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通过AUC进行脑电图情绪识别...
不平衡的数据集对神经科学、认知科学和医学诊断等领域构成了重大挑战，在这些领域中，准确检测少数类别对于稳健的模型性能至关重要。本研究以 DEAP 数据集中的“喜欢”标签为例，解决了类别不平衡问题。这种不平衡经常被先前的研究忽视，这些研究通常侧重于更平衡的唤醒和效价标签，并主要使用准确度指标来衡量模型性能。为了解决这个问题，我们采用了旨在最大化曲线下面积 (AUC) 的数值优化技术，从而增强了对代表性不足的类别的检测。我们的方法从线性分类器开始，与传统的线性分类器（包括逻辑回归和支持向量机 (SVM)）进行了比较。我们的方法明显优于这些模型，召回率从 41.6% 提高到 79.7%，F1 分数从 0.506 提高到 0.632。这些结果强调了通过数值优化实现 AUC 最大化在管理不平衡数据集中的有效性，为提高在样本外数据集中检测少数但关键类别的预测准确性提供了有效的解决方案。
通过非意志神经反馈进行 SSVEP 调节
1 CIBIT – 科英布拉大学科英布拉生物医学成像和转化研究中心，科英布拉，葡萄牙 2 ICNAS – 科英布拉大学健康应用核科学研究所，科英布拉，葡萄牙 3 ISR – 科英布拉大学系统与机器人研究所，科英布拉，葡萄牙 4 IPT – 托马尔理工学院，托马尔，葡萄牙 5 FCTUC – 科英布拉大学科学与技术学院，科英布拉，葡萄牙 6 FMUC – 科英布拉大学医学院生理学系，科英布拉，葡萄牙 7 LASI – 联合实验室，吉马良斯，葡萄牙 8 LASI – 北里约格兰德联邦大学 (UFRN) 脑研究所，巴西 * 同等贡献 通讯作者 (Miguel Castelo-Branco) 的电子邮件地址：mcbranco@fmed.uc.pt 资金：FCT/UIDP&B/4950
通过静电纺丝
al。报道说，与TIO 2的68 pm相比，银离子的半径较大130 pm，因此Ag颗粒保留在表面，从而阻止了相变[18]。随着AG浓度的增加，位错密度也会增加。脱位密度可以通过使用公式σ= 1/d2线/NM2确定。在图5中，衍射峰在25.63°，44.54°，64.79°和77.96°上分别对应于（101），（002），（312）和（103）的平面，这代表了钛群的养育酶阶段的形成。分别在38.29°和47.6°下看到金红石相的峰值，这与（211）和（303）（PDF编号01-083-2243）相关。在77.76O和82.19O处金属银的图5-D衍射峰中，并用（022）和（222）的晶体平面生产，这些峰通过（PDF Number 01-073-1774）证实。
通过信息扰乱量化非稳定器
量子技术的出现引起了人们对其提供的计算资源的理论表征的极大关注。量化量子资源的一种方法是使用一类称为魔单调和稳定器熵的函数，然而，对于大型系统而言，这些函数非常难以评估且不切实际。在最近的研究中，建立了信息扰乱、魔单调 mana 和 2-Renyi 稳定器熵之间的基本联系。这种联系简化了魔单调计算，但这类方法仍然会随着量子比特的数量而呈指数级增长。在这项工作中，我们建立了一种对非时间顺序相关器进行采样的方法，该相关器近似于魔单调和 2-Renyi 稳定器熵。我们用数字方式展示了这些采样相关器与量子比特和量子三元系统的不同非稳定器度量之间的关系，并提供了与 2-Renyi 稳定器熵的分析关系。此外，我们提出并模拟了一个协议来测量魔法对于局部汉密尔顿量的时间演化的单调行为。
通过 Barbs 和 Contexts 实现量子双相似性
过去几年，我们见证了一些关于过程演算量子扩展的提案的发展。其理由很明确：随着量子通信协议的发展，需要抽象并关注量子并发系统的基本特征，就像 CCS 和 CSP 对其经典对应物所做的那样。但到目前为止，还没有出现公认的标准，无论是语法还是行为语义。事实上，各种提案对量子值的观测属性应该是什么并没有达成一致，事实上，这些属性的合理性从未根据量子理论的规定得到验证。为此，我们引入了一种新的演算，即线性量子 CCS (lqCCS)，并研究基于反讽和上下文的行为等价性的特征。我们的演算可以被认为是 qCCS 的异步线性版本，而 qCCS 又基于值传递 CCS。线性与异步通信的结合非常符合量子系统的特性（例如不可克隆定理），因为它可以确保每个量子比特只发送一次，从而精确指定某个过程的哪些量子比特与上下文交互。我们利用上下文来研究双相似性与量子理论的关系。我们表明，一般上下文的观察能力与量子理论是不相容的：粗略地说，它们可以根据量子值执行非确定性移动，而无需测量（因此会扰乱）它们。因此，我们细化了操作语义，以防止上下文执行不可行的非确定性选择。这会产生更粗的双相似性，以更好地适应量子设置：（푖）它将量子态的不可区分性提升到过程的分布，并且尽管存在额外的限制，（푖푖）它仍保留了基于经典信息的非确定性选择的表达能力。据我们所知，我们的语义是第一个满足上述两个属性的语义。
通过...
基于扩散的图生成模型可有效生成高质量的小图。但是，很难将它们缩放到包含节点的大小的大图。在这项工作中，我们提出了Edge，这是一种新的基于扩散的图生成模型，可为大图提供生成任务。该模型是通过逆转离散扩散过程来开发的，该离散扩散过程随机去除边缘直到获得空图。它利用扩散程序中的图形稀疏性来提高计算效率。特别是，边缘仅关注图节点的一小部分，并且仅在这些节点之间添加边缘。没有损害建模能力，它的边缘预测比以前的基于基于扩散的属性模型要少得多。此外，边缘可以显式地对训练图的节点度进行建模，然后在捕获图形统计时提高训练图。实证研究表明，边缘比竞争方法更有效，并且可以产生数千个节点的大图。它还优于生成质量的基线模型：所提出的模型发电的图形统计信息与训练图更相似。
COVID-19和通过
我什么时候需要进行流感疫苗接种？参加新南威尔士州卫生安置的学生必须每年在4月开始进行当前的南半球流感疫苗接种，并在每年6月1日之前由新南威尔士州健康记录。年度流感疫苗对于所有A类学生（以其费用）是必须的，如果在6月1日至9月30日之间参加安置。
通过Re Vaos登录作为提供商
此工作援助解释了负责实体如何作为其提供者之一登录VAO。当RE想要查看其帐户中的提供商所看到的内容时，通常会使用此VAO程序，提供者需要更高级任务的帮助，或者需要在VAOS帐户上采取措施，而无法达到网站的疫苗协调员。