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对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
在黎曼流形上对复杂 EEG 数据分布进行建模，以实现异常值检测和多模态分类
摘要 — 目的：近年来，黎曼几何在脑机接口 (BCI) 中的应用势头强劲。为黎曼 BCI 提出的大多数机器学习技术都认为流形上的数据分布是单峰的。然而，由于高数据变异性是脑电图 (EEG) 的一个关键限制，因此分布可能是多峰的而不是单峰的。在本文中，我们提出了一种新颖的数据建模方法，用于考虑 EEG 协方差矩阵的黎曼流形上的复杂数据分布，旨在提高 BCI 的可靠性。方法：我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 使用基于测地距离的相似性测量的图来表示流形上的 EEG 协方差矩阵分布，然后通过谱聚类对图节点进行聚类。这允许灵活地在流形上对单峰和多峰分布进行建模。可以以 RiSC 为基础设计异常值检测器（即异常值检测黎曼谱聚类 (oden-RiSC)）和多模态分类器（即多模态分类器黎曼谱聚类 (mcRiSC)）。odenRiSC/mcRiSC 的所有必需参数均以数据驱动的方式选择。此外，无需预设异常值检测阈值和多模态分类模式数。结果：实验评估表明，odenRiSC 可以比现有方法更准确地检测 EEG 异常值，并且 mcRiSC 的表现优于标准单模态分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：odenRiSC/mcRiSC 有望使实验室外的真实 BCI 和神经人体工程学应用更加稳健。意义：RiSC 可以用作稳健的 EEG 异常值检测器和多模态分类器。
量子力学需要复数吗？
量子力学实验预测和测量结果都是实值的，而抽象的量子力学形式通常依赖于使用复数。从历史上看，文献中曾多次提出在（高维）实希尔伯特空间中重新表述量子力学。然而，最近有人提出了在多部分贝尔型实验中复数的必要性，并进行了实验证明。我们重新审视这个问题，特别强调在实复合希尔伯特空间中复值量子态张量积的有效描述。
主要物种决定果蝇 - 寄生物食物网络动力学和稳定性比复杂性，变暖或入侵更强烈
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634676 doi：Biorxiv Preprint
恰加斯病的 QRS 波低电压新参数...
作者的贡献：AGMB：对作品的构思、设计以及作品数据的获取、分析和解释做出了重大贡献；起草作品；最终批准出版版本；同意对作品的所有方面负责。JASJ：对作品数据的解释做出了重大贡献；对重要的知识内容进行了批判性修改；最终批准出版版本；同意对作品的所有方面负责。EGCN：对作品数据的解释做出了重大贡献；对重要的知识内容进行了批判性修改；最终批准出版版本；同意对作品的所有方面负责。MMG：对作品数据的解释做出了重大贡献；对重要的知识内容进行了批判性修改；最终批准出版版本；同意对作品的所有方面负责。AASF：对作品数据的解释做出了重大贡献；对重要的知识内容进行了批判性修改；最终批准出版版本；同意对工作的所有方面负责。RAM：对工作数据的解释做出重大贡献；对工作的重要知识内容进行重大修改；最终批准要发布的版本；同意对工作的所有方面负责。RRM：对工作数据的解释做出重大贡献；对工作的重要知识内容进行重大修改；最终批准要发布的版本；同意对工作的所有方面负责。TAAMF：对工作数据的解释做出重大贡献；对工作的重要知识内容进行重大修改；最终批准要发布的版本；同意对工作的所有方面负责。MFA：对工作数据的解释做出重大贡献；对工作的重要知识内容进行重大修改；最终批准要发布的版本；同意对工作的所有方面负责。CMA：对工作构思、设计以及工作数据的获取、分析和解释做出重大贡献；起草工作；最终批准要发布的版本；同意对各方面的工作负责。
评估结合进化和学习在复杂形态空间中设计机器人的框架
摘要 - 已知机器人的身体和大脑都恰当地优化了一个具有挑战性的任务，尤其是当2尝试在仿真中发展设计时，随后将在现实世界中构建3个。为了解决这个问题，将进化与学习算法相结合的是，5可以改善新后代6的遗传控制器6，从而将它们调整为新的身体设计，或者从头开始学习7。在本文中提出了一种方法，其中8个机器人是通过在单个基因组中编码的两个组成模式9产生网络（CPPN）间接指定的，一个编码大脑和另一个身体。基因组的身体11部分是使用进化算法12（ea）进化的，具有单独的学习算法（也是EA）13应用于遗传控制器以改进其。本文的目标14是确定如何利用15
研究文章的结构共同点由物理化学原理确定
1实验和临床生物医学科学系“ Mario Serio”，佛罗伦萨大学生物化学部分，意大利佛罗伦萨50134； 2 de Biotecnologia I d de Biomedicina（IBB）和DeBioquímicaI Biogia Molecular，Universitatautònomade Barcelona，08193，西班牙巴塞罗那贝尔特拉（Bellaterra）； 3比利时3000卢文的大脑和疾病研究中心开关实验室； 4比利时3000卢文的卢文库文，卢文的蜂窝和分子医学系Switch Laboratory； 5比利时3000卢文的AI和计算生物学中心开关实验室； 6物理与天文学系“ G. Galilei”，帕多瓦大学，意大利帕德沃35131； 7帕多瓦大学帕多瓦大学国家核物理研究所（INFN），意大利帕多瓦35131； 8英国CB21EW剑桥大学，Yusuf Hamied化学系错误折叠疾病中心，英国
Feild使用数据分析> CS和建模方法探讨了环境的复杂动态。我们追求有关人类AC> ONS插入方式的问题>
Feild使用数据分析> CS和建模方法探讨了环境的复杂动态。我们通过跨学科的，以管理为中心的人物> ve来追求有关人类AC>如何影响生态系统健康和下游水资源的问题。博士生填写此效果将有机会制定自己的研究设计，该设计将分析> CAL技能纳入数据密集型建模技术，例如贝叶斯Sta> s> cal学习，计算机视觉，计算机视觉和Geospa> al Analys> cs。POTEN> AL项目围绕农业主导的景观中的流量建模，评估水质动力学大规模风暴事件，并在各种城市水域中燃起新兴的污染物/类型。开始日期：夏季或2025年夏季赔偿：TUI5ON豁免，包括支付课程费用，Compe55ve S5PEND以及健康保险教育5ON和技能：B.S.或M.S.生物学和农业工程或密切相关的学科。不需要以前的编程经验，但有利。强大的SCIEN5 WRI5NG技能是首选。loca5on：田纳西大学，诺克斯维尔大学田纳西大学是田纳西大学的流浪汉大学，是一项主要的公共研究（R1）INS5TU5ON，近距离为5ES，距Oak Ridge Na5onal实验室。大烟熏山Na5onal公园距离酒店有45车程，诺克斯维尔（Knoxville）拥有其户外活动（铺有112英里的绿道，1000英亩的公共荒野，以及田纳西河（Tennessee River）以及校园旁边的水上爱好者）。指导风格：每周1点1个MEE5NG，通过电子邮件开放且一致的CommuniceA5ON，在会议上进行网络的机会5，以及个性化的专业开发机会5ES：发送有关您的研究兴趣和合格CA5ONS的电子邮件，以及您的CV，成绩单，成绩单，以及向Emineunefivan博士（emineunéfidan）（eEmineunédannctect）。
Louisiana-Clean-Energy-complex-overview.pdf
沿密西西比河。它将捕获在制造过程中生成的二氧化碳（CO 2），以安全，永久将其存储在毛里帕斯湖底下的一英里以上，该区域是在Caprock层之间的多孔岩石区域，充当密封。
