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World File Search System光谱图
脑振荡的光谱图
功能活性与大脑结构接线之间关系之间关系的数学建模很大程度上是使用具有区域性参数的非线性和生物物理详细的数学模型进行的。这种方法为我们提供了丰富的多稳态动力学曲目，但大脑可以显示，但在计算上是要求的。此外，尽管微观水平上的神经元动力学是非线性和混乱的，但尚不清楚是否需要此类详细的非线性模型来捕获新兴的中介体（区域人口合奏）和宏观（整个大脑）行为，这在很大程度上是确定性的，并且在很大程度上是确定性的和可重复的。的确，基于光谱图理论的最新建模工作表明，没有区域变化参数的分析模型可以捕获经验磁性频率光谱以及Alpha和Beta频段的空间模式。在这项工作中，我们展示了基于基于静止健康受试者的磁脑摄影记录获得的频谱的改进，基于频谱理论的模型。我们根据经典的神经质量模型重新重新制定了光谱图理论模型，因此提供了更具生物解释的参数，尤其是在局部规模上。我们证明，在比较模型频谱的光谱相关性并从磁脑摄影记录中获得的光谱相关性时，该模型的性能优于原始模型。该模型在预测经验α和β频带的空间模式方面也表现出色。
用于高光谱图像分类的多尺度动态图卷积网络
摘要 —卷积神经网络（CNN）在高光谱图像表示方面表现出色，并在高光谱图像分类中取得了良好的效果。然而，传统的 CNN 模型只能对具有固定大小和权重的规则方形图像区域进行卷积，因此，它们不能普遍适应具有各种对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能还有待提高，特别是在类边界方面。为了弥补这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里得数据进行卷积，适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的在固定图上工作的 GCN 模型不同，我们使图能够动态更新
使用树皮光谱图sepstral系数自动诊断心脏声音
心脏病是世界各地死亡的最大原因。心脏声音的诊断是诊断（1）的心脏病的有效方法。使用计算机技术自动听诊节省了医生的时间和工作。许多论文使用几种方法讨论了对心脏声音的分析和识别。Shamsuddin N等。（2005）（2）使用muntilayer feed向前神经网络进行分类心脏声音。他们获得了11种心脏病的正确分类的100％。Garzon JJ等人（2008）（3）使用支持向量回归来检测杂音。他们获得了正常和病理心动图（PCG）信号精度的97.85％。Maglogiannisa I和HisColleagues（2009）（4）使用小波和SVM对心脏声音进行分类。Yana Z等。 al。 （2010）（5）Yana Z等。al。（2010）（5）
AVHYAS：用于高级高光谱图像分析的免费开源 QGIS 插件
摘要 — 高级高光谱数据分析软件 (AVHYAS) 插件是一个基于 Python-3 的量子 GIS (QGIS) 插件，旨在处理和分析高光谱 (Hx) 图像。从 1.0 版开始，AVHYAS 是一个免费的开源平台，用于在研究学者、科学家和潜在最终用户之间共享和分发 Hx 数据分析方法。它旨在保证现在和将来 Hx 机载或星载传感器的充分利用，并提供用于 Hx 数据处理的高级算法。该软件可免费使用，并提供一系列基本和高级工具，例如大气校正（用于机载 AVIRIS-NG 图像）、标准处理工具以及用于 Hx 数据分析的强大的机器学习和深度学习接口。本文概述了 AVHYAS 插件，解释了典型的工作流程和用例，以使其成为高光谱遥感应用的常用平台。索引词 —AVHYAS、QGIS、Python 3.0、高光谱数据分析、分类、深度学习、分离、融合、回归、目标检测
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
csci5160.pdf -cuhk cse
1。组合优化：Alexander Schrijver，Springer，2003年，多面体和效率。2。近似算法的设计，David Williamson和David Shmoys，剑桥大学出版社，2010年。3。L.Lovász的半决赛程序和组合优化，载于：算法和组合学的最新进展（编辑B.A. Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。B.A.Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。Reed，C.L。linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。4。Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。5。关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。
贝叶斯的贝叶斯推理用于脑振荡的光谱图模型植物层应用微生物学
