XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmetric
动能剂量作为比较球的统一度量...
机械化学利用机械力激活化学键。它为（生物）有机和无机合成提供了环境良性的路线。但是，机械化学结果的直接比较通常非常具有挑战性。除了实验参数（铣削频率，持续时间，球数和大小）外，在机械化学合成方案中，球磨机设置（机械设计和磨削几何形状）差异很大。这个事实在这个令人兴奋的研究领域中提出了进一步进展的严重问题，因为球磨机的设置和实验参数决定了将多少动能转移到化学反应中。在这项工作中，我们通过将球磨坊提供的能量剂量作为一个统一的度量来解决比较机械化学反应结果的挑战。在此任务中，我们将运动学建模应用于在不同的工作原理下运作的两个球磨机，以表达能量剂量作为实验参数的数学函数。通过检查能量剂量对木质纤维素生物量（Beechwood）机械催化解聚（MCD）程度的影响，我们发现两个球磨机的水产物产物（WSP）的产量（WSP）产量之间的线性相关性。有趣的是，当在研磨罐壁上形成底物层和/或研磨培养基时，鉴定出水溶性产物产量和能量剂量之间的弱非线性相关性。我们证明了化学反应在线性方向上实现了动能的最佳利用，从而提高了给定能量剂量的WSP产量。在更广泛的环境中，当前的分析概述了能量剂量作为机械化学中统一度量的有用性，以进一步了解从不同实验条件下运行的不同球磨机获得的反应结果。
教育 关于基于梯度的脑功能理论中的度量选择
这是一篇 PLOS 计算生物学教育论文。大脑以最小化某些成本的方式运作的想法在理论神经科学中普遍存在。由于成本函数本身并不能预测大脑如何找到最小值，因此需要对优化方法做出额外假设来预测生理量的动态。在这种情况下，最速下降（也称为梯度下降）通常被认为是大脑可能实现的优化算法原理。在实践中，研究人员通常将偏导数的向量视为梯度。然而，梯度的定义和最速方向的概念取决于度量的选择。由于度量的选择涉及大量自由度，因此基于梯度下降的模型的预测能力必须受到质疑，除非对度量的选择有严格的限制。在这里，我们对梯度下降的数学进行了教学回顾，并通过文献中的例子说明了使用梯度下降作为大脑功能原理的常见缺陷，并提出了限制度量的方法。
SDOH筛选和推荐度量常见问题
在2018年，在社区组织的支持下，测量机构 - 指标与评分委员会（MSC）和健康计划质量指标委员会（HPQMC） - 重新审视了更广泛的SDOH措施的概念，该计划包括，包括但不限于食品不安全的措施。MSC要求俄勒冈州卫生当局开发一个衡量措施概念，其中包括社会需求筛选完成和数据报告以及可能的推荐数据。响应这些要求和优先事项，俄勒冈州卫生管理局开始了2019年开发更广泛的社会需求筛查措施概念的过程，并于2020年召集了一个公共工作组，这导致了2021年的筛查措施试点计划。2022年通过的措施。CCO从2023年1月开始衡量实施。II
MHD 公路设计手册 - 1997 公制版
2.1.2 最终平面图 2.18.0 2.1.2.1 施工平面图和横截面图的绘制标准 2.18.0 2.1.2.2 施工平面图 2.18.0 2.1.2.3 施工剖面图 2.25.0 2.1.2.4 放坡和连接平面图 2.27.0 2.1.2.5 施工横截面图 2.28.0 2.1.2.6 施工平面图的汇总 2.30.0
通过度量的视觉脑解码的EEG分类... 比较p300检测的卷积和复发性神经网络
大脑解码不仅是一个有趣的研究领域，而且从认知和临床的角度也具有收益。近年来，大脑解码从脑电图记录中有很大的增长。通常，基于EEG的非侵入性脑部计算机界面（BCI）通常用于解码精神情绪/意图（从宽松的意义上）。这种解码的实用且有用的例子是，BCI控制轮椅或BCI控制的用户界面，可以帮助不同的人。自1924年被德国精神主义者汉斯·伯杰（Hans Berger）（Chen，2014年）发现以来，脑电图（EEG）主要被卫生工作者用于诸如癫痫发作的应用（Chen，2014年）。然而，多年来，它在认知神经科学和生物医学工程领域的用途显着改善。与其他一些大脑感应性相比，该技术的主要收益不仅是其非侵入性，而且是其高时间分辨率以及相对较低的成本。除了这些优势之外，脑电图信号的劣势是非常差的SNR。说过，由于信号与噪声比率较差，因此很难吸收来自脑电图的大脑中发生的事情。尽管如此，已经为诸如解码情感和分析的应用程序完成了大量的BCI成功工作（Chen等，2019; Craik等，2019; Gao等，2015）等。受到此类研究的启发，我们进一步探索了一个重新
机器学习驱动的基于指标的网状改编
网格适应在CFD中至关重要，对于动态完善并优化计算网格，增强了捕获复杂流动特征的精度。基于度量的网格适应性，虽然在数学上健壮，但通常依赖于伴随解决方案来进行误差估计，这可以显着增加计算需求。为了应对这一挑战，这项研究旨在开发一种机器学习驱动的方法来改编CFD，从而消除了对计算强度密集的伴随解决方案的需求。在追求此目标时，我们采用集合模型和图形卷积网络（GCN）来预测在适应过程中每个单元格的局部误差估计器。我们的发现表明，GCNS胜过各向同性网格的集合模型，而两个模型在各向异性网格中产生相似的结果。这些结果表明，我们的机器学习驱动的方法消除了求解伴随方程的误差估计的需要，为在复杂的流动方案中为更有效的CFD模拟铺平了道路。
