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干电极设置对分类精度的影响
摘要 — 要使运动想象脑机接口 (MI-BCI) 技术可用且在实验室外实际使用，主要挑战在于提供在分类准确性方面高效且易于安装的 EEG 系统，例如使用最少数量的干电极。我们假设最佳信号处理方法可能取决于所使用的（干）电极的数量。因此，我们首次比较了与不同干电极设置相关的分类准确性，即从 8 到 32 通道的 7 种配置，以及各种信号处理方法，即 (1) 正则化公共空间模式 (rCSP) + 线性判别分析，(2) rCSP + 支持向量机 (SVM)，(3) 到黎曼均值的最小距离和 (4) 黎曼切线空间中的 SVM。此离线比较针对 10 位参与者（每人一个会话）的数据进行。我们的结果表明，无论采用哪种方法，MI-BCI 性能在 8 和 12 个通道时都会显著下降（p < 0.01）。此外，方法 3 的性能最低（p < 0.05）。最后，博士后分析表明，方法 1 和 2 在电极数量最多（28 和 32）时性能最佳。对于方法 4，使用 20 和 24 个通道可获得最佳性能，这似乎是最佳组合（p < 0.05）。这些结果表明，根据所用电极数量选择信号处理管道非常重要。
通过基于 SGD 的文本分类模型预测医疗药物使用意向 Duygu Bağcı Daş a, *
由于药物的化学成分、副作用、遗传等因素，药物的效果及其使用目的因人而异。即使这些效果可以通过药理学方法发现，也无法完全理解。因此，分析个人的评论和经验以发掘这些效果并找出药物除了用于治疗的目标疾病之外还用于哪些其他目的变得至关重要。文本分类方法提供了各种解决方案来有效地分析这些评论。通常，这些影响是从对药物使用体验的情感分析的角度来研究的，是积极的还是消极的。然而，有些药物可以用于多种特定的治疗。例如，抗精神病药物可以用于治疗抑郁和焦虑或多动症。因此，应全面涵盖与研究评论相关的药物使用者和药物名称的影响。基于这一动机，本研究提出了一个轻量级模型，用于使用基于文本的患者评论来预测药物使用意图。为此，在特征提取步骤中使用 TF-IDF 和二元语法方法进行文本分类，然后使用随机梯度下降 (SGD) 分类器进行预测，并与其他流行的机器学习算法进行比较。分类结果表明，SGD 和 TF-IDF-Bigram 方法可以有效预测医疗用药意图，准确率为 98.42%。根据结果，得出结论，本研究的结果可能对药剂学或医学有益，包括药物设计、减少副作用、健康管理、治疗依从性和流程设计以及个性化医疗。
EEG基于过度完整的理性扩张小波转换和自动回归的运动图像分类
基于运动图像（MI）的大脑计算机界面（BCI）应用旨在分析大脑如何与脑电图（EEG）信号与外部环境相互作用。尽管当前的模型取得了令人鼓舞的结果，但从EEG信号中开发了MI的准确分类仍然是一个重大挑战。在本文中，我们设计了一个名为（ORDWT_AR）的MI分类模型，该模型利用过度完整的理性扩张小波变换（ORDWT）以及自动回归（AR）模型。首先，使用滑动窗口方法将脑电图分割为间隔。然后，每个脑电图通过ORDWT传递以分析EEG信号。因此，从每个段获得了一系列停止频段。然后，将AR与ORDWT集成，以从每个EEG间隔中提取代表性特征。选定的功能被发送到多种分类模型中，包括加权K-Nearest邻居（WKNN），决策树（DTREE）和Boosted树（BST）。使用四个基准EEG数据库评估所提出的模型，其中三个是从脑部计算机界面（BCI）竞争III中收集的，一个是从CHB-MIT中收集的。结果表明，提出的模型ORDWT_AR与WKNN分类器相结合的三个BCI竞赛III数据集的平均分类精度为99.8％，CHB-MIT数据集的平均分类精度为99.7％。获得的结果表明，所提出的方案是对脑电图信号进行分类并具有出色结果的有前途的工具。提议的模型可以支持专家帮助残疾人与环境互动并提高生活质量。
