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重新访问功能选择方法到语音图像BCI数据集的应用
摘要 - 脑计算机界面（BCI）旨在建立和改善人类和计算机的相互作用。人们对设计新的硬件设备的兴趣越来越多，以通过各种技术（例如湿和干脑电图（EEG）和功能性的近边缘光谱（FNIRS）设备来促进大脑信号的收集。机器学习方法的有前途的养育吸引了研究人员将这些方法应用于其数据。但是，由于其针对特定数据集的性能较低，因此可以简单地忽略某些方法。本文显示了相对简单但功能强大的功能选择/排名方法如何应用于语音图像数据集并产生显着的结果。为此，我们介绍了两种方法：水平和垂直设置，以对语音图像BCI数据集使用任何特征选择和排名方法。我们的主要目标是提高支持向量机，k -neart邻居，决策树，线性判别分析和长期短期记忆复发的神经网络分类器的分类精度。我们的实验结果表明，使用一小部分通道，我们可以保留，在大多数情况下，无论分类器如何，我们都可以改善所得的分类精度。
使用小波纹理分析和机器学习对骨质疏松X射线图像进行分类
摘要：骨质疏松症是一种由骨矿物质含量降低和骨微体系结构的变化所定义的疾病，对使用X射线图像进行准确分类构成了挑战。本文旨在从跟骨放射线照片中提取纹理特征，并选择最佳的纹理特征，这些特征可用于训练机器学习分类器模型以检测骨质疏松症。这项工作基于多分辨率分析和微结构分析，以表征来自跟骨X光片的小梁骨微体系结构。将图像转换为使用两级小波分解提取特征细节。结构纹理方法，例如局部二进制图案，分形维度和Gabor滤波器被应用于小波分解的图像。使用独立的样本t检验和特征选择方法选择了最具区别的纹理特征。机器学习模型是通过使用最佳纹理功能训练分类器来构建的，以从骨质疏松图像中对健康图像进行分类。使用包含跟骨放射线图像的公共挑战数据集评估了所提出方法的E ff。值得注意的是，最佳分类是通过使用正向特征选择选择的功能训练的K-Nearest邻居获得的，精度为78.24％。结果表明该方法作为低成本筛查骨质疏松症的可能替代工具的潜力。
使用机器学习算法的心脏病风险预测
抽象心脏病发作是一种威胁生命的疾病，主要是由于冠状动脉疾病引起的，导致人类死亡。检测心脏病的风险是医学中最重要的问题之一，可以通过早期发现和适当的医疗管理来预防和治疗；它还可以帮助预测大量的医疗需求并减少治疗费用。通过机器学习（ML）算法预测心脏病的发生已成为医疗保健行业的重要工作。本研究旨在通过分析包括电子记录和医院诊所的临床诊断报告在内的各种数据来源来创建一个用于预测患者是否可能发展心脏病发作的系统。ML用作计算机从数据中学习的过程，以便对新数据集进行预测。为预测数据分析创建的算法通常用于商业目的。本文介绍了一个概述，以预测用于应用许多ML方法和技术的心脏病发作的可能性。为了改善医疗诊断，本文比较了各种算法，例如随机森林，回归模型，k-near最邻居插补（KNN），幼稚的贝叶斯算法等。发现随机森林算法在预测心脏病发作风险方面提供了88.52％的精度，这可能预示着诊断和治疗心血管疾病的革命。
炎热天气与心理健康
在热浪来袭期间，连续几天气温都超过 40°C，James 努力在通风不良、没有空调或电风扇的病房中保持凉爽（方框 1）。由于夜间高温影响睡眠，他喝了更多酒，并服用了更多奥氮平。第二天，在沿着阳光充足的路走回母亲家时，James 感到极度疲劳、恶心和头晕。一位邻居发现 James 疲惫不堪、心烦意乱，便将他带到附近的全科诊所。一坐进有空调的候诊室，在得到冷水和冰毛巾后，他的病情迅速好转。全科医生 (GP) 诊断为热衰竭，并怀疑是早期锂中毒，因为他出现了新发手部震颤。James 被指示补水并停止服用锂，直到紧急血清水平可用。James 表示他从未接受过有关预防热应激的教育，现在全科医生提供了书面信息。本病例表明，在重度精神疾病患者中，与高温相关的发病率和死亡率的风险因素往往是累积的（例如，药物损害了耐热性、合并症物质使用、肥胖、获得优质住房的机会减少）。在气候变暖的情况下，全科医生可以在教育患者预防和管理与高温相关的疾病方面发挥重要作用，特别是
