XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemWMB
基于加权多项式的运动想象脑电图分类...
摘要—目的：基于深度学习技术的脑电信号识别需要充足数据的支持，然而在特定受试者的运动想象任务中通常会出现训练数据稀缺的情况，除非能使用多受试者数据来扩充训练数据。遗憾的是，由于不同受试者的数据分布差异很大，仅在多受试者数据上进行训练只能使模型性能得到微小的提高甚至更差。方法：为解决该问题，本文提出了一种新的加权多分支（WMB）结构来处理多受试者数据，其中每个分支负责拟合一对源-目标受试者数据，并使用自适应权重来整合所有分支或选择权重最大的分支来做出最终决策。将提出的 WMB 结构应用于六种著名的深度学习模型 (EEGNet、Shallow ConvNet、Deep ConvNet、ResNet、MSFBCNN 和 EEG_TCNet)，并在 EEG 数据集 BCICIV-2a、BCICIV-2b、高伽马数据集 (HGD) 和两个补充数据集上进行了全面的实验。结果：与最先进模型相比的优异结果证明了所提方法在特定受试者运动想象 EEG 分类中的有效性。例如，提出的 WMB_EEGNet 在 BCICIV-2a、BCICIV-2b 和 HGD 上分别实现了 84.14%、90.23% 和 97.81% 的分类准确率。结论：很明显，提出的 WMB 结构能够很好地利用具有较大分布差异的多受试者数据进行特定受试者的 EEG 分类。
液化天然气基础设施令人兴奋？很多。
从基本基础设施的角度来看，投资者可以通过拥有Cheniere Energy（NYSE：LNG），Sempra Energy（NYSE：SRE）和Williams Companies（NYSE）（NYSE：NYSE：WMB）等能源基础设施公司来进入全球液化天然气市场。Cheniere和Sempra在美国都拥有和运营LNG出口设施，其产能主要根据长期合同确保，在长期合同中，通常要求客户支付有关合同量的固定费用，而不管客户是否选择货物是否交付货物。同样，威廉姆斯拥有并运营Transco，这是美国天然气管道网络的支柱，跨越了25个州，并使用为众多LNG出口设施提供的支付或付费协议处理该国三分之一的天然气生产。
优质股息策略，第 11 系列
股票代码 证券权重 股票代码 证券权重 通信服务 6.12% 医疗保健 16.12% T 美国电话电报公司 1.32 ABT 雅培实验室 3.50 CMCSA 康卡斯特公司 2.92 A 安捷伦科技公司 1.48 VZ 威瑞森通信公司 1.88 AMGN 安进公司 1.10 非必需消费品 4.30% BMY 百时美施贵宝公司 1.16 BBY 百思买公司 1.02 GILD 吉利德科学公司 1.25 DRI 达顿餐饮公司 1.23 JNJ 强生公司 3.28 KSS 科尔士百货公司 0.79 MRK 默克公司 2.41 MTN 韦尔度假村公司 1.26 UNH 联合健康集团1.94 消费必需品 6.26% 工业 14.92% MO 奥驰亚集团 1.66 ADP 自动数据处理公司 1.91 HSY 好时公司 1.02 CSL 卡莱尔公司 1.10 PG 宝洁公司 3.58 CAT 卡特彼勒公司 1.45 能源 6.30% CMI 康明斯公司 1.61 APA APA 公司 1.05 FDX 联邦快递公司 1.13 CTRA Coterra Energy Inc. 0.95 FERG 弗格森公司 1.18 HAL 哈里伯顿公司 1.01 HUBB 哈勃公司 1.32 MPC 马拉松石油公司 0.96 NOC 诺斯罗普·格鲁曼公司 1.27 OVV Ovintiv Inc. 0.93 PH 派克汉尼汾公司 2.28 WMB Williams Companies, Inc. 1.40 SSNC SS&C TECHNOLOGIES Holdings, Inc. 1.67 金融 18.81% 信息技术 11.43% AFL Aflac Inc. 2.08 AMAT Applied Materials, Inc. 1.42 AON Aon Plc. 1.48 CDW CDW Corporation 1.09 BK Bank of New York Mellon Corp 2.47 CSCO Cisco Systems, Inc. 2.42 COF Capital One Financial Corp. 1.57 HPE Hewlett Packard Enterprise Co. 1.08 CINF Cincinnati Financial Corp. 1.31 LRCX Lam Research Corporation 1.01