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混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
ENIGMA 脑损伤的多变量分析结果
资金信息神经创伤慢性影响联盟，资助/奖励编号：PT108802-SC104835；国防和退伍军人脑损伤中心；荷兰国防部；汉森-托雷尔研究奖学金；医学研究与物资司令部；国家神经疾病和中风研究所，资助/奖励编号：R01NS086885，R01NS100973；国立卫生研究院，资助/奖励编号：U54 EB020403；美国国防部，资助/奖励编号：W81XWH-18-1-0413，W81XWH08-2-0159；美国退伍军人事务部，拨款/奖励编号：I01CX001820、I01CX002293、I01RX002174、I21RX001608、IK2RX002922-01A1
基于能量复合物的多元分析效率...
这项研究的目的是基于独立消费者能源供应系统中可再生能源的能量池的多元分析。研究提供了数学公式，以优化能源复合物（EC）的主要参数和过程，以可再生能源（RES）为基础，以向约旦哈希米特王国的许多独立的农村消费者提供能源。方法论和计算模型可以考虑其他条件和约束，数据，这些条件和约束，从而为计算模型提供了灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和准则将基于依赖替代能源的依赖，并提高约旦政府的竞争力和成本效益，并提高农村地区低能源的独立消费者的总体成本。本文致力于解决基于自动消费者系统电力供应中可再生能源的能源复合物多变量分析效率的技术解决方案的解决方案。然而，当前的全球趋势是使电解物和燃料元件的成本降低，其可靠性会提高。为了研究氢积累系统应用的经济效率，计算计划中包括了两个模型。在模型的第一个模型中，柴油燃料价格的上涨与通货膨胀相对应，第二个柴油价格上涨燃料燃料燃料每年的通货膨胀量超过了5-10％。注意第一个选择表明，使用氢的系统在经济上是不可行的。
基于可再生能源的能源综合体在自主消费者供电系统中的效率多元分析
本研究的目的是对独立消费者能源供应系统中基于可再生能源的能源池进行多变量分析。该研究提供了优化基于可再生能源（RES）的能源综合体（EC）的主要参数和过程的数学公式，以向约旦哈希姆王国的许多独立农村消费者提供能源。方法和计算模型可以考虑额外的条件和约束、数据，从而为计算模型提供灵活性和多功能性。在设计阶段使用方法和指南将提高约旦政府基于对替代能源的依赖的竞争力和成本效益，并改善农村低能源独立消费者的总体成本。本文致力于解决开发基于可再生能源的能源综合体在自主消费者电力供应系统中效率的多变量分析技术解决方案的问题。然而，目前的全球趋势是电解器和燃料元件的成本下降，而其可靠性提高。为了研究氢储存系统应用的经济效率，计算程序中包含了两个模型。在第一个模型中，柴油价格的上涨与通货膨胀相对应，在第二个模型中，柴油价格的上涨每年超过通货膨胀率 5-10%。关注第一个选项表明，使用氢储存系统在经济上不可行。
认知控制作为多元优化问题
■ 人类和其他动物适应环境的一个标志是我们能够控制自己在不同环境下的思维和行为。研究已经描述了认知控制可以采取的各种形式——包括增强与目标相关的信息、抑制与目标无关的信息以及全面抑制潜在反应——并确定了支撑这些控制类型的计算和神经回路。研究还确定了引发控制分配调整的各种情况（例如，引发表明错误或处理冲突增加的信号的情况），但对于特定情况何时会引起特定控制调整的规则仍知之甚少。最近，通过将控制分配视为决策问题，在这方面取得了重大进展。这种方法已经开发出统一的规范模型，规定了何时以及如何改变激励机制
多元函数的量子傅里叶分析及其对一类薛定谔型偏微分方程的应用
在这项工作中，我们基于傅里叶分析开发了一种高效的函数和微分算子表示。利用这种表示，我们创建了一种变分混合量子算法，用于求解静态、薛定谔型、哈密顿偏微分方程 (PDE)，使用空间高效的变分电路，包括问题的对称性以及全局和基于梯度的优化器。我们使用该算法通过计算三个 PDE（即一维量子谐振子和 transmon 和 flux 量子比特）中的基态来对表示技术的性能进行基准测试，研究它们在理想和近期量子计算机中的表现。利用这里开发的傅里叶方法，我们仅使用三到四个量子比特就获得了 10-4 –10-5 阶的低保真度，证明了量子计算机中信息的高度压缩。实际保真度受到实际计算机中成本函数评估的噪声和误差的限制，但也可以通过错误缓解技术来提高。
人机共生：物理耦合人机系统的多元视角