夜间经济工作组最新动态
健康的夜间经济需要一个响应迅速的市政框架，使夜间商业和文化蓬勃发展，同时平衡所有城市居民和游客的需求。根据市议会的指示，成立了两个不同但相关的夜间经济工作组，以加强晚上 6 点至早上 6 点之间的社会、文化和经济活动。本工作人员报告提供了两个工作组为推进这项工作所做的努力的最新情况。它还提供了与夜间经济有关的其他市政厅工作的最新情况，包括夜间经济年度市政厅会议、深夜企业睦邻指南，以及用于支持与夜间经济有关工作的沟通渠道。夜间经济内部工作组推进跨市部门和机构的协调方法，以确保多伦多的夜间体验安全、积极、可持续和包容。夜间经济外部工作组则提供来自夜间企业、创意产业和居民的见解，以帮助指导市政厅对夜间经济的支持。正如本工作人员报告所述，两个工作组当前的优先事项包括：整合适用的城市范围计划和战略，例如 SafeTO 和“我们的健康，我们的城市”；并增强那些可以实现健康和可持续的夜间经济的要素，包括公共交通、灵活的空间利用和家庭友好型体验。
网络安全策略2024-2025.docx
在社区中。”作为一所学校，我们受到“全部充实生活”的指导（约翰福音10:10）我们鼓励我们社区中的每个人做出正确的选择，跟随耶稣的教义，致力于保持彼此安全，保持对学习的专注并成为和平的问题解决方案。所有行为都是一种选择：在所有充实生活中生活也是一种选择；它改变了我们彼此之间的看法，并在我们最具挑战性的时刻被揭示。正是在这些充满挑战的时刻，我们希望耶稣的灵感做出正确的选择。Holywell认识并拥护信息技术提供的众多好处和机遇。鼓励员工通过技术参与，协作和创新，但他们还应该意识到存在一些相关风险，尤其是围绕维护，欺凌和个人声誉的问题。与生活的各个领域一样，我们的行为应该以上帝在他的话语中所说的话来指导。有人将耶稣的话语“对他人做的那样对您所做的事”（路加福音6:31）和“ 6:31）和“爱您的邻居一样”（马可福音12:31）（马可福音12:31）作为人生的指导原则会少滥用这些技能。不幸的是，有些人没有共享这些信念，该政策旨在根据潜在的网络威胁来帮助我们所有人的安全。
使用机器学习算法检测糖尿病
糖尿病是一种慢性疾病，有可能造成全球医疗危机，会影响全球范围内数量惊人的人。根据国际糖尿病联合会的说法，目前有3.82亿人患有糖尿病，并且该数字预计到2035年将翻一番，达到5.92亿。糖尿病（也称为糖尿病）的特征是血糖水平升高。虽然有多种传统方法可通过物理和化学测试来诊断糖尿病，但可以准确预测早期疾病的发作对医生带来了重大挑战。这主要是由于各种因素的复杂相互作用以及糖尿病对肾脏，眼睛，心脏，神经和脚部等重要器官的影响。但是，数据科学领域为应对这一挑战提供了有希望的机会，并为科学界的常见问题提供了新的启示。尤其是机器学习，这是数据科学中新兴的科学领域，重点是使机器能够从经验中学习。该项目的目的是开发一个可以通过利用不同的机器学习技术来准确预测糖尿病发作的系统。该项目旨在利用三种监督的机器学习方法，即SVM，Logistic回归，随机森林，幼稚的贝叶斯，决策树分类器和K-Nearealt邻居分类器，以预测糖尿病。此外，该项目旨在提出一种有效的技术来早期检测糖尿病。
211知识经济的实施...
