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使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
48 Western Ouse Streams和Ashdown Forest Biotiverity机会区域
Western Ouse Streams和Ashdown Forest被认为是生物多样性机会领域（BOA），因为它代表了提供生物多样性行动计划（BAP）目标的优先领域。这是苏塞克斯郡的75个这样的地区之一。BOA覆盖约13115公顷。该地区的北部以欧洲保护的荒地，阿什当森林为主，该森林由开放的荒地，古代林地，吉尔林地和湿地组成。该地区的南部捕获了乌斯河及其源头，向南驶向与UCK河的汇合处。在南部地区，荒地的斑块较小，与许多池塘和现代木斗旁存在。该地区是Medway和Ouse Systems之间的重要流域，对于流域之间关键物种的迁移可能很重要。
Wollondilly地方环境计划（区 - 西公园城市）（地图修正案编号）
注意 - 从水源中取出的水量的确定排除了作为许可环境水的水，请参见第8F（5）条。平均年度提取意味着在定义的时期内计算出的每年取水的平均水量。盆地计划是指根据《联邦2007年水法》第44（3）（b）（i）条制定的2012年盆地计划。ltaael是指根据第19条确定的长期平均年度提取限量。SDL是指第22条建立的长期平均可持续转移限制。种植园林业是指盆地计划中定义的商业种植园。减少的可用水确定是指可用的水和少于第16（1）节中指定的确定确定许可类别的金额。细分2 LTAAEL和SDL
由人类双流启发的假肢手的半自治层次控制框架
摘要：假肢手的常规使用显着增强了amputees的日常生活，但它经常引入认知载荷并降低反应速度。为了解决这个问题，我们引入了一个可穿戴的半自治层次控制框架，该框架是为截肢者量身定制的。从人类的视觉处理流中汲取灵感，将完全自主的仿生控制器集成到假肢手部控制系统中，以折断认知负担，并以人类在循环（HIL）控制方法中进行补充。在腹流阶段，控制器整合了用户手眼协调和生物本能中的多模式信息，以分析用户的运动意图并操纵视图域中的原始开关。通过HIL控制策略实现了向背流阶段的过渡，将精确的力控制与假肢的传感器和用户的肌电图（EMG）信号相结合。实验结果证明了所提出的界面的有效性。我们的方法提出了一种更有效的机器人控制系统与人之间相互作用的方法。
两个流的故事：来自人类行为和神经精神病学的增强学习模型
从人类决策的行为研究中汲取灵感，我们在这里提出了一个更一般，更灵活的参数框架，用于加强学习，将标准Q学习扩展到处理积极和负面奖励的两流模型，并允许将广泛的奖励处理偏见 - 使人相互作用的重要组成部分，使得跨越多种多样的社会的重要组成部分，以实现跨越的范围。系统以及与正常奖励处理中断相关的各种神经精神疾病。From the computational perspective, we observe that the proposed Split-QL model and its clinically inspired variants consistently outperform standard Q-Learning and SARSA methods, as well as recently proposed Double Q-Learning approaches, on simulated tasks with particular reward distributions, a real-world dataset capturing human decision-making in gambling tasks, and the Pac-Man game in a lifelong learning setting across different reward stationarities.
比较Edna Metabarcoding和标准化的电击评估德克萨斯河和溪流中的鱼类组合
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环境DNA调查，以检测热带淡水流中的一种流行的隐秘鱼类，AnablePsoides Cryptocallus
Agersnap，S.，Larsen，W.B.，Knudsen，S.W.，Strand，D.，Thomsen，P.F.，Hesselsøe，M。Etal。（2017）。使用淡水样品中的环境DNA对贵族，信号和狭窄的小龙虾进行监测。plos One，12（6），1 - 22。https：//doi.org/10.1371/journal.pone。0179261 Baudry，T.，Mauvisseau，Q.，Goût，J.，Arqué，A.，Delaunay，C.，Smith-Ravin，J。等。（2021）。在生物多样性热点中绘制一个超级侵蚀者，这是一个基于埃德娜的成功故事。生态指标，126，107637。https：//doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107637 Bedwell，M.E。＆Goldberg，C.S。（2020）。环境DNA检测的空间和时间模式，以告知灯杆和底漆系统中的采样方案。生态与进化，10（3），1602 - 1612。https：// doi.org/10.1002/ece3.6014 Belle，C.C.，Stoeckle，B.C。＆Geist，J。（2019）。水生保护中淡水环境DNA研究的分类和地理代表。水上保护：海洋和淡水生态系统，29（11），1996 - 2009年。https：//doi.org/10.1002/aqc.3208 Biotope。（2020）。eTuded'Améliorationde la Connaissance sur le Poisson Gale（AnablePsoides Cryptocallus）：分布，Étatde Conservation，Mesures Et推荐。https://www.observatoire-eau-martinique.fr/ documents/rapport-poisson-gale-vf.pdf Brys，R.，Halfmaerten，D.，Neyrinck，S.，Mauvisseau，Mauvisseau，Q.（2020）。可靠的EDNA检测和欧洲天气loach（Misgurnus possilis）的定量。（2009）。（2019）。鱼类生物学杂志，98（2），399 - 414。https：//doi.org/10.1111/jfb.14315 Bustin，S.A.，Benes，V.，Garson，J.A. MIQE指南：最少发表定量实时PCR实验的信息。 临床化学，55（4），611 - 622。https：//doi.org/10.1373/clinchem.2008。 112797 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，Cerdan，A.，Dejean，T.，Iribar，A。等。 