抗生素药物分类PDF
抗菌剂，也称为化学疗法，旨在通过抑制或杀死感染微生物，同时最大程度地减少对宿主的伤害来对抗感染。抗生素是一种由微生物产生的一种抗生素，可有选择地抑制或杀死低浓度的其他微生物的生长或杀死其他微生物。该定义不包括较高生物体产生的物质。可以根据其化学结构，作用机理，靶向生物类型，活性谱和来源分类。某些抗菌作用直接在细菌细胞壁上发挥作用，或者必须通过它，然后才能在细胞内水平破坏细菌代谢。类红霉素这样的抗生素可以靶向革兰氏阳性细菌，但对革兰氏阴性菌的含量无效，除非在极少数情况下。大多数细菌基于实验室中使用的染色技术属于这两类。革兰氏阴性物种，即使用最少的营养迅速繁殖，并且在医院和革兰氏阳性对应物的同时也发现。革兰氏阳性生物的例子包括金黄色葡萄球菌，化脓性链球菌和肺炎链球菌，而革兰氏阴性菌的葡萄球菌包括大肠杆菌，Neisseria Gonorrhea和Klebsiella。厌氧菌可在没有游离氧气的情况下生存，但需要特殊的条件才能在实验室中生长。但是，在某些情况下，它们会引起严重的感染。使用抗菌药物的问题之一是毒性，在注射部位或影响各种器官的全身毒性上可能表现为局部刺激。一些常见的分类包括： *磺酰胺和相关药物 *奎诺酮，如环丙沙星 *β-乳糖抗生素，例如青霉素和头孢菌素 * tetracyclines * tetracyclines，包括强力霉素 *氨基糖苷，包括氨基糖苷，包括链霉菌素和雌雄同体，包括Er雌激素 * Macrolosiv，酸毛霉素，酸糖尿病，酸糖苷，酸糖苷，酸糖尿病红唑和氯咪唑抗生素也可以根据其作用机制进行分类： *抑制细胞壁合成，例如青霉素和头孢菌素 *抑制蛋白质合成，包括四环素和红霉素在内*也可以根据它们主要针对的生物类型来分类： *抗菌剂，包括青霉素和氨基糖苷 *抗真菌药物，例如抗菌剂 *抗真菌药物，例如ZIDOVUDINE和ACYCLOVIR抗菌抗菌剂，也可以根据其靶向： *抗菌剂进行分类。抗吡喹剂，例如氯喹和甲硝唑 *抗智能剂，例如甲苯二唑和丙ama剂，也可以根据其活性谱进行分类： *狭窄的 - 谱抗微生物剂，例如青霉素g和erythromycin and themimictram and themicramic and themicriame and themicriame andimicrials，themicriame themiccl themiccl tatect themiccl themicrials themiCrimicClateCcltic themiCrimicClateCclticramic tatect the最后，抗菌物质通过迅速杀死细菌或阻止其复制来起作用。氯霉素会导致骨髓抑郁症，而四环素可能会损害肝脏和肾脏。抗菌剂还会引发无法预测且不与剂量有关的超敏反应。这些反应从轻度皮疹到严重的过敏性休克。它们可能是由青霉素，头孢菌素，磺酰胺或氟喹诺酮引起的。另一个主要问题是耐药性，随着时间的流逝，微生物对抗菌药物产生无反应性。这可能是由于某些微生物中的自然耐药性或由于这些药物长时间使用而获得的耐药性。超级感染是指抗菌治疗后新感染的发展。是因为人体的正常微生物菌群发生了改变，导致失衡会导致致病生物更容易确定自己。的例子包括念珠菌过度生长，这通常与四环素和氯霉素等广谱抗生素有关。为了最大程度地减少超级感染，尽可能使用特定的抗菌药物至关重要，避免使用这些药物治疗微不足道的感染，而不是不必要地延长抗菌治疗。使用抗菌剂会导致各种问题，例如肠道菌群被破坏时的维生素缺乏。这种破坏可能是由于某些改变肠道平衡的药物的使用可能会导致这种中断。此外，抗菌药物可以掩盖感染，暂时抑制症状，但可能导致后来更严重的结果。例如，将单剂量的青霉素用于淋病，可能会掩盖梅毒或TB，这是由于短期链霉素引起的。磺酰胺是一类较旧的抗菌剂，由于细菌耐药性和不良副作用的发展而被大大替换。这些化合物主要用作抑制抑制剂，抑制各种细菌的生长，包括革兰氏阳性和革兰氏阴性生物。其作用背后的机制涉及细菌干扰叶酸的合成，而人类可以从饮食中利用预先形成的叶酸。磺酰胺以不同的形式可用，每种都具有其独特的特征。可以根据其作用方式将它们广泛分为三个主要组：（1）抑制细胞壁合成，包括甲基核苷和奥沙西林等青霉素； （2）抑制蛋白质合成； （3）抑制细菌核酸合成。