摘要：本文的目的是通过基于集群分析的商业教育来分析知识经济和创新的问题。知识经济，创新转移，企业家精神和商业教育协会的作用旨在实现经济增长和可持续发展。通过商业教育分配知识经济的输入数据包括23个国家 /地区的数据：新的注册企业，劳动力，行业的就业，研究“商业，行政管理和法律”的人口比例，研究“服务”的人口比例和研究“经济学”的人口比例。使用数据归一化，Ward和Sturges方法和Statgraphics Centurion 19柔软的五个簇被确定在此研究背景下在国家 /地区显示隐藏的依赖关系和结构。第一个集群包括2个国家（奥地利和英国），第二 - 11个国家（比利时，葡萄牙，丹麦，意大利，意大利，立陶宛，拉特维亚，波兰，乌克兰，克罗地亚，挪威，挪威和荷兰），第三名 - 5个国家 /地区（5个国家 /地区，西班牙，西班牙，西班牙，法国，瑞士和派遣国家，3个国家，3个国家 /地区）以及第五 - 2个国家（捷克共和国和匈牙利）。由于在簇上建立了分布的树状图和聚集距离图，因此国家分布到簇中的质量已得到证实。获得的结果对于基于某些形成的集群中邻国的积极经验的进一步研究和改善国家创新，信息和教育政策可能很有用。
搜索超导率扩大
任何化学家都会告诉您，仅仅是因为两个元素在周期表中彼此邻居，这并不意味着它们具有相似的属性。镍和铜是我们的邻居。，但这对是一个奇怪的，因为这两种金属中的电子具有一个相同的特征，称为费米表面，这应该使材料具有相同的电子特性。铜一直是室温超导性的高度追捧的特征 - 某些材料具有零电阻的电动性能的能力 - 因此许多物理学家认为，基于镍的材料可能是下一步最佳的地方。第531页，朱等人。1在压力下，在镍基于周围的高压率的700,000倍的压力下提供了超导性的证据，并且温度比室温低10倍。超导性是在一个世纪前在水星中发现的，该汞几乎被冷却至绝对零2。冷却至相似的温度时，大量金属及其合金显示出超色调。但是，为了使超导性真正有用 - 例如，在较高的温度下，必须在较高的温度下实现低损耗的功率传播。1986年报道了第一个“高温”超导体，该材料后来被确定为La 2-X Ba X Cuo 4（La，Lanthanum; Ba; Ba，ba，barium; cu，cu; o，oxygen; oxygen;
EEG基于过度完整的理性扩张小波转换和自动回归的运动图像分类
基于运动图像（MI）的大脑计算机界面（BCI）应用旨在分析大脑如何与脑电图（EEG）信号与外部环境相互作用。尽管当前的模型取得了令人鼓舞的结果，但从EEG信号中开发了MI的准确分类仍然是一个重大挑战。在本文中，我们设计了一个名为（ORDWT_AR）的MI分类模型，该模型利用过度完整的理性扩张小波变换（ORDWT）以及自动回归（AR）模型。首先，使用滑动窗口方法将脑电图分割为间隔。然后，每个脑电图通过ORDWT传递以分析EEG信号。因此，从每个段获得了一系列停止频段。然后，将AR与ORDWT集成，以从每个EEG间隔中提取代表性特征。选定的功能被发送到多种分类模型中，包括加权K-Nearest邻居（WKNN），决策树（DTREE）和Boosted树（BST）。使用四个基准EEG数据库评估所提出的模型，其中三个是从脑部计算机界面（BCI）竞争III中收集的，一个是从CHB-MIT中收集的。结果表明，提出的模型ORDWT_AR与WKNN分类器相结合的三个BCI竞赛III数据集的平均分类精度为99.8％，CHB-MIT数据集的平均分类精度为99.7％。获得的结果表明，所提出的方案是对脑电图信号进行分类并具有出色结果的有前途的工具。提议的模型可以支持专家帮助残疾人与环境互动并提高生活质量。