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解码心灵：跨模态感知和想象的神经差异和语义表征
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析，旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统（ANT Neuro BV，亨格洛，荷兰）获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型，测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型，包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost，都表现出过度拟合的趋势，导致准确率较低。至于语义解码，不幸的是，不同的模型在机会层面上执行。索引词：语音解码、EEG、BCI、语义解码
用于网络入侵检测的对抗性机器学习
一些研究论文研究了基于 ML 的 IDS 面对对抗性攻击的脆弱性，但其中大多数集中在基于深度学习的分类器上。与它们不同，本文更加关注浅层分类器，由于它们的成熟度和实现的简单性，它们仍然广泛用于基于 ML 的 IDS。更详细地，我们评估了 7 种基于浅层 ML 的 NIDS 的鲁棒性，包括 Adaboost、Bagging、梯度提升 (GB)、逻辑回归 (LR)、决策树 (DT)、随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 以及深度学习网络，以抵御几种在最先进技术 (SOA) 中广泛使用的对抗性攻击。此外，我们应用高斯数据增强防御技术并测量其对提高分类器鲁棒性的贡献。我们使用 NSL-KDD 基准数据集 [5] 和 UNSW-NB 15 数据集 [50] 在不同的场景中进行了广泛的实验。结果表明，攻击对所有分类器的影响并不相同，分类器的稳健性取决于攻击，并且必须根据网络入侵检测场景考虑性能和稳健性之间的权衡。
健康计划恢复通知
WKR ID：（工作人员 ID）SVC LOC：（县）（投保人姓名）（通知邮寄日期）（投保人地址）（投保人城市/州/邮编）健康计划恢复通知收件人 ID：（PMI）姓名：（投保人姓名）案件编号：（案件编号）开始日期：（恢复生效日期）健康计划：（健康计划名称）计划：（MA）自（恢复生效日期）起，您将继续投保（健康计划名称）。请忽略在（取消投保日期）终止您健康计划投保的健康计划取消投保信。继续从（健康计划名称）获得所有医疗保健。本计划未批准或提供的任何医疗保健均不予承保。这意味着您可能需要支付账单。如有任何疑问，请咨询您的健康计划。您的健康计划会员服务号码印在您的健康计划卡背面。您的健康计划可能会更改您的初级保健诊所。致电您的健康计划会员服务部，确保您可以前往您想要的诊所。然后，使用该诊所进行所有医疗保健。______________________________________________________________________
探索脑肿瘤分割和患者生存
摘要 使用人工智能从 MRI 图像中检测和描绘脑肿瘤是医学 AI 面临的一项复杂挑战。最近的进展见证了各种技术被用于协助医疗专业人员完成这项任务。尽管机器学习算法在分割肿瘤方面很有效，但它们在决策过程中缺乏透明度，阻碍了信任和验证。在我们的项目中，我们构建了一个可解释的 U-Net 模型，专门用于脑肿瘤分割，利用梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 算法和 SHapley 加法解释 (SHAP) 库。我们依靠 BraTS2020 基准数据集进行训练和评估。我们采用的 U-Net 模型产生了有希望的结果。然后，我们利用 Grad-CAM 在图像中可视化模型关注的关键特征。此外，我们利用 SHAP 库来阐明用于预测患者生存天数的各种模型（包括随机森林、KNN、SVC 和 MLP）的预测，从而增强了可解释性。
新闻发布_zydus Lifesciences获得USFDA的批准，以进行II（b）阶段（b）usnoflast
在首席研究员的领导下，Sean M. Healey＆AMG ALS中心主任Merit Cudkowicz教授Cudkowicz教授；马萨诸塞州综合医院神经病学主席；朱利安·多恩神经病学教授，哈佛医学院，第2阶段，随机，双盲，安慰剂对照，平行组，多中心研究将评估对ALS的成人受试者的效率，安全性，药代动力学和药物的疗效，药代动力学。本研究包括36周的治疗阶段，然后是16周的开放标签扩展。这项研究将招募210名ALS患者，并研究50 mg和75 mg USNOFLAST与安慰剂的剂量。ALSFRS-R从基线到第36周总分的变化将作为本试验的主要终点。关键的次要终点将包括SVC的变化（慢性活力），CSF的NFL水平（神经丝）。此外，还将评估包括高灵敏度C反应蛋白（HS-CRP），白介素（IL）-18，IL-6，IL-6，IL-1β，NLRP3和血清淀粉样蛋白A（SAA）的生物标志物。
RCRA 通知者列表
