摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态(例如大脑和行为)之间关联的强大多元方法。然而,当样本量类似于或小于数据中的变量数量时,标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合,即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题,但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题,并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面,包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据(n 均为 .500)。我们使用这些数据的低维和高维版本(即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内)来展示数据维数对模型的影响。最后,我们总结了本教程的关键课程。
可持续能源市场的迅猛增长正推动着各种规模、经济可行的储能技术的发展。[1] 采用资源丰富的 Na + 电荷载体取代最先进的锂离子电池中稀缺的 Li + (23 000 ppm vs 地壳中的 20 ppm) 有望降低制造成本,从而提高电化学储能设备的经济性。[2] 尽管如此,在 Li + 系统中常见的能量-功率权衡问题在 Na + 系统中变得更加严重,这源于 Na + 比 Li + 具有更大的离子尺寸(六重配位为 1.02 Å vs 0.76 Å)、更重的相对原子质量(23 vs 7)和更高的氧化还原电位(相对于标准氢电极为 -2.71 V vs -3.05 V)。 [3] 从这个意义上讲,合理地重构已建立的Li+存储电极材料以适应平稳的Na+容纳环境并同时实现快速充电和高容量行为至关重要。
1部门医学和外科,米兰 - 比科卡大学,意大利20900年; g.arosio17@campus.unimib.it(g.a. ); geeta.geeta@unimib.it(G.G.S. ); m.villa96@campus.unimib.it(M.V. ); mario.mauri@unimib.it(M.M. ); ialilia.crespiatico@unimib.it(i.c. ); diletta.fontana@unimib.it(D.F. ); chiara.manfroni@unimib.it(c.m. ); cristina.mastini@unimib.it(c.m. ); marina.zappa.mz@gmail.com(M.Z。 ); vera.magistroni@unimib.it(V.M. ); monica.ceccon@unimib.it(M.C. ); sara.redaelli@unimib.it(S.R. ); admin@lucamassimino.com(l.m. ); rocco.piazza@unimib.it(R.P. ); carlo.gambacorti@unimib.it(C.G.-P。)2部门血液学和造血细胞移植,希望市政府医疗中心,1500 E Duarte Rd,CA 91010,美国3 USA 3 USA 3部门胃肠病学,人类大学,Pieve Emanuele,Pieve Emanuele,Pieve Emanuele,periake emanuele,20090年,米兰夫妇,儿童,儿童,妇女,妇女,妇女。帕多亚大学,意大利帕多瓦35122; anna.garbin.1@studenti.unipd.it(A.G.); federica.lovisa@unipd.it(F.L. ); lara.mussolin@unipd.it(l.m.) 5非霍奇金淋巴瘤单元,Istituto di ricerca pediatrica fondazione fondazionecittàdellasperanza,35122 Padova,意大利 *通信:luca.mologni@ni@unimib.it†这些作者做出了同等的贡献。1部门医学和外科,米兰 - 比科卡大学,意大利20900年; g.arosio17@campus.unimib.it(g.a.); geeta.geeta@unimib.it(G.G.S.); m.villa96@campus.unimib.it(M.V.); mario.mauri@unimib.it(M.M.); ialilia.crespiatico@unimib.it(i.c.); diletta.fontana@unimib.it(D.F.); chiara.manfroni@unimib.it(c.m.); cristina.mastini@unimib.it(c.m.); marina.zappa.mz@gmail.com(M.Z。); vera.magistroni@unimib.it(V.M.); monica.ceccon@unimib.it(M.C.); sara.redaelli@unimib.it(S.R.); admin@lucamassimino.com(l.m.); rocco.piazza@unimib.it(R.P.); carlo.gambacorti@unimib.it(C.G.-P。)2部门血液学和造血细胞移植,希望市政府医疗中心,1500 E Duarte Rd,CA 91010,美国3 USA 3 USA 3部门胃肠病学,人类大学,Pieve Emanuele,Pieve Emanuele,Pieve Emanuele,periake emanuele,20090年,米兰夫妇,儿童,儿童,妇女,妇女,妇女。帕多亚大学,意大利帕多瓦35122; anna.garbin.1@studenti.unipd.it(A.G.); federica.lovisa@unipd.it(F.L.); lara.mussolin@unipd.it(l.m.)5非霍奇金淋巴瘤单元,Istituto di ricerca pediatrica fondazione fondazionecittàdellasperanza,35122 Padova,意大利 *通信:luca.mologni@ni@unimib.it†这些作者做出了同等的贡献。
