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白皮书收入更换：如何处理增长和客户过滤
问责制开始于顶部。如果您不承担责任，那么您组织中其他人的期望几乎是不可能的。问责制应该是公司文化的一个可见且著名的方面。就像运动员保持得分以跟踪自己的进步并激励自己一样，您的公司应该公开跟踪并庆祝朝着目标取得的进步。至关重要的是记录流程，设定清晰的期望，并确保公司中的每个人（从高级合作伙伴到新员工）都知道他们对什么负责。本文档有助于保持一致性，并使您的团队能够在整个公司中复制成功。
脑电信号伪差自动检测与滤波的初步研究*
摘要 —EEG 记录中最大的问题之一是伪影造成的信号污染，因为这些干扰会阻碍对真实神经信息的分析。因此，在研究 EEG 之前，在尽可能多地保留大脑数据的同时消除伪影是一个关键步骤。为了解决颅面伪影的自动去除问题，本文提出了一个两阶段程序：前一个阶段是检测阶段 - 同时应用 MLP 神经网络和动态阈值法来检测 EEG 的污染区域，而后一个阶段是去除阶段 - 结合 CCA 和 EEMD 算法仅去除伪影数据。实验结果表明，两种检测方法相当，但动态阈值检测略优于 MLP。此外，组合技术可以完全去除散布在所有 EEG 通道中的伪影。本研究将扩展到需要更复杂模型的眼部伪影。索引术语 —癫痫、EEG、伪影检测、伪影去除
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
增强垃圾邮件过滤：现代高级机器学习技术的比较研究
摘要。垃圾邮件仍然是一个持久的问题，不仅消耗了时间和带宽，而且构成了重大的网络安全威胁。结果，有效的垃圾邮件过滤已成为必不可少的。重点是天真的贝叶斯（NB），决策树（DT）和支持向量机（SVM），本研究对当代垃圾邮件过滤中使用的主要机器学习技术进行了详尽的分析。本文研究了这些方法的基本原理，通过在Kaggle数据集上进行的广泛实验进行比较它们的性能，并讨论了垃圾邮件过滤技术的当前挑战和未来方向。研究表明，SVM对于处理高维数据特别有效，DT提供了卓越的解释性，而NB简化了概率分类。实验结果表明，尽管每种方法都具有其优势和劣势，但将SVM与NB结合起来显着提高了分类精度。尽管有这些进展，但由于不断发展的垃圾邮件策略，垃圾邮件过滤器仍然面临挑战。为了解决这些持续的问题，结论部分突出了需要更可靠，灵活的垃圾邮件过滤技术，并为将来的研究方向提出建议。
一项关于水库计算及其跨学科应用的调查以外的传统机器学习基于网络攻击检测的过滤方法的特征选择技术的调查
摘要：网络攻击检测技术今天起着至关重要的作用，因为网络攻击一直对组织和个人造成巨大伤害和损失。功能选择是许多网络攻击系统的必要步骤，因为它可以降低培训成本，提高检测性能并使检测系统轻量级。已经提出了与网络攻击检测特征选择相关的许多技术，并且每种技术都有优点和缺点。确定应该选择哪种技术对于许多研究人员和系统开发人员来说是一个具有挑战性的问题，尽管在网络安全领域中有几篇有关特征选择技术的调查论文，但其中大多数人试图成为无所不包的问题，并且过于笼统，并且太普遍了，这使得读者很难掌握该方法的混合和全面图像。在本文中，我们第一次详细介绍了基于过滤器的特征选择技术。基于过滤器的技术是一种流行的特征选择技术，并且在研究和应用中广泛使用。除了对这种方法的一般描述外，我们还详细解释了搜索算法和相关性措施，这是基于滤波器的技术中常用的两个必要的技术元素。
扭曲双层铜酞菁分子装置中的可调电导和自旋过滤
点的扭转角可以通过改变费米能量、拓扑绝缘体收缩宽度和量子阱带隙来进行调控。27但目前还没有关于分子器件扭转角的系统研究。本文基于非平衡格林函数（NEGF）结合密度泛函理论（DFT），28，29研究了由两个V型锯齿边石墨烯纳米带（GNR）电极连接不同扭转角的CuPc分子构成的CuPc分子器件的量子输运性质。通过改变扭转角可以控制器件的局域自旋态和相关的量子输运性质。结果表明，扭转双层CuPc分子（TTBCPM）的HOMO-LUMO能隙、自旋滤波效率（SFE）和自旋相关电导随扭转角变化。当q较大时，电导和SFE的变化趋势几乎相反。当q=0时电导最大,当q=60时SFE最大,提出了这些现象的物理机制,并通过分析透射光谱、分子能级谱和散射态,进一步理解了具有扭转角的量子传输现象。