利用癌症突变数据为种系错义变异的致病性分类提供信息
1 加拿大安大略省多伦多市 SickKids 研究所遗传学和基因组生物学项目，2 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学分子遗传学系，3 加拿大安大略省多伦多市病童医院应用基因组学中心，4 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学人类生物学项目，5 加拿大安大略省多伦多市病童医院计算医学中心，6 加拿大安大略省渥太华大学东安大略省儿童医院研究所，7 美国马里兰州盖瑟斯堡 GeneDx，8 英国伦敦 Genomics England，9 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学儿科系病童医院血液学/肿瘤学分部，10 加拿大安大略省多伦多市多伦多大学 Donnelly 细胞和生物分子研究中心 (CCBR)，11 Lunenfeld-Tanenbaum 研究所（LTRI），西奈医疗系统，多伦多，安大略省，加拿大，12 癌症系统生物学中心（CCSB），丹娜法伯癌症研究所，马萨诸塞州波士顿，美国，13 多伦多大学计算机科学系，多伦多，安大略省，加拿大，14 多伦多大学儿童医院临床和代谢遗传学分部和儿科系，多伦多，安大略省，加拿大
一个有效的无监督分类模型，用于银河形态：基于Convnext大型模型的编码的投票聚类
通过将无监督和监督的机器学习方法结合起来，我们提出了一个称为Usmorph的框架，以进行星系形态的自动分类。在这项工作中，我们通过提出基于Convnext大型模型编码的算法来更新无监督的机器学习（UML）步骤，以提高未标记的星系形态分类的效率。该方法可以概括为三个关键方面，如下所示：（1）卷积自动编码器用于图像降级和重新冲突，并且模型的旋转不变性通过极性坐标扩展提高； （2）利用名为Convnext的预训练的卷积神经网络（CNN）来编码图像数据。通过主体组合分析（PCA）维度降低进一步压缩了这些特征； （3）采用基于装袋的多模型投票分类算法来增强鲁棒性。，我们将此模型应用于宇宙场中的i -band样品的i -band图像。与原始的无监督方法相比，新方法所需的聚类组的数量从100减少到20。最后，我们设法对大约53％的星系进行了分类，从而显着提高了分类效率。为了验证形态层化的有效性，我们选择了M ∗> 10 10m⊙的大型星系进行形态学参数测试。分类结果与星系在多个参数表面上的物理特性之间的相应规则与现有演化模型一致。增强的UML方法将来将支持中国空间站望远镜。我们的方法证明了使用大型模型编码对星系形态进行分类的可行性，这不仅提高了星系形态分类的效率，而且还节省了时间和人力。此外，与原始UML模型相比，增强的分类性能在定性分析中更为明显，并且成功超过了更多的参数测试。
人类先生的免疫错误：2024年国际联盟的分类更新
9基因免疫缺陷研究中心，内心病儿童医院，APHP，巴黎，法国，法国和淋巴细胞激活和对EBV的易感性，INSERM UMR1163，INSERM INSERM 1163，NECKER INSTICE，NECKER HOSPICT for SICY CHILDING的儿童
解决酵母中的分类问题 - 统一方法