为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。 科学报告，9（1），1 - 11。https：//doi.org/10.1038/S41598-019-019-39399-5 Ceballos，G.，Ehrlich，P.R.，P.R.，Barnosky，Barnosky，Barnosky，A.D. ＆Palmer，T.M。 （2015）。 加速现代人类引起的物种损失：进入第六次巨大灭绝。 科学进步，1（5），E1400253。 https://doi.org/10.1126/sciadv.1400253 Cowart，D.A.，Breedveld，K.G.H.，Ellis，M.J.，M.J.，Hull，J.M. ＆Larson，E.R。 （2018）。 环境DNA（EDNA）用于保护危险的小龙虾（Decapoda：Astacidea），通过监测入侵物种障碍和重新定位的种群。 甲壳类生物学杂志，38（3），257 - 266。https：//doi.org/10.1093/jcbiol/jcbiol/ ruy007 Cristescu，M.E。 （2019）。 环境RNA可以革新生物多样性科学吗？ 生态与进化的趋势，34（8），694 - 697。https：// doi。 org/10.1016/j.tree.2019.05.003 Deal Martinique，Ecovia。 ＆Creocean。 （2018）。 诊断 - Martinique环境环境。 https：//www.martinique。鱼类生物学杂志，98（2），399 - 414。https：//doi.org/10.1111/jfb.14315 Bustin，S.A.，Benes，V.，Garson，J.A.MIQE指南：最少发表定量实时PCR实验的信息。临床化学，55（4），611 - 622。https：//doi.org/10.1373/clinchem.2008。112797 Cantera，I.，Cilleros，K.，Valentini，A.，Cerdan，A.，Dejean，T.，Iribar，A。等。为热带流和河流中的鱼类库存优化环境DNA采样工作。科学报告，9（1），1 - 11。https：//doi.org/10.1038/S41598-019-019-39399-5 Ceballos，G.，Ehrlich，P.R.，P.R.，Barnosky，Barnosky，Barnosky，A.D.＆Palmer，T.M。（2015）。加速现代人类引起的物种损失：进入第六次巨大灭绝。科学进步，1（5），E1400253。https://doi.org/10.1126/sciadv.1400253 Cowart，D.A.，Breedveld，K.G.H.，Ellis，M.J.，M.J.，Hull，J.M.＆Larson，E.R。（2018）。环境DNA（EDNA）用于保护危险的小龙虾（Decapoda：Astacidea），通过监测入侵物种障碍和重新定位的种群。甲壳类生物学杂志，38（3），257 - 266。https：//doi.org/10.1093/jcbiol/jcbiol/ ruy007 Cristescu，M.E。（2019）。环境RNA可以革新生物多样性科学吗？生态与进化的趋势，34（8），694 - 697。https：// doi。org/10.1016/j.tree.2019.05.003 Deal Martinique，Ecovia。＆Creocean。（2018）。诊断 - Martinique环境环境。https：//www.martinique。developpement-durable.gouv.fr/img/pdf/diagnostic_vf.3.pdf deiner，K。＆Altermatt，F。（2014）。自然河中无脊椎动物环境DNA的运输距离。PLOS ONE，9（2），E88786。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0088786 Dorazio，R.M。 ＆Erickson，R.A。 （2018）。 ednaocupancy：用于环境DNA数据的多尺度占用建模的R包。 分子生态资源，18（2），368 - 380。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12735 Ferreira，A.R.L.，Sanches Fernandes，L.F.，L.F. ＆Pacheco，F.A.L。 （2017）。 使用嵌套的部分最小二乘回归评估对河流生态系统的人为影响。 总体科学https://doi.org/10.1371/journal.pone.0088786 Dorazio，R.M。＆Erickson，R.A。 （2018）。ednaocupancy：用于环境DNA数据的多尺度占用建模的R包。分子生态资源，18（2），368 - 380。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12735 Ferreira，A.R.L.，Sanches Fernandes，L.F.，L.F.＆Pacheco，F.A.L。（2017）。使用嵌套的部分最小二乘回归评估对河流生态系统的人为影响。总体科学
气候变化和自适应策略的潜在影响以及分水岭
主题1：了解气候变化MNR将收集，管理和分享有关生态系统组成，结构和功能以及生活和工作的人们如何受到气候变化的影响。策略：•在内部和外部进行沟通，以建立对安大略省可用的气候变化以及缓解和适应性的知识和潜在影响的认识。•监视和评估生态系统和资源条件，以与其他机构和组织合作管理气候变化。•进行和支持研究旨在提高对气候变化的理解，包括改善温度和降水预测，生态系统脆弱性评估，并证明了碳预算的模型和托管森林中的生态流程，安大略省南部的沉降景观以及远北的森林和湿地。•将科学和理解转移到决策者中，以在迅速变化的气候下增强全面的计划和管理。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
使用深卷积神经网络进行面部识别
这项研究旨在使用深卷积神经网络（CNN）开发实时戴面膜检测系统。这在2019年冠状病毒病（Covid-19）中至关重要，这是对那些不早些时候不戴口罩的人提醒的，从而减少了病毒的传播。由于Covid-19通过呼吸液滴和戴面膜涂抹的杂志扩散，我们提出的研究利用计算机视觉技术，特别是图像过程来检测掩盖和未掩盖的面孔。我们采用定制的CNN体系结构，该体系结构由五个卷积层组成，其次是最大层和完全连接的（FC）层。最终输出层利用SoftMax激活进行分类。该模型使用优化的图层组合和参数值进行更新。我们正在开发使用数码相机作为输入设备的应用程序。该应用程序利用一个包含11,792个图像样本的数据集，该数据集用于80:20的比例训练和测试目的。实时测试是使用相机捕获的人类受试者进行的。实验结果表明，在实时视频测试中，CNN方法在培训数据上达到了99％的分类精度，而98.83％的分类精度为98.83％。这些发现表明，使用CNN的实时面膜检测系统有效地性能。