图像过滤以使用机器学习算法提高玉米流苏检测精度
摘要：基于无人机（UAV）的图像已被广泛用于收集时间序列的农艺数据，然后将其纳入植物育种计划中，以增强作物的改善。在本研究中，通过利用航空摄影数据集进行有效的分析，从玉米多样性面板中进行了233种不同的近交系的现场试验，我们开发了机器学习方法，以在地图水平上获得自动化的流苏数。我们既采用了基于对象的逐项计数（CBD）方法，也采用了基于密度的划分（CBR）方法。使用一种图像分割方法，该方法删除了与植物流苏无关的大多数像素，结果表明，基于对象（CBD）检测的准确性有了显着提高，并且在探测器训练有滤过90的图像上，在0.7033上达到0.7033的交叉验证预测准确性（R 2）峰值。使用未经过滤的图像时，CBR方法的准确性最高，平均绝对误差（MAE）为7.99。但是，当使用引导时，在90的阈值中过滤的图像显示出比未经过滤的图像（8.90）更好的MAE（8.65）。这些方法将允许对开花相关性状进行准确的估计，并有助于做出繁殖决定以改善作物。
基于脑电图模拟的空间滤波方法的性能：对中风患者的BCI研究
该研究报告了中风后神经疗法的中风患者在操作基于运动构象的脑部计算机界面（MI-BCI）的表现，并比较了三种不同的BCI空间滤波技术。对五名中风患者进行了实验，这些患者总共进行了15次Mi-BCI疗程，以围to的肢体为目标。在每个会话的初始校准阶段收集了脑电图数据，并通过使用源功能共同调节（SPOC），频谱加权的常见空间模式（SPECCSP）和过滤器银行常见的空间模式（FBCSP）BCI方法制作单个BCI模型。FBCSP的准确性显着高于SPOC的准确性（85.1±1.9％vs. 83.0±1.9％； P = 0.002），而FBCSP的准确性略高于SPECCSP的准确性（85.1±1.9％vs. 83.8±2.0％; P = 0.068）。SPOC和SPECCSP之间没有明显差异（p = 0.616）。平均误报比率为16.9％，17.1％，14.3％，而SPECCSP，SPOC，FBCSP的平均假阴影分别为15.5％，16.9％，15.5％。总而言之，我们证明了中风患者能够控制MI-BCI，并且可以用作早期中风阶段中互补神经居住的MI-BCI方法。
在约束最小二乘过滤计算上开发高性能量子图像算法
摘要：计算机技术的最新开发可能导致量子图像算法成为热点。量子信息和计算给出了我们的量子图像算法的一些优势，这些算法处理了原始经典图像算法无法解决的有限问题。图像处理为量子图像的应用而哭泣。量子图像上的大多数作品都是理论上的，有时甚至是未抛光的，尽管量子计算机中的现实世界实验已经开始并正在繁殖。但是，正如计算机技术的开发有助于推动技术革命一样，从量子力学，量子信息和极其强大的计算机上提出了一种新的量子图像算法。引入了量子图像表示模型来构建图像模型，然后将其用于图像处理。为了重建或估计点扩散函数，采用了先验知识，并根据相反的处理获得非分类估计。使用最佳的平滑度度量来解决噪声的模糊功能。在约束条件上，确定最小标准函数并估计原始图像函数。对于某些运动模糊和某些噪声污染（例如高斯声音），所提出的算法能够产生更好的恢复结果。另外，应该注意的是，当存在噪声强度非常低的噪声攻击时，基于约束最小二乘过滤的模型仍然可以带来良好的恢复结果，并且具有很强的鲁棒性。随后，讨论实现量子电路和图像过滤的复杂性的仿真分析，并证明当噪声密度较小时，该算法对模糊恢复具有良好的影响。
基于模型的脑电图阿尔法波滤波，以提高动态条件下的准确性和伪影检测
摘要 — 脑电图 (EEG) 是大脑电生理活动的记录，通常通过放置在头皮上的电极进行。EEG 信号包含有关大脑状态的有用信息，特定状态与特定频率的振荡（所谓的脑电波）相关；因此，EEG 信号通常根据其频率内容进行分析。一个值得注意的例子是 alpha 波 (8-14 Hz) 的幅度估计。本文提出了一种基于模型的估计方法，该方法基于已知的 alpha 波物理特性，可在快速幅度动态的情况下增强稳健性，并自动识别 alpha 波中可能存在的伪影或不连续性。本文通过应用于临床 EEG 信号说明了所提出的方法，但它特别适用于可穿戴 EEG 应用，例如脑机接口 (BCI)，其中没有专家的人工监督。索引词 — 脑电图、生物医学测量、信号处理、时域分析、频域分析、数字滤波器、脑机接口