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Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
与EEG和眼睛跟踪数据的跨主题阅读任务分类的Zuco基准
我们提出了一个新的机器学习基准，用于阅读任务分类，目的是在计算语言处理与认知神经科学之间的相交中推进脑电图和眼睛追踪研究。基准任务由一个跨主体分类组成，以区分两个阅读范式：正常阅读和特定于任务的读数。基准的数据基于苏黎世的认知语言处理语料库（ZUCO 2.0），该语料库提供了同时引人注目的视线和来自英语句子的自然阅读的EEG信号。培训数据集已公开可用，我们提出了新记录的隐藏测试集。我们为此任务提供多种可靠的基线方法，并讨论未来的改进。我们发布代码，并提供易于使用的界面，以使用随附的公共排行榜：www.zuco-benchmark.com评估新方法。
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
由于全球气候变化而导致Bursa气候分类中可能出现的转变
全球气候变化（GCC）被定义为被认为是当前世纪最关键问题的过程，将影响世界上所有生物和生态系统。为了指定这种现象的潜在影响（似乎无法停止），首先有必要预测气候类型的变化。因此，目前的研究旨在定义2040年，2060年，2080年和2100的气候分类的转移（根据De Martonne，Erinç和Emberger气候类别），而Bursa是Türkiye的最大城市之一，根据SSPS 245和SSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPSPRESIOS的情况。因此，确定Bursa省的气候类型将发生重大变化，主要表现为转向干旱气候类型。建议在部门采取预防措施，以避免GCC的毁灭性影响。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。