在我们的研究中，我们通过整合DNA和生理特征来建立酵母菌和属描述的统一标准。具体而言，我们专注于序列身份（SI）和源自ITS1-2和LSU rDNA标记的组合的进化距离（ED），以及生理谱（DPP）之间的新参数。我们首先根据组合序列构建了一个系统发育树，并计算了树上所有酵母对之间的SI。酵母生理特征编码，并进行比较以构建生理模拟图。值得注意的是，生理树状图密切反映了遗传树状图。使用两个树状图，我们在Kazachstania和Starmerella进化枝内可视化和鉴定出强大的分类界限，并得到了RDNA系统发育树的进一步支持（1-4）。SI和ED之间的强相关性证实了我们基于DNA的方法的可靠性，而DPP的整合进一步增强了物种描述。，这些标准共同为分类划分提供了一个全面的框架，可推广到所有酵母菌和属。
基于深层关联神经网络的智能分类方法⋆
提出了一种基于深层关联神经网络的鸡蛋状态智能分类的方法。此方法旨在自动孵化过程中鸡蛋产卵的可视化结果的识别和解释。关联自动编码器的模型比传统方法具有多个优点。例如，输入图像是预大尺寸的，并且对“卷积 - 汇总/UPS采样层”的计数实际上是根据图像大小来定义的，这提高了分类的准确性。此外，平面计数被确定为分隔商，将单元在输入层中的细胞计数（两者计数）对加倍对的功率计数计数“卷积 - 汇总/上取样层”，以将整个单元格保留在汇总/UPS采样后的总细胞计数。此过程将层平面的大小宽度和高度减半，使模型层的结构定义自动化。Deep Boltzmann机器模型比传统的Deep Boltzmann机器具有多个优点。这些包括预先调整输入图像，确定有限的Boltzmann机器的数量在经验上以提高分类的准确性，并将神经元设置为隐藏层中的神经元数量，因为两倍的神经元在可见层中的神经元计数，以满足Kolmogorov Theorem在多维连续函数的表现上，具有单位持续函数的持续功能的表现。此模型自动化模型层体系结构的定义。基于深层关联神经网络的鸡蛋发育状态的智能分类方法可以应用于智能系统中，以分类鸡蛋蜡烛可视化在工业家禽生产中的孵化过程中。
分子生物学在进化分类中的作用
人工智能彻底改变了生命科学研究 人工智能技术已广泛应用于包括生命科学在内的各个领域。人工智能生成的摘要进化分类最近取得突破，主要通过 DNA 技术的进步，将表型学和分支学结合起来，以更准确地对生物进行分类。DNA 分析与传统形态特征的结合提供了识别生物（尤其是微生物）的客观方法。这种方法有可能增强疾病识别并增加对生物多样性的了解。据分子生物学专家介绍，将基因组特征与传统特征一起使用可以实现更精确的分类系统。可以分析各种物种的基因组成，以确定它们的进化历史和谱系。最近的研究表明，现代分子技术大大提高了确定遗传变异水平的精度。这对于理解生物之间的关系和识别新物种具有重要意义。DNA 技术的使用还使科学家能够开发出更准确的分类方案。通过研究 DNA 的结构，研究人员可以轻松识别生物之间的进化关系并确定它们分别进化了多长时间。例如，科学家比较不同生物的 DNA 序列以发现新物种。这是通过测量变化（突变）的数量和它们之间的相似性来实现的。然后使用结果将新发现的生物体归类为相似的组或类。人工智能生成的抽象进化分类对进化生物学未来的影响是巨大的。通过将DNA技术与传统分类系统相结合，研究人员可以更全面地了解生物体关系并改善疾病识别。生物体的进化分类带来了重大挑战，特别是在处理密切相关的分类群时。DNA重组的使用有时会导致不准确的分类。此外，随着新的基因组相关生物体被添加到数据集中，现有的代码需要重新评估以适应它们的系统发育关系。这个过程需要大量的计算能力。未来，分子生物学将在破译不同物种的进化中发挥关键作用。基于遗传变异的物种分类极大地受益于DNA和分子生物学技术。这些进步大大提高了我们对生物间进化关系的理解。现代基于DNA的分子技术的使用彻底改变了进化分类领域。通过分析基因组成，科学家可以识别相似物种的共同祖先并重建它们的进化历史。PhyloCode 为描述和分类系统发育树提供了一个标准化的框架。此外，分子生物学使人们能够研究包括蜉蝣在内的各种生物的分类学、生态学和进化。这项研究强调了 DNA 技术在理解进化关系和促进分类方面的重要性。