XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
根据全球基金质量保证政策分类的疟疾药品清单
专家审查小组（ERP）：专家审查小组是由WHO基本药品和药品部门主持的外部技术专家组成的独立技术机构，旨在审查与未经Qualqualififififififice或SRA/WLA的使用相关的FPP相关的潜在风险/福利，或者允许允许其允许全球基金进行裁决。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。 但是，在某些情况下，可以延长建议期。 与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。 有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。ERP审查的产品可以在有限的时间内（最多12个月）购买。但是，在某些情况下，可以延长建议期。与ERP审查产品的供应商/制造商的合同不应比该产品建议的有效期更长。有关ERP流程和质量保证信息的详细信息，请参阅https://www.theglobalfund.org/en/sourcing-management/quality-assurance/。
探索Brats Dataset上神经胶质瘤等级分类的放射学标准
∗ xlim laboratory, 11 bd Marie and Pierre Curie, 86360 Chasseneuil-du-Poitou, France email address: Paul.dequidt@univ-poitiers.fr (Paul Dequidt) 1 Xlim Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Poitiers, Poitiers, France 2 Dactim-Mise, LMA, UMR CNRS 7348法国POITIERS，POITIERS，POITIERS 3西门子医疗保健SAS，圣丹尼斯，法国4公共实验室CNRS-SIEMENS I3M 5M 5 5号5M 5号放射科，圣艾蒂安大学，法国圣维蒂安，法国6号，6 Chru de Tours，Chru De Tours，UMR 1253 Ibrain，Inserm tours，Inserm，Inserm，Inserm torem，inserm tormer，Iserm tormer，Inserm tore omer，inserm tours，inserm torem，inserm torem，con Picardie，Picardie Jules Verne大学（UPJV）
使用机器学习方法通过成像预测微生物组分类的特征
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2025 年 2 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.03.636311 doi：bioRxiv preprint
福利 - 苏格尔分类的伴侣 - 超过一半的时间...
资格，您有资格获得公共雇员福利委员会（PEBB）保险福利，当时连续6个以上任命为机密员工职位，平均每月至少80小时（480小时）。机密的员工是指由劳动合同（“合同”）管辖的职位，或者由UW管理，根据州人力资源规则。保险福利通常从下个月的第一个开始。但是，如果有必要的约会在本月的第一个业务或日历日开始，则资格将在当天开始。在确定初始保险资格后保持资格，必须在一个月中至少付款8小时，以维持PEBB保险福利。如果处理分离或您在一个日历月的服务中休息，则资格结束，必须重新建立。Learn more at: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/eligibility-for-insurance/ Medical Insurance Eligible employees may choose from several health plans, all of which are listed here: http://hr.uw.edu/benefits/health-insurance/compare-plans Medical Flexible Spending Account (Medical FSA) If you choose a non CDHP医疗计划，您可以选择为免税医疗FSA做出贡献。医疗FSA允许您节省合格的健康费用。http://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-to-to-save/fsa-tax-savings-for-medical-costs/有限目的灵活的支出帐户（LFSA），您可以在参与任何医疗计划时为LFSA做出贡献。LFSA允许您节省合格的牙科和视力费用。但是，您不能在同年参加医疗FSA和LFSA。https://hr.uw.edu/benefits/more-ways-to-save/limited-pelimited-pelimit-fsa/牙科保险从两个托管护理计划和一个首选提供商计划中进行选择。为您和您的合格依赖的牙科保费由UW完全支付。https://hr.uw.edu/benefits/insurance/health/plans/dental/
深度学习和可解释的土豆叶疾病分类的AI
马铃薯叶疾病的准确分类在确保作物的健康和生产力方面起着关键作用。本研究通过利用可解释的AI（XAI）和在深度学习框架内转移学习的力量来解决这一挑战的统一方法。在这项研究中，我们提出了一种基于转移学习的深度学习模型，该模型是针对马铃薯叶疾病分类而定制的。转移学习使该模型能够受益于经过训练的神经网络架构和权重，从而增强了其从有限标记的数据中学习有意义表示的能力。此外，将可解释的AI技术集成到模型中，以提供对其决策过程的可解释见解，从而有助于其透明度和可用性。我们使用公开可用的马铃薯叶病数据集训练该模型。获得的验证精度为97％，测试精度为98％。本研究应用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）来增强模型的解释性。这种可解释性对于提高预测绩效，促进信任和确保无缝融合到农业实践至关重要。
EEG电极设置优化了新生儿睡眠状态分类的特征提取技术
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Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。