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使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如NeuroModulator版本3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
大脑结构共同开发与两年后在ABCD队列中的内部症状有关使用数据中心的废热热量储能将热量存储整合到区域供暖系统中的能源，经济和环境分析
数据中心产生的废热，可以在地区供暖系统中使用。但是，数据中心的热供应与地区供暖系统之间的不匹配需要限制其UTI-LIZATION。此外，高峰值负载增加了地区供暖系统的运行成本。这项研究旨在通过引入热能储藏来解决这些问题。将水箱和钻孔热量储能系统选择为短期和长期的热能储存，分别为短期和长期的热量储存。能源，经济和环境指标来评估不同的解决方案。案例研究是挪威的校园供暖系统。结果表明，水箱可以将峰值负载降低31％，并将年能源成本节省5％。回报期低于15年，而存储效率仍高于80％。但是，它在减轻不匹配和CO 2减少方面没有明显的好处。相比之下，钻孔的热能储能将废热率提高到96％，并使年度CO 2排放量减少了8％。但是，投资回收期超过17年。这些结果为地区供暖系统的复古拟合提供了指南，其中数据中心的废热可用。©2020作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
使用数据约束的复发神经网络模型推断大脑互动
4加利福尼亚州帕萨迪纳市加州理工学院 *通信：kanaka.rrajan@mssm.edu抽象行为来自许多解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动。现代的实验工具允许空前访问跨越许多相互作用区域的大型神经种群。然而，了解这样的大规模数据集需要两个可扩展的计算模型来提取区域通信的有意义的特征和原则性理论来解释这些特征。在这里，我们引入了基于电流的分解（CurbD），这是一种使用数据约束的复发性神经网络模型来推断大脑相互作用的方法，该模型直接重现实验性的神经数据。Curbd利用了此类模型推断出的功能相互作用，以揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明Curbd准确地隔离了具有已知动力学的模拟网络中的区域间电流。然后，我们将路缘应用于跑步过程中从小鼠获得的多区域神经记录，在帕夫洛维亚调节过程中的猕猴以及记忆回收期间的人类，以证明Curbd在各种神经数据集中脱离了Curbd对脑部互动的广泛适用性。在发育过程中引入，即使是小生物的神经系统也会组织成非常复杂的结构。大脑具有结构模块性（例如，脑区域，层状组织，细胞类型），具有系统发育跨模块的专业化。大脑区域具有惊人的专业化和独特的功能特征。但是，单个大脑区域也经常与整个大脑中的许多其他区域相互作用2。这些宏观电路通过直接投影，多节日回路和更广泛的间接效应（例如神经调节剂释放3）反复连接。因此，在理论上，大脑甚至在简单的行为中都处于活跃状态，从理论上讲，只有一个较小的区域4-6介导的大脑。得出对行为神经基础的理解需要考虑大脑活动的分布性质。，尽管现代实验技术提供了大规模的多区域数据集，但研究人员仍缺乏一种全面的，统一的方法来推断全脑部相互作用和信息流。在这里，我们引入了基于电流的分解（CURBD），这是一个计算框架，利用多区域神经记录的复发性神经网络（RNN）模型来推断
AIOps – 在 IT 运营中使用数据分析、机器学习和 AI
本演示文稿中的前瞻性陈述均截至现场演示的时间和日期。如果在现场演示后查看，本演示文稿可能不包含最新或准确的信息。我们不承担更新我们可能做出的任何前瞻性陈述的任何义务。此外，有关我们路线图的任何信息都概述了我们的一般产品方向，并可能随时更改，恕不另行通知。它仅供参考，不得纳入任何合同或其他承诺。Splunk 不承担开发所述特性或功能或在未来版本中包含任何此类特性或功能的义务。
传感器的位置优化无线可穿戴FNIRS系统，用于使用数据驱动方法来改善可耐受性