摘要植物层或植物叶表面代表了一个大小相当大的微生物生态系统，具有非凡的生物多样性和巨大的潜力，可在生物技术，农业，医学和其他地方发现新产品，工具和应用。这种迷你审查强调了植物圈的应用微生物学是一种原始的研究领域，该领域与基因，基因产物，自然化合物和特征有关，这些基因，自然化合物和特征是浮力层特异性适应和服务，这些适应和服务具有当前或未来创新的商业和经济价值。的例子包括植物生长和抑制疾病的植物杆菌，支持人类健康的益生菌和发酵食品，以及对空气生污染物，残留农药或塑料造成叶面污染的微生物。腓骨微生物可将植物生物量转化为堆肥，可再生能量，动物饲料或纤维。他们生产食品，例如增稠剂和糖替代品，工业级生物表面活性剂，新型抗生素和癌症药物，以及用作食品添加剂或冷冻剂的酶。此外，基于DNA序列的基于叶片相关的微生物群落的新发展允许在食品安全和保障的背景下进行监视方法，例如，在叶状蔬菜上检测到肠道蔬菜，预测植物性疾病暴发，并拦截植物疾病爆发，并拦截植物性植物病原体和对国内交易商品的病原体和病虫。
车辆到网格的车队服务提供，考虑非线性电池行为
图2。去甲肾上腺素能系统对神经振荡的因果作用。a）围绕阶段LC刺激的皮质脑EEG的光谱图。b）LC刺激导致高频（10-100 Hz）与低频（1-10 Hz）的EEG功率比显着增加。从[105]采用。c）通过α-2激动剂可乐定给药来操纵去甲肾上腺素的系统，改变了皮质脑电图的相位振幅耦合（2只小鼠，9个疗程；作者未发表的数据）。
Braintalker：使用WAV2VEC 2.0
摘要 - 从大脑中的神经活动中解码口语是一个快速的研究主题，因为它可以使在产生可听见的语音困难的人们中进行沟通。对于此任务，电皮质学（ECOG）是记录具有高时间分辨率和高空间精度的大脑活动的常见方法。但是，由于获得ECOG记录所需的风险外科手术程序，收集了相对较少的数据，并且该数量不足以训练基于神经网络的脑对语音（BTS）系统。为了解决这个问题，我们提出了Braintalker，这是一个新颖的BTS框架，它在极低的资源场景下从ECOG信号中产生可理解的口语演讲。我们使用预先训练的自我监督模型WAV2VEC 2.0采用转移学习方法。具体来说，我们训练一个编码器模块将ECOG信号映射到匹配相应口语语音的wav2Vec 2.0表示的潜在嵌入。然后，使用堆叠的卷积和基于变压器的层将这些嵌入转化为MEL光谱图，这些图形被送入神经声码器中以合成语音波形。实验结果表明，我们所提出的框架在主观和客观指标方面达到了出色的表现，包括生成的和地面真相光谱图之间的Pearson相关系数为0.9。我们共享公开可用的演示和代码1。
41000图理论讲师：Luca Trevisan
41000图理论讲师：Luca Trevisan本课程是关于研究网络的算法和分析技术，尤其是从有趣的生成模型中采样的随机网络。该课程对有向和无向图的基本熟悉，连接性和较强的连接性的概念，以及图形及其属性的BFS和DFS访问。我们将研究线性代数技术在图形上的应用，有关光谱图理论和光谱算法的各种结果，我们将在随机块模型中分析用于社区检测的光谱算法，并在随机图中找到种植的集团。第1周：连通性，剪切和光谱图理论讲座1：拉普拉斯（Laplacian）和连通性讲座的无向图，特征值的拉普拉斯矩阵：图形分配的光谱算法及其分析第3：拉普拉卡（Laplacian eigenvalues and Combinix Properties properix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix properrix and pertrix propertrix and pertrix propertrix propertry propertrix propertrix： algorithms for random graphs Lecture 4: spectrum of the adjacency matrix of random graphs, Matrix Chernoff bounds, applications Lecture 5: spectral algorithms for finding planted cliques in random graphs Lecture 6: spectral algorithms for community detection in the stochastic block model Week 3: other matrix norms and semidefinite programming algorithms Lecture 7: semidefinite programming, Grothendieck inequality, and more on community detection Lecture 8: semidefinite programming for community detection in the stochastic block model Lecture 9: semidefinite programming and robustness Week 4: spectra of graphs, random walks, and other random processes Lecture 10: the spectrum of Cayley graphs Lecture 11: expanders, random walks and MCMC algorithms Lecture 12: percolation