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使用小波转换和复发性神经网络的睡眠脑电图信号的索赔，用于睡眠阶段分类的新方法
摘要简介：视觉睡眠阶段评分是一种时间表，无法提取脑电图（EEG）的非线性特征。本文提出了一种基于小波变换和重新当前神经网络（RNN）的睡眠信号的索引，用于睡眠阶段分化的新方法。方法：使用较长的短期记忆模型，根据分类吉他作品和库尔德坦堡Makams的数据库进行了两个RNN的签名和训练。此外，使用离散的小波变换和小波包分解来确定EEG信号和MUSICAL螺距之间的关联。连续的小波变换用于从脑电图中提取基于音乐节拍的功能。然后，验证的RNN用于生成音乐。为了测试构图，将11个睡眠脑映射到吉他和坦率频率间隔上，并呈现给Pre-
神经系统的系统识别：如果我们做对了……
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
SPP-EEGNET：一种用于跨数据集迁移学习的输入无关自监督 EEG 表征模型
摘要。目前标记的脑电图 (EEG) 记录很少，并且不同的数据集通常具有不兼容的设置（例如，各种采样率、通道数、事件长度等）。这些问题阻碍了机器学习从业者训练通用 EEG 模型，这些模型可以通过迁移学习重新用于特定的 EEG 分类任务。我们提出了一种具有空间金字塔池化层的深度卷积神经网络架构，该架构能够接收不同维度的 EEG 信号并将其特征提取为固定大小的向量。该模型在大型未标记数据集上使用对比自监督学习任务进行训练。我们引入了一组 EEG 信号增强技术来生成大量样本对来训练特征提取器。然后我们将训练好的特征提取器迁移到新的下游任务。实验结果 1
机器学习任务中的三路决定
摘要在本文中，我们调查了三向决策理论（TWD）在机器学习（ML）中的应用，尤其是四个任务：弱监督的学习和多源数据管理，缺少数据管理，分类中的不确定性量化以及在聚类中的不确定性量化。对于这四个任务中的每项任务，我们都会提出对文献进行系统综述的结果，通过该结果，我们报告了当前最新状态的主要特征，以及文献中报告和可重复性水平的质量。为此，我们讨论了审查文章中发现的主要好处，局限性和问题，并给出了质量改进的明确指示和指示，这些指示和指示通过验证，报告和可重复性标准，准则和最佳实践，这些标准，指南和最佳实践最近出现在ML领域。最后，我们讨论了关于TWD的未来研究的更有前途和相关的方向。
预防慢性病
我们使用多层次回归和后分层方法 (4,5) 估计了分区一级的糖尿病患病率。在第 1 阶段，我们使用 2 个模型估计了个体层面的糖尿病概率。在第一个模型中，我们使用 2021-2022 年 BRFSS 数据的多层逻辑回归获得了参数估计值（即模型系数）。这包括个体层面（年龄和性别）和地区层面（被认定为黑人、非裔加勒比人或有色人种的人口比例以及生活在联邦贫困线 100% 以下的人口比例）固定效应。第二个模型使用第一个模型中获得的参数估计值，通过使用 2020 年美国十年一次的人口普查数据对分区一级的人口特征计数进行回归，来预测分区一级的患病率。在第 2 阶段，我们使用后分层来生成基于模型的分区一级糖尿病患病率估计值。该过程涉及将第一阶段个体层面的预期概率与按街道人口规模加权的个体层面的人口特征组相加。
SpatialSSL：利用自监督学习对小鼠大脑进行全脑空间转录组学研究
自监督学习 (SSL) 是一个丰富的框架，用于在大型数据集中获取有意义的数据表示。虽然 SSL 在计算机视觉和自然语言处理方面显示出令人瞩目的成果，但单细胞领域的多种应用仍需探索。我们研究 SSL 在空间分辨的单细胞 RNA 测序数据的细胞邻域中对细胞分类的应用。为了解决这个问题，我们开发了一个基于空间分子分析数据的 SSL 框架，整合了细胞在组织切片内的分子表达和空间位置。我们在大规模全鼠脑图谱上展示了我们的方法，记录了来自整个鼠脑的 59 个离散组织切片中 4,334,174 个单个细胞中 550 个基因的基因表达测量值。我们的实证研究表明，SSL 提高了下游性能，尤其是在存在类别不平衡的情况下。值得注意的是，我们观察到子图级别的性能改进比全图级别更显著。
