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Understanding Consumer Preferences for Movie Trailers from EEG using Machine Learning
Abstract —Neuromarketing aims to understand consumer be- havior using neuroscience. Brain imaging tools such as EEG have been used to better understand consumer behavior that goes beyond self-report measures which can be a more accurate measure to understand how and why consumers prefer choosing one product over another. Previous studies have shown that consumer preferences can be effectively predicted by under- standing changes in evoked responses as captured by EEG. However, understanding ordered preference of choices was not studied earlier. In this study, we try to decipher the evoked responses using EEG while participants were presented with naturalistic stimuli i.e. movie trailers. Using Machine Learning techniques to mine the patterns in EEG signals, we predicted the movie rating with more than above-chance, 72% accuracy. Our research shows that neural correlates can be an effective predictor of consumer choices and can significantly enhance our understanding of consumer behavior. Index Terms —Neuromarketing, EEG, Machine Learning, Dis- crete Wavelet Decomposition
揭开数字海市rage楼-Cense
虚拟资产无疑对金融机构的运营模型提出了复杂的挑战，严重影响了客户的尽职调查（“ CDD”），并了解您的客户（“ KYC”）流程。与虚拟资产相关的欺诈活动的增加导致许多金融机构与从事这些活动的用户断开联系。这种趋势通常是对减轻风险的回应，并避免了依从性成本的升级，也因对主要虚拟资产服务提供商的监管镇压而放大了。传统金融机构越来越远离与虚拟资产相互作用的用户疏远，这对他们与主流金融系统的脱节可能引起的潜在风险保持警惕。This cautious approach is further reinforced by banking regulators' hesitance to engage with crypto clients, especially given the intensified scrutiny by the US Securities and Exchange Commission The 2018 Thomson Reuters report on the “True Cost of Financial Crime”, which gathered responses from 2,373 C-suite and senior management professionals in large organizations, revealed a noteworthy preference: 72% of these leaders opted to minimize risk by避免使用高风险的客户，而不是管理相关风险。
让我们来谈谈......强生疫苗
美国使用的所有疫苗都是安全的，包括强生疫苗。去年 12 月，CDC 批准临床上优先考虑接种 mRNA COVID-19 疫苗（辉瑞或 Moderna），而不是强生的 COVID-19 疫苗（如果有）。该建议基于有关疫苗有效性、疫苗安全性和罕见不良事件的最新证据，以及对美国疫苗供应的考虑。在被告知罕见的安全问题后，我们继续为芝加哥对 mRNA 疫苗产生过敏反应或表示更喜欢强生疫苗的成年人接种强生疫苗。
mtrank：使用概率模型和治疗选择标准进行排名
描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法，以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型，如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC，首先将研究级数据（即治疗效果和标准误差）转换成偏好格式，指示治疗偏好（例如，治疗 A > 治疗 B）或平局（治疗 A = 治疗 B）。然后使用概率排名模型合成偏好数据，该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此，能力评估值越大，排名就越高。
