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使用可调 Q 小波变换和旋转森林集成分类器的基于脑电图的情绪识别
人工智能 (AI) 的情绪识别是一项具有挑战性的任务。已经进行了各种各样的研究，证明了音频、图像和脑电图 (EEG) 数据在自动情绪识别中的实用性。本文提出了一种新的自动情绪识别框架，该框架利用脑电图 (EEG) 信号。所提出的方法是轻量级的，它由四个主要阶段组成，包括：再处理阶段、特征提取阶段、特征降维阶段和分类阶段。在预处理阶段使用基于离散小波变换 (DWT) 的降噪方法，在此称为多尺度主成分分析 (MSPCA)，其中使用 Symlets-4 滤波器进行降噪。可调 Q 小波变换 (TQWT) 用作特征提取器。使用六种不同的统计方法进行降维。在分类步骤中，旋转森林集成 (RFE) 分类器与不同的分类算法一起使用，例如 k-最近邻 (k-NN)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN)、随机森林 (RF) 和四种不同类型的决策树 (DT) 算法。所提出的框架使用 RFE + SVM 实现了超过 93% 的分类准确率。结果清楚地表明，所提出的基于 TQWT 和 RFE 的情感识别框架是使用 EEG 信号进行情感识别的有效方法。
得到的信息描述符、平衡态和集合熵
摘要：本文重新审视了电子态的信息源，强调了熵/信息内容的合成度量的必要性，这些度量结合了概率和相位/电流密度的贡献。概率分布反映了波函数模量，并对香农的全局熵和费舍尔的梯度信息产生了经典贡献。由于概率“对流”，分子状态的相位分量同样决定了它们的非经典补充。局部能量概念用于检查平衡、相变状态下的相位均衡。重新审视了波函数模量和相位分量的连续性关系，强调了合成梯度信息的局部源的对流特性，平衡（静止）量子态中的潜在概率电流与水平（“热力学”）相相关。强调了化学过程的能量和合成梯度信息（动能）描述符的等价性。在大集合描述中，反应性标准由系统平均电子能量的群体导数定义。它们的熵类似物由整体梯度信息的相关导数给出，可提供一组等效的反应性指标来描述电荷转移现象。
使用机器学习和基于深度学习的成立网络的脑肿瘤分割和分类的有效合奏
摘要：最近，脑肿瘤（BT）已成为影响几乎所有年龄段人群的常见现象。使用计算机断层扫描对这种致命疾病的识别，磁共振成像如今非常流行。开发用于诊断和分类BT的计算机辅助设计（CAD）工具已变得至关重要。本文着重于使用深度学习（DL）模型设计用于诊断和分类的工具，该工具涉及通过获取（CT）图像，预处理，细分和分类的一系列步骤，以使用基于DL的Inception网络模型使用SIFT识别肿瘤的类型。所提出的模型使用模糊C表示算法从获取的BT图像中分割感兴趣的区域。诸如高斯幼稚的贝叶斯（GNB）和逻辑回归（LR）等技术用于分类过程。为了确定其效率的所有技术，都使用了基准数据集。模拟结果确保了提出的方法的性能，最大敏感性为100％，特异性为97.41％，精度为97.96％。关键字：脑肿瘤，深度学习，特征提取，模糊C的平均值，Inception v3，Sift，高斯幼稚的贝叶斯，逻辑回归。____________________________________________________________________________
Kalman Feltering
1波茨坦气候影响研究研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会成员2芝加哥大学地球物理科学系，美国伊利诺伊州芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州芝加哥3号，芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥大学，美国伊利诺伊州芝加哥大学4 nasa natesution for New n n ansa nesty Climimation for New York clinimiment for New York climimitiate for New York Climimation for New n. New newy n. New naty New newy，哥伦比亚大学地球研究所，美国纽约6大都会办公室哈德利中心，英国埃克塞特市7生态系统服务与管理计划，国际应用系统分析研究所，奥地利兰克森堡，奥地利8unitédeModélisationdu climat et des Cycles cyclesbiogéogimiques，ur spheres，ur spheres，ur ur spheres，ur ur stitut d'Astrophysique et de degephysique et degephysique et deguim et dedegéephysique，lie lie lie，lie，lie，li liew，lied，lie，lie，li fim。路德维希 - 马克西米尔人 - 苏尼申（LMU）（LMU），德国慕尼黑地理系10号，马里兰大学，马里兰州大学公园，马里兰州大学公园，美国水资源与土木工程学院，地理科学系，中国北欧农业大学11学院，中国北欧农业大学，地理科学，地理科学，地理科学，卢德大学。英国伯明翰伯明翰市14伯明翰森林研究所，伯明翰大学，伯明翰，英国伯明翰15全球系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学
用于分子电影整体细化的数据引导多映射变量
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 8 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.23.217794 doi：bioRxiv preprint
顶叶皮层的振荡爆发反映了多个物体和整体之间的动态注意力
版权所有 © 2020 Wutz 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确署名原始作品。
超越整体：婴儿宇宙、时空虫洞以及黑洞信息的有序与无序
摘要：20 世纪 80 年代，Coleman 以及 Giddings 和 Strominger 的研究将时空虫洞的物理学与“婴儿宇宙”和一系列理论联系起来。我们重新审视这些想法，使用与负宇宙常数和渐近 AdS 边界相关的特征来强化结果，引入视角的变化，并与最近关于 Page 曲线的复制虫洞讨论联系起来。一个关键的新功能是强调零状态的作用。我们在简单的体拓扑模型中详细探索了这种结构，这些模型使我们能够计算相关边界理论的全部范围。渐近 AdS 希尔伯特空间的维度变成了一个随机变量 Z ，其值可以小于理论中独立状态的简单数量 k 。对于 k > Z ，一致性源于引力路径积分定义的内积的精确退化，因此许多先验独立状态仅相差一个零状态。我们认为，任何一致的引力路径积分都必须具有类似的特性。我们还评论了外推到更复杂模型的其他方面，以及对上述集合中各个成员的黑洞信息问题的可能影响。
从前额叶集合解码意识的内容
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 1 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.01.28.921841 doi：bioRxiv 预印本
化学计量晶体中稀土离子集合的量子处理
小型量子处理器有助于使量子网络变得实用且对错误具有鲁棒性。例如，在基于测量的量子中继器中，多量子比特处理器可以净化纠缠[1-3]，消除光子传输过程中由退相干引起的误差。小型处理器可用于生成某些容错通信方案 [5] 或盲量子计算 [6] 所需的簇状态 [4]。如果处理器之间能产生足够强的耦合，那么可扩展的分布式量子计算 [7,8] 将成为可能。适合制造小型量子处理器的物理系统与全尺寸量子计算的物理系统可能非常不同，全尺寸量子计算的主要关注点是扩展到大量量子比特。小型处理器可以优先考虑高量子比特互连性和强量子比特相互作用。这些特性表明系统内的量子比特彼此靠近，例如固体中的自旋簇。这些自旋团簇需要强光耦合，因为上述大多数小型处理器应用都是光学接口。此外，工作波长和带宽应与其他网络元件和光通道相匹配。这种光寻址自旋团簇系统的一个著名例子是金刚石中的氮空位 (NV) 中心与附近一组随机的 13 C 核自旋耦合 [9-11]。在本文中，我们提出了一种用于生成小型量子处理器的自旋团簇系统：稀土晶体中掺杂剂周围的稀土宿主离子（见图 1）。在这样的系统中可以解析数十个量子比特，而短的离子间距离意味着量子比特之间存在强相互作用。稀土离子具有光学可访问的超精细自旋态，具有较长的光学和自旋相干性