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EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
中长期混合交易的决定...
摘要：新一轮电改政策的出台使得售电公司交易环境日趋复杂，在中长期市场和现货市场中，遵循新政策导向的交易决策优化是售电公司关注的重点。本研究的主要目标是考虑我国当前电改最新政策对电力交易各主体的影响，提出售电公司在中长期和现货市场对可再生能源电力与常规能源电力混合电力交易进行优化决策的方法，以提高电力市场交易效率，促进可再生能源消纳，助力电力市场与可交易绿色证书市场协同发展。本文首先探讨了新电改政策对电力市场各主体交易的影响，构建了消费者效用函数模型、售电公司利润模型、含储能发电厂利润模型。考虑电力市场各主体之间复杂的电力供需关系，以售电公司综合购电成本最小化为目标，建立中长期市场、现货市场和可交易绿证市场混合交易决策博弈模型。为降低现货价格不确定性带来的决策风险，采用先知模型对现货价格进行预测；最后，通过对售电公司决策模型分析，求解出不同交易时段、不同场景下售电公司的最优交易决策。测试结果表明，所提模型可显著提高售电公司的盈利能力，为售电公司参与中长期市场和现货市场提供决策参考。
研究生手册
1。简介本手册既可以作为潜在学生计算机科学系研究生课程的信息来源，也可以作为当前学生的当前政策，程序和准则的手册。本手册应始终与大学，研究生学院和工程研究生局的其他官方出版物一起使用。北卡罗来纳州农业技术州立大学（NC A＆T SU）的当前版本包含大学的程序和要求。这些程序和要求与NC A＆T SU进行的所有研究生工作有关。每个研究生的责任确保他们的研究生符合这些要求。可以从研究生学院要求（120 Gibbs Hall），336-285-2366（http://www.ncat.edu/tgc/graduate-catalog/index.html）获得有关研究生学院要求的其他信息或澄清。在设计学习课程之前，学生有义务从顾问那里获取最新信息。本文档规定的政策是为每个MS和博士生设计一个学习计划的唯一基础。2。硕士和博士计划一般说明计算机科学系提供了一个创新的研究生计划，该计划结合了计算机科学基础知识以及最先进技术的实用知识和技术卓越。3。4。一位具有学士学位的高素质申请人计算机科学系进行了由国家科学基金会，国防部，国家安全局，能源和国家实验室等机构资助的研究。教师的研究兴趣涵盖了计算机科学的许多领域，包括网络安全性，网络识别，人工智能和数据科学，大数据，视觉分析和虚拟现实，软件工程和正式方法，分布式和基于Web的系统，多种基因系统，可信赖的云计算和高性能计算。该系提供了计算机科学科学硕士学位（MSC）学位和计算机科学哲学博士（CS）学位。MSCS学位提供了“一般领域”和三个“软件工程”，“网络安全”和“人工智能和数据科学”的专业领域的选择。对这些领域感兴趣的学生可以选择这些专业领域之一，而对其他领域感兴趣的学生可能会选择一般领域，并与顾问协商时设计其课程，以满足CS中MS的所有毕业要求。MS和PHD程序的详细描述分别出现在第5节和第6节中。 录取计算机科学硕士课程的录取，假定所有进入学生都以面向对象的编程语言（例如C ++或Java），数据结构，操作系统和计算机体系结构完成了编程的本科课程。 预计学生在数学上已经成熟，例如，他们采用了演算I和II。MS和PHD程序的详细描述分别出现在第5节和第6节中。录取计算机科学硕士课程的录取，假定所有进入学生都以面向对象的编程语言（例如C ++或Java），数据结构，操作系统和计算机体系结构完成了编程的本科课程。预计学生在数学上已经成熟，例如，他们采用了演算I和II。没有参加过此类课程或同等学历的学生可能需要参加本科课程以补救缺陷，而该学位没有学位。无条件入学需要3.0 GPA和计算机科学或相关学科的本科学位。有关录取程序的详细信息以及适当的表格，可从研究生学院的网站上获得。接受计算机科学哲学博士学位课程的录取，通常认为进入学生已经完成了CS中的MS研究生学习。入学需要3.25 GPA，GRE语言得分150和定量分数155和MS学位或相关学科的攻读程度。在GPA至少为3.5的CS中，GRE口头评分至少为153，定量得分至少为159，可以适用于博士学位课程。