用脑电图指标实施教育聊天机器人期间的经验证据
Google Home，是为Google制作的智能扬声器，它回答语音命令，其软件基于Google Assistant Chatbot。它允许用户多个命令，例如：检查时间，带音乐，视频等的搜索。已经提出了一些框架来促进聊天机器人的发展（Yan等，2016）。IBM Watson Assistant是具有许多能力的机器人的一个例子。用户可以打开一个帐户并与虚拟助手进行聊天，他很快就会有很多答案。一种名为Eliza的聊天机器人是在1966年在麻省理工学院创建的，以模仿人类的转化并模拟临床治疗中的物理治疗师（Abu Shawar等，2007）。爱丽丝聊天机器人是1995年创建的，受到伊丽莎的启发。爱丽丝被认为是一种对话剂，当时许多人认为他们在互动中正在与真正的人交谈。聊天机器人每天使用某些人。苹果的Siri，亚马逊的Alexa，Microsoft Cortana和三星的Bixby可以打开应用程序，播放音乐并成为虚拟助手（Dale，2016年）。bos等人，通过测量与交互式视频平台的互动并识别刺激响应的互动，进行了一项关于使用神经传感器来衡量学生注意力的研究（Bos等，2019c; Bos等，2020; Bos等，2019e：p。3）。shi提到正确推断物品的用户偏好对于有效建议至关重要（Shi，Larson和Hanjalic，2014年）。随着技术的发展，它们很容易获得，并适应了教育领域。最近，技术的快速进步改变了人工智能介导的通信的计算机介导的通信，该通信已被广泛使用（Hohenstein＆Jung，2020年）。技术创新可以增加学生的参与和动力。聊天机器人提供一系列潜在的好处，包括每周7天的每天24小时的个性化和即时可用性。这些积极的方面在教育领域很有趣。这个研究的分支仅在科学界出现，因此在我们的文章中，除了使用更长的时间的业务外，我们还建议这种新技术用于教育使用。与以前的研究相反，我们专注于一种在问题和建议之间交替的机制，此外，我们还使用了它们在相互作用中具有的参数的方法。因此，引入了一个机器人和用户对话模型，模拟具有教学内容和社交互动的知识库中推断的系统交互。
非厄米系统中特殊点处的量子度量和波包
1 帕斯卡研究所，PHOTON-N2，克莱蒙奥弗涅大学，法国国家科研中心，SIGMA Clermont，F-63000 克莱蒙费朗，法国。 2 法国大学研究所（IUF），F-75231 巴黎，法国 3 伍尔弗汉普顿大学科学与工程学院，Wulfruna St，伍尔弗汉普顿 WV1 1LY，英国 4 首都师范大学化学系，北京市光学材料与光子器件重点实验室，北京 100048，中国 5 天津市分子光电子科学重点实验室，天津大学理学院化学系，天津化学科学与工程协同创新中心，天津 300072，中国 6 西安交通大学电子信息工程学院，物理电子学与器件教育部重点实验室、陕西省信息光子技术重点实验室，西安 710049，中国
情感脑机接口：选择绩效衡量指标的教程
摘要 —情感脑机接口是情感计算中一个相对较新的研究领域。情感状态的估计可以改善人机交互，并改善对严重残疾人士的护理。为了评估脑电图记录在识别情感状态方面的有效性，我们使用了实验室收集的数据以及公开的 DEAP 数据库。我们还审查了使用 DEAP 数据库的文章，发现大量文章没有考虑到 DEAP 中存在类别不平衡。不考虑类别不平衡会产生误导性结果。此外，忽略类别不平衡使得研究之间的结果比较变得不可能，因为不同的数据集会有不同的类别不平衡。类别不平衡也会改变机会水平，因此在确定结果是否高于机会时考虑类别偏差至关重要。为了正确考虑类别不平衡的影响，我们建议使用平衡准确度作为性能指标，并使用其后验分布来计算可信区间。对于分类，我们使用了文献中提到的特征以及 theta beta-1 比率。 DEAP 的结果和我们的数据表明，beta 波段功率、theta 波段功率和 theta beta-1 比率分别是对效价、唤醒和优势进行分类的更好的特征集。
幻觉索引：生成重建模型的图像质量指标
摘要。生成图像重建算法（例如调节条件扩散模型）在医学成像领域越来越流行。这些功能强大的模型可以将低信号比率（SNR）输入转换为具有高SNR的出现的输出。但是，输出可以具有一种称为幻觉的新类型错误。在医学成像中，这些幻觉对于放射科医生来说可能并不明显，但可能会导致诊断错误。通常，幻觉是指由机器学习模型引起的对象结构的估计错误，但是没有广泛接受的方法来评估幻觉幅度。在这项工作中，我们提出了一个新的图像质量指标，称为幻觉指数。我们的方法是计算从重建图像的分布到零幻觉参考分布的距离。为了评估我们的方法，我们对电子显微镜图像，模拟噪声测量和应用基于扩散的重现进行了数值实验。我们重复采样了测量和生成重建，以计算样品平均值和协方差。对于零幻觉参考，我们使用了应用于地面真理的正向扩散过程。我们的结果表明，较高的测量SNR导致相同的明显图像质量的幻觉指数降低。我们还评估了早期停止在反向扩散过程中的影响，并发现更适度的降解强度可以减少幻觉。我们认为，该指标对于评估生成图像重建或作为警告标签可能很有用，可以将医学图像中幻觉的程度告知放射科医生。