摘要：功能性近红外光谱（FNIRS）是人类认知工作负载评估中的血液动力学方式，因为从信号处理的角度来看，它更容易实施，非侵入性，低成本和其他好处，因此受到了流行。研究中使用的可穿戴无线FNIRS系统有望表明，可以在诸如操作员的认知工作负载监视中使用FNIRS进行认知工作负载评估。在这种情况下，系统的耐磨性是影响用户舒适性的重要因素。在这方面，如果可以将FNIRS系统最小化，而不会对认知工作负载的检测准确性造成太大损害，则可以提高系统的耐磨性。在这项研究中，使用涵盖整个额头的FNIRS系统获得了与认知工作相关的血液动力学变化，这是大多数认知工作负载监测研究中感兴趣的地区。使用机器学习方法来探索认知工作负载分类准确性的平均准确性如何在额头上的各个感应位置（例如左，中，右，左中间，右中间和整个额头）上有所不同。与整个额头相比，统计显着分析结果表明，中间位置可能导致认知工作负载分类的准确性显着，并且在平均准确性上具有统计学上的微不足道的不同。因此，考虑到额头上的中间位置以进行认知工作负载监测，可以通过优化传感器位置来改善可穿戴的FNIRS系统。
使用数据湖和 AI/ML 进行航班规划 - awsstatic.com
使用 Amazon SageMaker 访问、标记、构建、训练、调整、部署和管理预测模型，以预测停留时间和预计离境通关时间。使用 Amazon SageMaker Debugger 促进模型的训练和调整。使用 Amazon SageMaker Model Monitor 检测和修复概念漂移。
3.使用数据和人工智能时的注意事项
【案例一：人类基因组计划】1990年前后，美国 破译人类基因组不仅会对研究人员和医疗实践产生影响，而且会对每个人和整个社会产生影响。 （保护遗传信息=个人信息、防止基于遗传信息的歧视等）因此，不仅研究人员、医生、患者，而且更广泛意义上的社会也有必要讨论在何种程度上才是“可以接受的”。
使用数据预测电池的当前和未来状态...
机器学习是人工智能的特定应用，它允许计算机通过一组算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域中，机器学习最近成为了电池建模的一种新方法，不仅是为了确定电池的当前充电，而且还可以预测其未来的健康状况和剩余使用寿命。在这篇评论中，我们首先讨论文献中研究的两种类型的电池模型，以进行电池状态预测：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型的当前局限性，我们展示了机器学习技术的前景，以快速准确的电池状态预测以及所涉及的主要挑战，尤其是在高吞吐量数据生成中。此外，我们建议将物理学和领域知识纳入，以开发更容易解释和可解释的机器学习模型。总体而言，我们将数据驱动的机器学习视为一种有希望的建模技术，它可以在将来打开电池制造，使用和优化的新的，令人兴奋的机会。
使用数据挖掘方法预测机场到达率
本论文 - 开放获取由 Scholarly Commons 免费提供给您。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受并纳入论文和论文。欲了解更多信息，请联系 commons@erau.edu 。
1998; 58：409-412。 Cancer Res Toshihiko Kawamori，Chinthalapally V. Rao，Karen Seibert等。环氧合酶-2抑制剂，针对结肠癌 使用数据挖掘KNN技术的季节性到年度气候预测 病毒编码的蛋白酶和Nidovirales中的蛋白水解加工 无损单元格的ins and of-... 合作移动机器人技术：前因和指示 Arbuscular菌根真菌在Agro 中的作用 刺激布里鲁因散射：测量，系统障碍和应用的概述
塞来昔布。在7周龄时，除了接受盐水治疗的动物外，所有动物都接受了S.C.每周一次注射AOM（15 mg/kg体重）2周。然后将大鼠维持在对照或实验饮食中，直到实验终止。体重在最初的8周内每周记录每周一次，然后每4周记录体重。每天监测动物的一般健康。该实验在第二次AOM治疗后50周终止，此时所有动物均被二氧化碳安乐死杀死。剖腹手术后，整个胃和肠道被切除并纵向打开，并用正常的盐水冲洗含量。使用解剖显微镜，大小的肠道肿瘤的位置，数量和大小严重地注意到了。用卡尺测量每个肿瘤的长度，宽度和深度。肿瘤体积（31）。其中v为音量。l是长度。w是宽度，d是