神经影像 - Eric Rawls
分形是在不同尺度上重复的自相似图案，其复杂性用 0（一个点）和 2（一个填充平面）之间的分数欧几里得维数 D 表示。美国画家杰克逊·波洛克 (JP) 的滴画本质上是分形，波洛克最著名的作品属于高维（~1.7）类别。这意味着人们更喜欢更复杂的分形图案，但一些研究表明人们更喜欢低维分形。此外，研究表明顶叶和额叶大脑活动跟踪分形图案的复杂性，但之前的研究根据分形维数人为地对分形进行分类，而不是将分形维数视为参数变化的值。我们使用从 JP 艺术品中提取的白色层作为刺激，并构建统计匹配的二维随机康托集作为控制刺激。当参与者观看 JP 和匹配的随机 Cantor 分形图案时，我们记录了脑电图 (EEG)。然后，参与者对每种图案的主观偏好进行评分。我们使用单次试验分析构建了将主观偏好与分形维数 D 相关联的受试者内模型，以及将 D 和主观偏好与单次试验 EEG 功率谱相关联。结果表明，对于 JP 和 Cantor 刺激，参与者更喜欢高 D 图像。功率谱分析表明，对于艺术分形图像，顶叶 alpha 和 beta 功率以参数方式跟踪分形图案的复杂性，而对于匹配的数学分形，顶叶功率以参数方式跟踪一系列频率内图案的复杂性，但在 alpha 波段最为显著。此外，顶叶 alpha 功率以参数方式跟踪对艺术和匹配的 Cantor 图案的审美偏好。总体而言，我们的结果表明，对艺术和计算机生成的分形图像的复杂性的感知反映在顶叶 - 枕叶的 α 和 β 活动中，而对复杂刺激的偏好的神经基础则反映在顶叶 α 带活动中。
![arxiv：2407.12164v3 [cs.cv] 2024年12月22日](/simg/8\813f3bacc259669e712b36b9ce38869fd6ffe0df.webp)
arxiv：2407.12164v3 [cs.cv] 2024年12月22日
文本到图像生成模型最近引起了极大的兴趣，从而从文本提示中综合了高质量的图像。但是，这些模型通常缺乏从给定的参考图像中产生特定主题或在不同条件下合成新型演绎的能力。诸如Dreambooth和主题驱动的文本对图像（SUTI）之类的方法在这一领域取得了重大进展。然而，两种方法主要侧重于增强与参考图像的相似性，并需要昂贵的设置，通常忽略了有效训练的需求，并避免过度适合参考图像。在这项工作中，我们介绍了λ-谐波奖励功能，该功能提供了可靠的奖励信号，并使得可以尽早停止以进行更快的训练和有效的正则化。通过结合Bradley-Terry偏好模型，λ-谐波奖励功能还为受试者驱动的生成任务提供了偏好标签。我们提出了奖励偏好优化（RPO），该优化提供了更简单的设置（Dreambooth使用的负面样本的3％）和更少的渐变步骤进行微调。与大多数现有方法不同，我们的方法不需要训练文本编码器或优化文本嵌入式，并仅通过微调U-NET组件来实现文本图像对齐。从经验上，λ-谐波被证明是在主题驱动的生成任务中选择模型选择的可靠方法。基于首选项标签和λ-谐波奖励功能的早期停止验证，我们的算法在Dreambench上获得了最先进的剪辑剪辑得分为0.833，剪辑-T得分为0.314。我们的pytorch实现可在https://github.com/andrew-miao/rpo上获得。
Jawaharlal Nehru大学新德里110067
候选人有资格获得博士学位的资格，必须根据 - （i）教育资格和（ii）相关的净/JRF/GATE受试者的最低资格标准。仅具有教育资格但没有合格的净 /JRF /GATE的候选人，反之亦然，不得有资格入学。候选人最多可以根据在线申请表中的偏好顺序选择三项对其选择的研究，以入学博士学位。通知时程序。一旦行使的选项应为最终，以后不得允许更改。提交在线申请时候选人给出的偏好应为最终，例如，选择属于较高偏好的学科的候选人将对其他偏好没有任何要求。换句话说，如果候选人以较高的偏好选择选择，则只会以这种偏好为名。候选人只能在在线模式下申请他/她的UGC/CSIR Net百分位数/门评分。通过JRF寻求入学的候选人必须在JRF类别下单独申请。但是，JRF合格的候选人也可以在线模式分开申请净类别的入学。不会考虑离线申请。具有门评分的候选人仅是入学工程学院的博士学位课程。候选人被建议定期检查JNU网站，即www.jnu.ac.in，以获取任何通知和更新。
小语言模型的偏好一致蒸馏
与SLMS相比，LLMS与人类偏好相比表现出Supe-050 Rior对齐（OpenAI，051 2024; Georgiev et al。，2024）。因此，ex-052 iSting Works llms作为教师提炼053偏好知识（Bai等人，054 2022; Cui等。，2023; Tunstall等。，2024; Wang 055等。，2024; Yuan等。，2024）。所有这些作品056模型在LLM中的模型偏好知识比较了成对响应。例如，Bai 058等。（2022）使用对059培训奖励模型的教师注释的响应，该奖励模型通过加强学习指导学生060。同样，Tunstall 061等。（2024）采用教师模型以偏爱-062 ence注释，但使用蒸馏的直接优先优化 - 064（Rafailov等人）直接优化了学生063模型（Rafailov等人。，2023）在注释数据集上。065然而，这些066“教师通知者”提供的监督信号采用订购067