在物理耦合的人机系统研究中，共生的概念被越来越多地提及。然而，对于人机共生的构成方面，却缺乏统一的规范。通过结合不同学科的专业知识，我们阐述了共生作为物理耦合人机系统最高形式的多元视角。共生涉及四个维度：任务、交互、性能和体验。首先，人与机器共同完成一项共同任务，该任务在决策和行动层面上概念化（任务维度）。其次，每个合作伙伴都拥有自己以及其他合作伙伴的意图和对环境的影响的内部表征。这种一致性是互动的核心，构成了双方之间的共生理解，是联合、高度协调和有效行动的基础（互动维度）。第三，共生互动会在合作伙伴的意图识别和互补优势方面产生协同效应，从而提高整体绩效（绩效维度）。第四，共生系统特别改变了用户的体验，如心流、接受度、主体感和体现（体验维度）。这种多元视角灵活而通用，也适用于各种人机场景，有助于弥合不同学科之间的障碍。
使用静止状态功能连通性在识别主要抑郁症的多元机器学习分析：多中心研究
摘要：使用静止状态功能连通性（RS-FC）数据诊断重大抑郁症（MDD），遇到了许多挑战，例如高维度，小样本和个体差异。To assess the clinical value of rs-FC in MDD and identify the potential rs- FC machine learning (ML) model for the individualized diagnosis of MDD, based on the rs-FC data, a progressive three-step ML analysis was performed, including six di ff erent ML algorithms and two dimension reduction methods, to investigate the classi fi cation performance of ML model in a multicentral, large sample dataset [1021例MDD患者和1100例正常对照（NCS）]。此外，线性最小二乘拟合的回归模型用于评估RS-FC特征与MDD患者临床症状的严重程度之间的关系。在使用的ML方法中，通过极端梯度提升（XGBoost）方法构建的RS-FC模型显示出最佳的分类性能，可将MDD患者与单个水平的NCS区分开（准确性= 0.728，Sensitivity = 0.720，Sensitivity = 0.720，Speciifity = 0.739，Speciifity = 0.739，curve = 0.8331）。同时，通过XGBoost模型识别的RS-FC主要分布在默认模式网络，边缘网络和Visual Network之间。更重要的是，可以使用XGBoost模型确定的RS-FC特征来准确预测MDD患者的17个单个汉密尔顿抑郁量表评分（调整后的R 2 = 0.180，根平方误差= 0.946）。使用RS-FCS的XGBoost模型显示了MDD患者和HCS之间的最佳分类性能，具有良好的概括和神经科学的解释性。关键字：重度抑郁症，静止状态功能连接，多中心，机器学习，分类，极端梯度增强■简介
fMRI -NSF -PAR
多元神经影像学分析构成了识别心理表征的强大技术。但是，并非所有的心理过程在整个大脑中都以相同的空间尺度表示。将感知过程的层次结构化的局部表示与更抽象的认知过程（例如社会和情感操作）的灵活跨模式表示，这种异质性是显而易见的。一个开放的问题是分析方法的空间尺度如何与所研究表示的空间量表相互作用。在本文中，我们描述了如何将多元分析视为存在于空间频谱上的多变量分析，该分析是由用于识别一端的局部分布式信息模式的探照灯锚定的，用于识别另一种和基于区域的方法的整个大脑方法。我们描述了这些区别是一个重要且经常被忽略的分析考虑，并提供了启发式方法，以根据分析师的推论目标比较这些不同的技术。
可解释的多元时间序列分类
许多现实世界应用，例如医疗保健，当前的多变量时间序列预测问题。在此类设置中，除了模型的预测准确性之外，模型透明度和解释性至关重要。我们考虑从多变量时间序列数据中构建可解释的分类器的问题。理解此类预测模型的关键标准涉及将时间变化的输入变量对分类变化的贡献。因此，我们引入了一种新颖的，模量的，基于卷积的特征提取和注意机制，同时识别变量以及确定分类器输出的时间间隔。我们通过几个基准数据集提出了广泛的实验结果，这些数据集表明该方法在多变量时间序列分类任务上优于最新基线方法。我们的案例研究结果表明，相对于可用域知识，所提出的方法确定的变量和时间间隔是有意义的。