数据增强在提高增强学习的数据效率(RL)方面起着至关重要的作用。然而,高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点,我们介绍了ACAMDA(数据增强的多种因果建模),这是一个新颖的框架,该框架集成了两个基于因果关系的任务:因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集,进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对,ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明,ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物,尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
摘要 - 研究进步刺激了基于脑电图(EEG)的神经振荡性节奏的使用,作为一种生物标志物,以补充中风患者运动技能恢复的临床康复策略。然而,来自各种来源的文物的EEG信号的必然污染限制了其利用率和有效性。因此,独立组件分析(ICA)和独立组件标签(iClabel)的整合已被广泛用于将神经活动与伪影分开。iClabel预处理管道中的关键步骤是人为的ICS拒绝阈值(Th)参数,它决定了整体信号的质量。例如,选择高TH会导致许多IC被拒绝,从而导致信号过度清洁,并且选择低的TH可能会导致信号的清洁不足。为确定最佳TH参数,本研究研究了六个不同组(第三和TH1-TH6)对从冲程后患者记录的EEG信号的影响,这些急流患者执行了四个不同的运动成像任务,包括手腕和握住运动。利用大脑感觉运动皮层的eeg-beta带信号,使用三个著名的脑电图量词评估了TH组的性能。总体而言,获得的结果表明,所考虑的THS将显着改变神经振荡模式。比较TH组的性能,TH-3的置信度为60%,表现出更强的信号对异步和侧向化。因此,对于脑电图中的人为ICS排斥,建议将置信度水平在50%-70%之间的TH值。相关结果表明,具有高相关值的大多数电极对在所有MI任务中都是可复制的。也表明,大脑活性与距离线性相关,电极对之间的强相关性与不同的脑皮质无关。临床相关性:这项研究表明,iClabel人为排斥阈值的最佳选择对于EEG增强对足够信号表征至关重要。
1. 摘要 随着关键太空资产面临新的威胁,美国及其盟友需要发挥创造力,以适应以前可以忽略不计的弱点。大型单颗卫星为地面上的我们提供基本服务,因此极易受到攻击。正在考虑的一种解决方案是发射由多颗小型卫星组成的星座系统,据称这可以降低任何一次袭击破坏这些基本服务的可能性。然而,这种方法是不可持续的,会加速减少进入太空的风险,并增加碎片的威胁。大量碎片会对在轨资产的关键空间态势感知(“SSA”)和空间领域感知(“SDA”)造成危害,并使地面观察员难以跟踪和忽视重要资产。
反事实解释(CES)已成为解释神经网络分类器的主要方法的越来越多的兴趣。通常,输入输出对的CES定义为具有最小距离的数据点,该数据点与输入分类的输入最小距离,而该输入与输出标签相比。要解决模型参数时很容易无效的确定问题(例如,重新培训)研究提出了方法来证明在模型参数变化下由标准球界定的CES鲁棒性。但是,针对这种鲁棒性形式的现有方法并不完整,它们可能会产生令人难以置信的CES,即离群值WRT WRT训练数据集。实际上,没有现有的方法同时优化邻近性和合理性,同时保留鲁棒性保证。在这项工作中,我们提出了可证明的强大和合理的反事实表达(PREPLACE)1,这是一种利用强大优化技术来促进上述文献中限制的方法。我们制定了一种迭代算法来计算可证明可靠的CES并证明其收敛性,健全性和完整性。通过涉及六个基线的比较实验,其中五个靶向鲁棒性,我们表明,在三个评估方面,预言实现了针对指标的最新表现。关键字:可解释的AI;反事实解释;解释的鲁棒性
国家运输安全委员会(NTSB)是一家由国会指控的独立联邦机构,调查了美国的每一次民航事故,以及其他运输方式中的重大事件 - 铁路,运输,高速公路,高速公路,海洋,管道,管道和商业空间。我们确定了我们调查的事故和事件的可能原因,并发出旨在防止未来发生的安全建议。此外,我们进行运输安全研究,并为我们调查的每个事故或事件提供信息和其他帮助。我们还担任联邦航空管理局(FAA)和美国海岸警卫队颁发的航空和水手证书的执法诉讼的上诉权力,我们裁定FAA采取的民事罚款行动的上诉。
制造商信息 产品信息 本产品为电池制造商提供独立保障,以承保其向电池储能系统客户提供的担保所产生的责任。电池储能系统 (BESS) 制造商可能希望向其客户提供有关电池健康状况和一般工作状态的担保,以便他们安心、安全地购买电池用于其项目。根据每个被保险人的具体需求和需要,与每个被保险人商定总限额和内部限额。 目标市场 本产品的目标客户是电池储能系统 (BESS) 制造商,用于向其他实体/项目销售产品。通常出于电价套利等原因购买电池储能系统以促进储能。客户是经验丰富的原始设备制造商,他们对电池储能系统的技术方面有着深入的了解。目标市场由商业客户组成,这些客户通常是小型、中型和大型商业企业。需要注意的是,在适当的情况下,未来可能会针对其他较小的商业客户。目标客户和风险位于英国 (UK)、加拿大或美国 (USA)。该产品不适合的客户类型该产品不适合:
解剖学或功能细节,心脏对我们的爱,联系,兴奋甚至心脏疼痛至关重要。握紧拳头,这就是您内心的大小。健康的成人心脏仅重约10盎司,仅为每磅超过½。询问几乎所有人类解剖学和生理学教授(就像我自己一样),他们会告诉您“心脏是泵”。意味着心脏收缩产生压力推进力,从而将血液降低其压力梯度。对他们有遗憾的是,这就是他们所听到的。此外,显然我们的胸部有一场打击,因此泵似乎是完全可行的。加上各种各样的花园软管的教学类比,很明显,如果血液能够在身体周围流动,则需要有一个中央泵。所以也许我们应该像其他所有人一样接受这一点。科学每天都在改变,但很少与我们所有人分享威廉·哈维(William Harvey)被称为“发现” 1628年的血液循环,他的de motu cordis或“心脏和血液的运动”。是Rene Descartes(Right)在1637年宣布,即使心灵从中散发出来,它也以一种纯粹的机械方式起作用,与柴油发动机的发动机非常相似。井柴油发动机直到这一明显的声明后大约260年才“发明”,因此它告诉我们一些有关这个令人惊叹的思想家的事情。这一说法的纯粹矛盾表明,笛卡尔显然对人类心的真正宏伟本质的理解比他当时能够分享的更多。如果您可以相信,自1637年以来,今天的所有大学水平人类生理学教科书并没有真正取得任何重大进展。因此,尽管几乎每年都有新版本,但这些教科书在过去的386年中继续引用相同的“纯机械”概念。心脏是
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中,树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性(例如 Packalén 和 Maltamo 2007;Ørka 等人2013)。清单验证表明,基于 ALS 数据的清单(Wallenius 等人2012)比使用传统基于现场的方法(Suvanto 等人2005)获得的清单更准确。此外,无论是在评估树种特定属性(例如 Packalén 和 Maltamo 2007;Breidenbach 等人2010)还是在测量单个树木属性(例如 Korpela 等人2010;Vauhkonen 2010;Yao 等人2012;Silva 等人2016)时,准确度至少与传统的现场评估相同。然而,需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性(Wallenius 等人2012)。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息(芬兰森林中心 2019a)。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据,ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效,许多信息通过 Metsään.fi 服务(https://www.metsaan.fi/)向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要(Holopainen 等人2013 年)。在预测木材种类时,训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息,这在实践中只能由采伐机测量(Malinen 等人2003 年)。2012 年;White 等人2013 年)。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较(例如,Næsset 2007;Wallenius 等人。这些比较的问题在于,部分实地“测量”是模型预测。例如,木材分类量就是这种情况,它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的(Siipilehto 等人。2016;Pesonen 2017)。采伐机数据也被用作训练
做出公平的决策对于在社会环境中合乎道德地实施机器学习算法至关重要。在这项工作中,我们考虑了著名的反事实公平定义。我们首先证明,满足反事实公平的算法也满足人口均等性,这是一个更简单的公平约束。同样,我们表明,所有满足人口均等性的算法都可以通过简单的修改来满足反事实公平性。总之,我们的结果表明,反事实公平性基本等同于人口均等性,这对于日益增多的反事实公平性研究具有重要意义。我们通过实证验证了我们的理论发现,根据三个简单的基准分析了三种现有的反事实公平算法。我们发现,在多个数据集上,两种简单的基准算法在公平性、准确性和效率方面都优于所有三种现有算法。我们的分析使我们正式确定了一个具体的公平目标:维护受保护群体内个人的秩序。我们相信,受保护组中个体的透明排序能够使公平算法更加可信。从设计上来说,两个简单的基准算法满足了这一目标,而现有的反事实公平算法则未能满足这一目标。