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生活课程 - sup div>
2018 : Lyon 1 (Geometry), Avignon (Dynamical systems, analysis and geo- metry), IPhT (Mathematical physics), LPTHE (Mathematical physics and statistical physics), Chiba (Mathematical physics), Sobolev Insti- tute (Probability), Moscow State University (Geometry, topology and mathematical physics), Skoltech Center for Advanced Studies, Paris- Diderot （枚举和分析组合学），EPFL（概率和随机过程），LPTM Cergy-Pontoise，Polytechnique/Paris-Sud（组合），SorbonneUniversité（概率），Brown（离散数学），Umass Amherst（Umass Amherst），Umass Amherst（离散数学），Brandeis（Combinatorics），Brandeis（Combinatorics），Dart-lisatorics，Dart-nousics（Comminatorics）。
使用机器学习方法对小鼠创伤性脑损伤模型中的脑电图进行分类*
摘要 — 创伤性脑损伤 (TBI) 发病率极高，影响到美国约 1% 的人口，其一生的经济损失估计超过 750 亿美元。在美国，每年约有 50,000 人死于 TBI，许多人因此永久残疾。然而，目前尚不清楚哪些人会在 TBI 后出现持续性残疾，以及这些不同人群背后的大脑机制是什么。这些人群的病理生理原因很可能是多因素的。脑电图 (EEG) 已被用作 TBI 诊断和预后的有希望的定量测量。机器学习和深度学习等先进数据科学方法的兴起有望进一步分析 EEG 数据，寻找包括 TBI 在内的神经系统疾病的 EEG 生物标志物。在这项工作中，我们在小鼠 TBI 模型的独特 24 小时记录数据集上研究了各种机器学习方法，以寻找对 TBI 和对照受试者进行分类的最佳方案。纪元长度分别为 1 分钟和 2 分钟。当使用适当的特征和参数对少数受试者（5 名假性脑损伤患者和 4 名 TBI 患者）进行检测时，结果令人满意，准确率约为 80-90%。因此，我们相信，有了更多的数据和研究，我们将能够准确检测 TBI，不仅通过长期记录，而且在实际场景中，使用从日常生活中的简单可穿戴设备获取的 EEG 数据。
使用级联集成学习从多光谱 MRI 数据中分割脑肿瘤*
摘要 — 集成学习方法经常用于医疗决策支持。在图像分割问题中，基于集成的决策需要后处理，因为集成不能充分处理相邻体素的强相关性。本文提出了一种基于集成级联的脑肿瘤分割程序。第一个由二叉决策树组成的集成经过训练，基于 4 个观察特征和 100 个计算特征将局灶性病变与正常组织分离。从第一个集成提供的中间标签开始，为每个体素计算六个局部特征，作为第二个集成的输入。第二个集成是一个经典的随机森林，它加强了相邻像素之间的相关性，使病变的形状规则化。分割准确率为 85.5% 的整体 Dice Score，比之前的解决方案高出 0.5%。索引词 — 图像分割、脑肿瘤分割、磁共振成像、集成学习。
AFI33-322_AFRL Sup - 空军 - AF.mil
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S 3 LRR：联合判别子空间识别和半监督脑电情绪识别的统一模型
摘要：基于脑电数据的情绪识别一直是学术界和工业界的研究热点，为实现和谐的人机交互奠定了坚实的基础。但现有研究大多直接对脑电特征进行分类，或者采用“特征变换+分类”的两阶段范式进行情绪识别。前者通常无法获得理想的效果，而后者则不可避免地打破了特征变换与识别之间的联系。在本文中，我们提出了一个简单而有效的模型——半监督稀疏低秩回归（S3LRR），将判别子空间识别和半监督情绪识别统一在一起。具体而言，S3LRR 通过将最小二乘回归（LSR）中的投影矩阵分解为两个因子矩阵来表示，从而完成判别子空间识别并将子空间脑电数据表征与情绪状态联系起来。在基准SEED_V数据集上的实验研究表明，S3LRR联合学习机制使得情绪识别性能得到较大提升。
SUP OP（PERS-4412）/BUPERS-3 官员联系目录。
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N 型隔离 CMOS 和 HV MOSFET 的开发
摘要 — 本文报告了一种完全集成但隔离的低压 (LV) CMOS 与高压 (HV) 横向功率 MOSFET 的设计和工艺流程，该 CMOS 位于 6 英寸 4H-SiC 基板上，用于开发 HV SiC 功率 IC。用于开发功率 IC 的外延堆栈（N + 基板上的 N - 外延/P - 外延）经过优化，以容纳和隔离 HV 器件和电路与 LV 器件和电路。本文报告的器件是在位于加利福尼亚州圣何塞的 150 毫米生产级 Analog Devices Inc. (ADI) Hillview 制造工厂制造的。本文中的 HV 横向 NMOSFET 在栅极源电压 (V gs ) 为 25V 时表现出 620V 的击穿电压 (BV) 和 9.73 mΩ⸱cm 2 的特定导通电阻 (R on,sp )。采用单栅极氧化物和欧姆工艺制造 HV NMOS 和 LV CMOS 器件和电路。实施了结隔离，以隔离高压和低压块，从而设计高压电源 IC。最后，这项工作实施了高压三金属层后端 (BEOL) 工艺，这是开发可靠和坚固的电源 IC 的必要条件。对于未来的高温应用，器件的静态性能经过表征，并报告高达 200 o C 的温度。
冶金中使用的机器学习技术包括SUP
背景：冶金中使用的机器学习技术包括监督学习，无监督的学习，强化学习和深度学习，每个学习都在优化生产过程的各个方面都发挥了作用。ML的好处包括提高效率，提高产品质量，减少停机时间和降低成本。但是，存在挑战，例如确保数据质量，管理冶金过程的复杂性以及将ML集成到现有系统中。冶金中的未来趋势包括自主系统的兴起，用于实时数据处理的边缘计算以及更先进的预测模型，以进一步优化复杂的过程。简而言之，ML正在通过使运营更有效，可持续和成本效益来改变工业过程冶金。但是，应对与数据质量，系统集成和过程复杂性有关的挑战对于最大程度地提高ML在现场的好处至关重要。
关键配偶计划在此提供支持 - 拉姆施泰因空军基地
我们如何协助飞行员？请联系关键配偶，了解有关我们的计划以及我们如何帮助您的更多信息。您是即将举行的活动的 POC 吗？无论您是想向配偶和家人做广告，还是在寻找志愿者，我们都想提供帮助！向我们发送有关您活动的信息，以便我们传递信息。
学习计划手册和材料表 - EPI Sup
机电工程课程已根据新的现实情况进行了彻底重新设计。它为所有学生提供机械工程和电气工程主要领域的扎实培训，为他们在工业中实践工程专业做好准备。机电工程基础课程强调分析、设计和实现。从第一年开始，学生就学习专业课程并开展综合项目，使他们能够应用所学到的知识。该程序集成了现代设计工具的使用以及丰富的实验组件。