如何追踪人工智能公共投资的经济影响
传统工业部门。现有的统计分类框架——北美行业分类系统 (NAICS) 于 2022 年进行了修改，为人工智能活动添加了一个类别：人工智能研究和开发实验室（见 go.nature.com/4ayvk5a）。2 月，奥斯汀德克萨斯劳动力委员会首席分析官 Adam Leonard 将新的 NAICS 分类应用于德克萨斯州的数据，发现只有 298 家人工智能研发公司，总共只雇用了 1,021 名员工 3 。与此同时，参与人工智能相关活动的实际劳动力可能要大得多，并分布在多个行业部门，从酒店业和医疗保健到石油勘探。与量化研究支出和估计当前劳动力规模有关的类似挑战困扰着其他新兴行业，例如机器人技术和电动汽车。事实上，一些学者推测，一些发达国家约五分之四的经济体可以
细胞和分子生物学
并去除mRNA甲基化[9]。作者促进了M 6 A甲基化，并包括M 6 A甲基甲基甲基甲基化，Mettl3，Mettl5，Mettl14和其他亚基。橡皮擦是脱甲基酶，包括烷基化修复同源蛋白5（ALKBH5）和FTO。读者重新获得M 6 a-甲基化转录本，包括YTHDF1，YTHDF2和YTHDF3。这些调节蛋白通常在人类癌症中失调，并通过调节下游靶标和信号来促进或抑制癌症发展时发挥重要的功能[10]。Accu Multing研究工作已经证实，M 6修改可以通过CIRCRNA调节癌症的发展。例如，M 6 A介导的电路MDK的过表达促进了肝素癌癌的细胞增殖和侵袭[11]。ALKBH5介导的m 6循环CCDC134的修饰通过增强HIF1A转录加速了宫颈中的转移[12]。尽管如此，M 6的功能A的EC修饰及其对CIRCRNA的潜在调节机制尚不清楚。
杂项文档编号 2024-09 ________________________ 关于
大麻；一项指控和说明指控申请人违反合法的一般规定，不当使用合成大麻；一项指控和说明指控申请人抢劫了其前情人的手机，违反了《统一军事法典》第 112a、92 和 122 条，以及《美国法典》第 10 USC §§ 912a、892、922 条。这些指控于 2023 年 4 月 23 日提交军事法庭。2 申请人请求本法院发布执行令状，以：(1) 撤销和推翻审判军事法官驳回申请人基于所谓的“明显”非法指挥影响 (UCI) 3 提出的驳回动议的裁决部分，优先于当前的指控和说明； （2）命令军事法庭“撤销所有未决指控及其对明显非法指挥影响的具体说明。”在同一请愿书中，他还请求本法院暂停对他正在进行的军事法庭审理，但政府（被告）对此表示反对。
实用的异步分布式密钥重新配置及其应用
我们引入了一个更有效的股份 - 股票，然后又有agre-agre-agre-eccast范式，用于构建ADKR，并保留自适应安全性。该方法替代了经典ADKG中昂贵的O（n）Asyn-Chronous-Chronous可验证秘密共享协议，其中O（n）便宜的公开共享成绩单的分布更便宜；在共识确认一组成品的分解后，它选择了一个小的κ-subset以进行验证，将总开销从O（n 3）降低至O（κn 2），其中κ是一个小的常数（通常约为30或更少）。为了进一步优化具体效率，我们提出了一种具有线性通信的交互式原始效率，以生成可公开可验证的秘密共享（PVSS）转录本，避免了计算上昂贵的非相互作用PVSS。此外，我们引入了分布式PVSS验证机制，最大程度地减少了不同各方的重复计算，并将主导的PVSS验证成本降低了约三分之一。