另一家代工厂或从一个工艺节点迁移到另一个工艺节点。花更多时间进行创新，减少上市时间。
定量可及性stackelberg-pareto合成是nexptime-complete
正式验证，更具体地说是模型检查，是计算机科学的一个分支，它提供了自动检查系统是否正确的技术[3，18]。这对于负责空中交通管理或核电站控制的关键任务的系统至关重要。在理论上和工具开发中都取得了很多进展，并且该技术现已在行业中广泛使用。如今，通常面对由更复杂的系统（称为多代理系统），这些系统由异质组件组成，从传统的反应代码到完全自主的机器人或人类用户。建模和验证此类系统是一个具有挑战性的问题，远未解决。一种可能的方法是依靠游戏理论，这是数学的一个分支，研究代理人之间的数学模型和对决策的理解，假设它们是理性的[32，38]。通常，每个代理（即播放器）组成系统具有自己的目标或偏好，他设法实现这些目标的方式受到其他代理的行为的影响。合理性可以通过多种方式形式化。代理人合理行为的著名模型是多人非零和游戏图中NASH平衡[31]的概念，代表了玩家之间可能的相互作用[36]。另一种模型是Stackelberg Games [39]，其中一位指定的球员（领导者）宣布了实现其目标的策略，而其他玩家 - 追随者，以最佳的方式做出了理性的回应