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抽象的视觉场损失和视觉空间忽视是大脑中风的经常后果。他们在许多日常活动中经常对独立性产生强大的影响。旨在减少这些残疾的康复非常重要,并且已经提出了几种技术来促进受损的视觉场的意识,补偿或恢复。我们在这里描述了使用适应性拳击疗法的康复干预措施,该疗法是针对特定病例量身定制的多学科干预措施的一部分。一名58岁的男子,有左同源性偏侧(HH)和温和的视觉空间偏爱,参加了右颞叶乳中风后六个月参加了36次拳击疗法。反复刺激了他的盲人和被忽视的半场,并通过拳击运动进行了训练,以改善他的健康半部的使用来补偿他的陈述。患者在培训开始之前显示出稳定的HH。经过六个月的拳击疗法,他报告了对视觉环境的认识提高了。至关重要的是,他的HH进化为左上的四局局部,并且对左侧刺激的空间关注得到了改善。几种认知功能,他的情绪也显示出改善。我们得出的结论是,拳击疗法有可能改善视觉场损失的个别患者的视觉空间障碍的补偿。
在本文中,我们提出了一个模块化系统,用于代表和推理,并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规(HC)的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆(AV)将在道路上进行交互,尤其是在城市环境中,我们声称应该存在一个可访问,统一的高级计算模型,并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变,不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建:使用逻辑英语编码规则的自然语言接口;序言中规则的内部表示;以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用:逻辑英语被转化为序言(以及一些支持代码); Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo,我们可以可视化建模规则的效果,并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为,以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后,验证者利用有关潜在违规行为的信息,以确定违规行为是否应处以惩罚,在异常和案件之间进行区分。
第一单元:基础逻辑与证明:命题逻辑、命题逻辑的应用、命题等价、谓词和量词、嵌套量词、推理规则、证明简介、证明方法与策略。第二单元:基本结构、集合、函数、序列、和、矩阵和关系:集合、函数、序列与和、集合和矩阵关系的基数、关系及其性质、n 元关系及其应用、表示关系、关系的闭包、等价关系、偏序。第三单元:算法、归纳与递归:算法、函数的增长、算法的复杂性。归纳与递归:数学归纳、强归纳与良序、递归定义与结构归纳、递归算法、程序正确性。第四单元:离散概率和高级计数技术:离散概率简介。概率论、贝叶斯定理、期望值和方差。高级计数技术:递归关系、解决线性递归关系、分治算法和递归关系、生成函数、包含-排除、包含-排除的应用。第五单元:图:图和图模型、图术语和特殊类型的图、表示图和图同构、连通性、欧拉和汉密尔顿路径、最短路径问题、平面图、图着色。树:树的简介、树的应用、树的遍历、生成树、最小生成树。教科书:
4AID2-01:离散数学结构 学分:3 最高分数:100(IA:30,ETE:70) 3L+0T+0P 期末考试:3 小时 SN 内容 小时 1 简介:课程的目标、范围和结果。 1 2 集合论:集合的定义、可数集和不可数集、集合运算、集合的划分、基数(包含-排斥和加法原理)维恩图、集合上一些一般恒等式的证明。关系:定义、关系类型、关系的组成、关系的图形表示、等价关系、偏序关系、作业调度问题。函数:定义、函数类型、一对一、进入和到达函数、反函数、函数组成、递归定义函数、鸽巢原理。定理证明技术:数学归纳法、矛盾证明。函数组成。鸽巢原理和广义鸽巢原理。
课程内容/教学大纲简介:范围;历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题:生产系统和人工智能;图搜索策略:无信息搜索、启发式搜索技术;约束满足问题;随机搜索方法;搜索博弈树:极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理:人工智能中的谓词演算:语法和语义、表达力、统一性、解析度;解析度反驳系统;情境演算。不确定性下的推理:不确定性概念;不确定知识和推理、概率;贝叶斯网络。规划:使用状态空间搜索进行规划;规划图;偏序规划。决策:顺序决策问题、最优策略算法。机器学习:从观察中学习:不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。