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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）。
烟草微生物群落结构和挥发性化合物在雪茄堆叠发酵过程中的相互作用分析
在CTL的生长和农业发酵阶段，相关的酶活性发生了显着变化（Banozic等，2020）。在CTLS生长过程中积累的淀粉，纤维素和果胶在农业发酵阶段逐渐降解，然后转化为CTLS的香气前体和VFC（Zhang等，2021）。在这一点上，尽管烟气仍然相对粗糙，并且还需要进一步酸化CTL的主要香气，并且需要进一步酸化，而杂物，苦味，苦味和其他不良口味，除了通过堆叠发酵来减少刺激性，以进一步富含CTL的质量并提高质量的质量（Liu F. F. F. F. F. et al 20222222222222）。堆叠发酵是雪茄生产过程中的工业发酵阶段，并且与大分子物质在生长和农业发酵过程中的快速降解相比，主要堆叠发酵是主要转化小分子物质和VFC。VFCS的含量随微生物和相关酶的功能而变化，尽管类型的变化很小，并且可以实现增加香气，减少其他气体的效果，并使烟气酸化（Liu F. F. F. et al。
电子结构，自兴奋剂和超导不稳定在交替的单层三层堆积镍镍$ {\ rm la} _3 {\ rm ni} _2 _2 {\ rm ni} _2 {\ rm o}
是由最近提出的镍3 ni 2 o 7交替交替的单层三层堆叠结构的动机，我们使用从头开始和随机相近似技术全面研究了该系统。我们的分析揭示了这种新颖的LA 3 Ni 2 O 7结构与其他Ruddlesden-Popper镍超导体（例如类似的电荷转移差距值和E G轨道的轨道选择性行为）之间的相似性。压力主要增加了ni g波段的带宽，这表明这些E G状态的巡回特性提高了。通过将细胞体积比0从0.9更改为1.10，我们发现La 3 Ni 2 O 7中的双层结构总是比单层三层堆叠LA 3 Ni 2 O 7具有低的能量。此外，我们观察到从三层到单层sublattices的“自我兴奋剂”效应（与整个结构的每个位置的平均每个位置的1.5电子相比，相比之下），通过总体电子掺杂，这种效果将增强。此外，我们发现了一个限制在单层的d x 2 -y 2波配对状态。由于单层之间的有效耦合非常弱，因此由于中间的非耐受性三层，这表明该结构中的超导过渡温度t c应远低于双层结构中。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
结合机器学习算法以检测网络钓鱼网址：堆叠式方法H. Hamidi*，A。Sayah工业工程系，信息
随着数字技术的增长和互联网的越来越多，网络钓鱼攻击已成为最重要的安全威胁之一。这些攻击旨在访问敏感用户信息并造成财务和安全损失。准确，迅速检测到这些攻击已成为重大复杂性，已成为一个重大挑战。本文研究了用于检测网络钓鱼URL的机器学习模型的使用。对先前研究的综述表明，基本算法可以有效地检测这些攻击，但是它们具有局限性，例如处理复杂数据的能力较低。为提高准确性和性能，已经提出了混合算法结合多个模型以提高检测准确性。本研究中提出的模型是使用混合方法设计的，以解决基本算法的弱点并提高检测准确性。该混合模型利用极端的梯度提升和随机森林作为基本模型，并以逻辑回归为最终模型。该研究采用了标记的网络钓鱼和合法URL的数据集，其特征是从URL结构和行为中提取的特征来训练和评估模型。实验结果表明，与单独使用基本模型相比，所提出的杂种模型可以达到更高的精度和精度。该模型的应用可以有效地提高网络安全性并防止网络钓鱼攻击。
二氧化碳电池可以覆盖大量的用例，因为其持续时间很长，响应时间很快，为客户提供了收入堆叠
•20MW / 200MWH•与威斯康星州的Alliant Energy合作•2027年投入运营•由美国DOE选择50％的成本共享•安装在WI的WI的退休煤炭设施上•美国供应链的ITC和成本降低< / div> < / div>
人工智能在信用风险管理中的应用
与此同时，所谓的机器学习的使用正在飞速增长。计算机处理能力的进步使得人们能够使用多年前发现的方法，例如深度学习、基于树的算法（决策树、随机森林和梯度提升机，例如最新、最强大的 XGBoost 和 Light GBM），以及结合机器学习模型输出的集成技术（例如 Stacking）。在信贷风险行业，使用机器学习技术进行模型开发受到了一定程度的质疑，尤其是从监管合规的角度来看，因为这些技术缺乏透明度，并且具有众所周知的“黑箱”效应。
WCC澄清1至版本2.2
在回应有关承诺语句的问题（另请参见2.1承诺语句）时，我们还修改了围绕同一网站上的堆叠和捆绑不同的生态系统服务信用的指导：当前情况：隐含的BB Undled信用/单位与林地碳代码，林地创造项目的更广泛的好处，销售了林地的更广泛的好处。土地所有者以“附件”或包括的项目的其他好处出售碳单元。未来的可能性：将来堆叠的积分/单位，可能会“堆叠”林地创建项目产生的自愿信贷/单位（例如为其他生态系统服务（例如生物多样性或水）生成信用/单位。工作正在与泥炭地法规，英国土地碳注册中心和每个权威的英国政府合作，以考虑堆叠在未来版本的代码中如何运作。计划进行一项工作计划，以启用堆叠，包括：
Alcatel-Lucent OmnisWitch 6870
•1588V2端到端透明时钟•可更换电场的冗余PSU均可和备份•混合并匹配任何受支持的POE PSU冗余，以满足POE预算的要求，同时提供继续进行系统操作•每个开关容量的瓦数期相似类中的最低功耗水平。• Virtual chassis up to 8 with any model mix • VFL stacking port can be used for uplink port in non-VC operation • 1RU compact size with EMP (out-of-band management), console and USB ports • Manage through Alcatel-Lucent OmniVista Cirrus Network Management System help visualize full wired- wireless network to increase IT efficiency and business agility