DNA 的四种核苷酸碱基（包括胞嘧啶、胸腺嘧啶、腺嘌呤和鸟嘌呤）对其功能至关重要。科学家从这些碱基收集数据，通过将实验室序列与既定标准进行比较来创建可靠的分类系统（El-Gebali，2014 年）。通过使用 DNA 技术，研究人员可以优化标准 DNA 序列以获得实验室的预期结果，从而简化比较并确保结果准确。DNA 和分子生物学在对生物体进行分类和识别方面发挥着重要作用。根据 Makarova 等人 (2018) 的说法，了解分类的历史背景对于理解其对 DNA 和分子生物学的未来影响至关重要。通过利用通过 DNA 技术开发的各种 DNA 代码，科学家改进了标本分类，并用它来评估物种之间的进化差异和相似性。DNA 分子中独特的核苷酸序列允许在生物体的基因组中添加或删除不同的基因，从而修改它们的分类。此外，同时进行的基因改组展示了 DNA 操纵如何改善当前的分子生物学应用（Mi, H., Ebert, 2021）。病毒学家将利用 DNA 改组进行未来的疫苗开发和基因治疗。科学家使用 DNA 代码来确定生物体的相关性，从而帮助对它们进行进化分类。DNA 和分子生物学影响了物种的进化分类，促进了准确的分类系统，并加速了疫苗生产和基因工程。DNA 核苷酸代码中包含的信息揭示了生物体之间的进化关系，从而实现了对它们的分类。如果您的作业没有达到预期，或者责任阻碍了您按时提交作业，我们会为您提供帮助！也许您只是太累了，无法完成最后一刻的任务，或者您最近的成绩不稳定。无论出于何种原因，请相信这是合理的，我们可以通过学生作业服务为您提供帮助。我们的专业作家将确保您按时提交所有作业，同时获得优异的成绩。我们以实惠的价格提供一流的学术帮助，这要归功于我们拥有各自领域不同学位的专业作家团队。当您分配任务时，我们会将作家与您的专业领域相关的专业知识进行匹配。我们涵盖从护理和心理学到文学和计算机科学等一系列学科。我们的优势包括：- 独一无二的无抄袭论文 - 及时交付 - 卓越品质 - 24/7 全天候提供熟练的作家 - 提供折扣的合理价格 - 严格遵守说明 我们的流程很简单： 1. 下订单，确保您填写作家所需的所有必要详细信息。 2. 安全付款，我们将指派符合您主题要求的作家。 3. 通过直接与您指定的作家沟通并上传任何额外材料或讲师的说明来跟踪进度。 4. 完成后，下载您的论文以及抄袭报告。 在我们这里，您可以始终获得优异的成绩，我们致力于 100% 的隐私、合法运营和一流的客户满意度。 您是否在为作业而苦苦挣扎或担心无法达到分数？也许您正在忙于应付各种责任，以至于很难按时提交，或者也许您只是筋疲力尽。无论出于什么原因，我们都知道这是合理的！我们的学术写作服务可帮助您以实惠的价格获得专业帮助。我们拥有一支经验丰富的作家团队，可以轻松处理您的所有作业。为什么选择我们的服务？首先，我们提供： - 无抄袭的论文 - 及时交付 - 任何截止日期 - 熟练且经验丰富的作家 - 与主题相关的专业知识 - 关注细节并遵守指示 - 能够处理大量作业 - 合理的价格 - 24/7 客户支持我们迎合不同学科的学生，包括： - 文学：当我们可以为您撰写文学论文或书评时，无需阅读整本书。 - 金融：财务困难？我们的专家也可以提供帮助！ - 计算机科学：我们的计算机科学专家将轻松解决您所有的 python、java、ruby、JavaScript、php 和 C + 作业。 - 心理学：在我们的专业心理学作家的帮助下获得完美的成绩和一致的结果。 - 工程：不要让工程压力影响到您；我们会及时交付并遵守指示。 - 护理：我们的护理作业作者将以低廉的价格负责文献综述、带注释的参考书目、批判性论文等。 - 社会学：借助我们的社会学论文帮助，告别疲劳、压力和压力。 - 商业：拥有业内最好的商业作家之一，可以处理任何主题、长度、截止日期或难度的论文！ - 统计：我们拥有经验丰富的统计专家，他们可以使用各种软件轻松完成任何任务。 - 法律：不要让写法律论文成为难以逾越的障碍；我们在这里帮助你！我们为你提供保障！需要立法框架方面的专家指导吗？我们一流的法律专家团队将为您提供卓越的支持，并确保您取得优异的成绩。我们迎合各种主题，包括上面列出的主题。然而，我们的专业知识不仅限于这些重点领域，因为我们的作者来自不同的学术背景。凭借如此广泛的专业知识，我们可以自信地处理您交给我们的任何任务。我们的作者有资格处理您的任务吗？我们的团队由拥有不同学科的学士、硕士、博士和博士学位的毕业生组成。每位作者至少有两年的学术写作经验。我们制定了严格的招聘流程，以确保我们只雇用最有能力的作者。此外，我们的作者都是以英语为母语的人，保证语言流利无可挑剔。如果您对论文不满意怎么办？可能性很小，但如果需要，我们的质量保证团队会在提交前审查论文。如果您不满意，我们会修改它，直到您满意为止。您可以要求无限次修改，所有更改均免费进行。作为最后的手段，如果上述步骤不符合您的期望，我们将全额退款。您的教授会怀疑您没有写论文吗？绝对不会！每篇论文都是从头开始撰写的，确保您的导师或辅导员永远不会怀疑。我们建议使用我们的服务以获得一致的结果。我们如何确保您作品的原创性？我们使用 SafeAssign、LopesWrite 和 Turnitin 等功能强大的软件彻底检查所有论文是否存在抄袭。您甚至会收到一份抄袭报告以供审查。我们了解学术诚信的重要性，绝不会通过提交抄袭作品来损害学术诚信。我们根据您下订单时指定的截止日期从头开始制作论文。我们所有的论文都在预定时间之前提交。在我们这样一个快节奏的行业中，我们实施了安全措施，以确保及时交付作业，不会因延迟提交而扣分。我们的系统使我们能够在截止日期前获得相当大的利润，为客户提供充足的时间来审查他们的工作。我们通过制定严格的隐私政策来保持机密性。您的个人信息将保持安全，并受到保护，以防止未经授权的访问。我们会不断修改，直到您满意为止。您可以要求无限次修改，所有修改均免费。作为最后的手段，如果上述步骤不符合您的期望，我们将全额退款。您的教授会怀疑您没有写这篇论文吗？绝对不会！每篇论文都是从头开始撰写的，确保您的导师或导师永远不会怀疑。我们建议使用我们的服务以获得一致的结果。我们如何确保您作品的原创性？我们使用 SafeAssign、LopesWrite 和 Turnitin 等功能强大的软件彻底检查所有论文是否存在抄袭。您甚至会收到一份抄袭报告以供审查。我们了解学术诚信的重要性，绝不会通过提交抄袭作品来损害学术诚信。我们根据您下订单时指定的截止日期从头开始制作论文。我们所有的论文都在预定时间之前提交。在我们这样一个快节奏的行业中，我们已经实施了安全措施，以确保及时交付作业，不会因延迟提交而扣分。我们的系统使我们能够在截止日期前完成大量工作，为客户提供充足的时间来审查他们的工作。我们制定了严格的隐私政策，以保证机密性。您的个人信息将保持安全，并受到保护，以防止未经授权的访问。我们会不断修改，直到您满意为止。您可以要求无限次修改，所有修改均免费。作为最后的手段，如果上述步骤不符合您的期望，我们将全额退款。您的教授会怀疑您没有写这篇论文吗？绝对不会！每篇论文都是从头开始撰写的，确保您的导师或导师永远不会怀疑。我们建议使用我们的服务以获得一致的结果。我们如何确保您作品的原创性？我们使用 SafeAssign、LopesWrite 和 Turnitin 等功能强大的软件彻底检查所有论文是否存在抄袭。您甚至会收到一份抄袭报告以供审查。我们了解学术诚信的重要性，绝不会通过提交抄袭作品来损害学术诚信。我们根据您下订单时指定的截止日期从头开始制作论文。我们所有的论文都在预定时间之前提交。在我们这样一个快节奏的行业中，我们已经实施了安全措施，以确保及时交付作业，不会因延迟提交而扣分。我们的系统使我们能够在截止日期前完成大量工作，为客户提供充足的时间来审查他们的工作。我们制定了严格的隐私政策，以保证机密性。您的个人信息将保持安全，并受到保护，以防止未经授权的访问。