1 小时清洁工公司 15 街车身修理厂 21 世纪汽车 21 世纪汽车 21 世纪汽车 2A 射击中心 2ND BASE 铁路运营 3 D 系统 4 星拖车 4 星拖车公司 4-CS 公司 66 运输公司 89ER 清洁工 A & A 油罐车公司 A & C 车库 A & J 工业公司 A 清洁环境 A 清洁环境 A G 设备公司 A N Y GRO INC A R K RAMOS A+ 汽车零部件 A-1 汽车车身 A-1 CLNRS A-1 租赁与供应公司 A-1 STRIPING INC A-1 阀门维修 A-LINE T.D.S. INC. A-PLUS CLEANERS A1 CLNRS AAA COOPER TRANSPORATION AAA COOPER TRANSPORTATION AAA EXTERMINATORS AAA FRAME & BO/SH AAC SERVICES AACO AUTO AAMCO TRANSMISSIONS AAMCO TRANSMISSIONS AAON, INC. AAR AIRCRAFT SERVICES - OKLAHO ABATEMENT SYSTEMS INC ABBOTT AUTOMALL ABC CLEANERS INC ABCO INC ABERDEEN DYNAMICS ABERNATHY SPRAYING SVC ABERTSON CONTRACTING
利用经典和量子异常检测揭示标准模型以外的物理学
摘要 在微观尺度上发现新物理现象的希望很大程度上依赖于从高能物理实验中获得的观测结果，例如在大型强子对撞机 (LHC) 上进行的实验。然而，目前的实验并没有显示出可以指导更多超标准模型 (BSM) 理论发展的新物理迹象。从 LHC 产生的大量数据中识别新物理特征属于异常检测类，是最大的计算挑战之一。在本文中，我们提出了一种在监督学习环境中执行异常检测的新策略，该策略基于通过随机过程人工创建异常。对于由此产生的监督学习问题，我们成功地应用了经典和量子支持向量分类器（分别为 CSVC 和 QSVC）来识别 SM 事件中的人工异常。更有希望的是，我们发现使用经过训练以识别人工异常的 SVC，可以高精度地识别真实的 BSM 事件。同时，我们还探索了量子算法提高分类准确性的潜力，并为充分利用这种新颖的计算范式提供了合理的条件。
光伏辅助自Vth取消CMOS整流器...
摘要 开发了一种用于射频能量收集的高效 CMOS 整流器（采用 0.18 µ m CMOS 技术）。为了在极低输入功率条件下也能高效运行，采用自 Vth 抵消 (SVC) 和光伏 (PV) 辅助技术的有效组合实现了基于倍压器的整流器。在该整流器中，二极管连接 MOSFET 的阈值电压 (Vth) 由直流偏置电压补偿，该偏置电压不仅由片上 PV 电池产生，还由整流器本身的输出电压产生。因此，即使在低输入功率条件下，整流器也能高效运行。此外，采用了使用简单 pn 二极管的偏置电压限制器来有效调节过度的 Vth 补偿，并在宽功率范围内实现整流器的高运行效率。在输入功率为 − 15 dBm、频率为 1 GHz、输出负载电阻为 10 k Ω 和光照度为 10 mW/m 2 的情况下，射频到直流功率转换效率 (PCE) 达到 30.8%。关键词：能量收集、无线电波、光伏、功率转换效率、整流器分类：能量收集设备、电路和模块
使用机器学习模型的员工流失预测。
摘要 - 当今的商业格局的特点是竞争和动态，这将人力资源管理转变为组织的基本战略合作伙伴。员工营业额会带来影响生产力和知识管理的风险。本研究的重点是使用机器学习（ML）模型来预测员工的离职。在培训过程中，使用了一个由4410个记录和29个变量组成的数据集，在培训和评估十种模型的过程中，遵循了人工智能（AI）方法。调查结果表明，XG增强分类器（XGBC）和随机森林（RF）模型达到了最佳准确性和性能率，为98.8％和98.7％。Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC), SGD Classifier (SGDC), Support Vector Classifier (SVC) and Nu Support Vector Classifier (NuSVC), achieved the following费率：分别为88.4％，85.4％，84％，82.2％，83.0％，83.0％，55.0％。最后，可以得出结论，模型在预测中是有用且有效的。建议在人力资源管理策略中实施实际实施，以进行主动干预。
基于泡利量子核分类的进化算法设计
摘要 最近，将经典数据转换为量子信息为改进机器学习任务带来了巨大的潜在应用。特别是，量子特征图可以提供一种有前途的替代内核来增强支持向量分类器 (SVC)。虽然现有的设计高性能特征图的指导原则很少，但一种称为 Pauli 特征图的量子电路系列可以说是表现良好的。该系列的特点是量子电路上出现 Pauli 门，同时它仍具有几个可调参数，其最优值对数据集的性质很敏感。在这项工作中，我们提出了一种使用遗传算法 (GA) 自动生成此类特征图的方法，旨在最大限度地提高模型的准确性，同时尽可能保持电路简单。我们将该方法应用于合成数据集和真实数据集。与几个经典和量子核基线相比，讨论了由此产生的分类指标和最佳电路。一般来说，GA 生成的特征图比其他基线表现更好。此外，结果表明，进化电路在不同的数据集之间趋于不同，这表明该通用方案可用于确定特定数据集的最佳定制量子特征图。