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使用经验动态建模从2011年到2020
肾脏综合征（HFRS）出血热是由汉塔病毒引起的严重疾病，并由啮齿动物传播。气象因素（例如温度，潮湿，降水和风速）会影响HFRS的发生，扩散和爆发。然而，气候变化及其对疾病的影响之间的关系是复杂的，需要更多的研究为发展适应策略提供强大的科学基础。这项研究采用了一种称为经验动态建模（EDM）的新技术来研究Weifang气象因素与HFRS爆发之间的时间延迟的非线性关系。结果表明，气象因素可以以宏观和微观量表驱动HFRS的传播。温度（滞后2周）和HFRS发病率之间的关系表现出倒立U形曲线，发病率最高在10°C处。气象条件的变化，例如温度，相对湿度和降水的升高，可能会导致4-6个月后HFR的发病率升高。这项研究的结果对于公共卫生官员和政策制定者及时采取措施减轻气候变化对HFRS蔓延的影响至关重要。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
在心率变异性信号上使用经验模式分解来评估2型糖尿病中的自主神经病进展
摘要：在这项研究中，我们研究了从心电图（ECG）RR间隔提取的基于经验模式分解（EMD）的特征，以区分2型2型糖尿病的患者（T2DM）患者的心血管自主神经病（CAN）不同水平。这项研究涉及60名参与者分为三组：没有罐头，亚临床罐和建立的罐头。Six EMD features (area of analytic signal representation— ASR area ; area of the ellipse evaluated from the second-order difference plot— SODP area ; central tendency measure of SODP— SODP CTM ; power spectral density (PSD) peak amplitude— PSD pkamp ; PSD band power— PSD bpow ; and PSD mean frequency— PSD m f req ) were extracted from the RR interval signals and compared between groups.结果表明，除了PSD M F REQ外，Nocan和Estcan个体之间的所有EMD特征及其组件之间的显着差异。但是，每个特征的某些EMD组成部分显示Nocan或Estcan的个体与subcan的人之间存在显着差异。这项研究发现了降低ASR面积和SODP面积值的模式，SODP CTM值的增加以及PSD BPOW和PSD PKAMP值的降低。这些发现表明，EMD结果度量可能有助于表征与T2DM个体相关的CAN表现的变化。
引用/参考：Tosun, M. & Çetin, O. (2021)。使用经验模态分解和 Welch 方法对四类运动幻像脑电信号进行深入分析
在基于脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）应用中，从想象相关肢体运动获得的运动想象（MI）信号中提取特征并对其进行分类是一个非常重要的问题。在 MI-EEG 信号的研究中，已经使用了许多不同的特征提取方法和分类算法。然而，随着这些信号中类别数量的增加，分类成功率之间存在显著差异。在提出的方法中，提出了一种包括信号功率谱密度（PSD）信息的特征提取方法。通过对原始 EEG 数据应用经验模态分解 (EMD)，可以获得不同频率水平的信号。这些信号的PSD值是使用Welch方法计算的。将得到的PSD值组合成特征向量。使用生成的特征向量，训练了一种流行的深度学习算法——长短期记忆 (LSTM) 网络。对培训后获得的测试成功情况根据个人和渠道进行了详细的比较。比较结果发现，位于头皮中心点的通道比其他通道更成功。