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World File Search System分类程序
分类程序手册
TOP 05 – 商业和管理 ................................................................................................................ .. 12.1 * 0501.00 – 商业和贸易，一般 ...................................................................................................................... 12.1 * 0502.00 – 会计 ............................................................................................................................................. 12.1 * 0502.10 – 税务研究 ............................................................................................................................................. 12.1 * 0504.00 – 银行和金融 ............................................................................................................................. 12.1 * 0505.00 – 工商管理 ............................................................................................................................................. 12.1 * 0506.00 – 工商管理 ............................................................................................................................................. 12.1 * 0506.30 – 管理发展与监督 ............................................................................................................................. 12.1 * 0509.10 – 广告 ............................................................................................................................................. 12.2
机器学习、神经和统计分类
分类任务出现在人类的广泛活动中。从最广泛的意义上讲，这个术语可以涵盖基于当前可用信息做出某些决策或预测的任何情况，而分类程序则是在新的情形下重复做出此类判断的某种正式方法。在本书中，我们将考虑一种更为严格的解释。我们假设问题涉及构建一个程序，该程序将应用于连续的案例序列，其中每个新案例都必须根据观察到的属性或特征分配给一组预定义的类别之一。从一组已知真实类别的数据构建分类程序也被不同地称为模式识别、鉴别或监督学习（以将其与无监督学习或从数据中推断类别的聚类相区别）。分类任务是基础的环境包括，例如，根据机器读取的邮政编码对字母进行分类的机械程序、根据财务和其他个人信息对个人进行信用状况分配以及对患者疾病进行初步诊断以便在等待最终测试结果时选择立即治疗。事实上，科学、工业
机器学习、神经和统计分类
分类任务出现在人类的各种活动中。从最广泛的意义上讲，这个术语可以涵盖基于当前可用信息做出某些决策或预测的任何情况，而分类程序则是在新情况下重复做出此类判断的某种正式方法。在本书中，我们将考虑一种更为严格的解释。我们假设问题涉及构建一个程序，该程序将应用于连续的案例序列，其中每个新案例都必须根据观察到的属性或特征分配给一组预定义的类别之一。从一组已知真实类别的数据中构建分类程序的过程也被不同地称为模式识别、鉴别或监督学习（以将其与无监督学习或从数据中推断类别的聚类相区别）。分类任务是基础的环境包括，例如，根据机器读取的邮政编码对字母进行分类的机械程序，根据财务和其他个人信息对个人进行信用状况分配，以及对患者疾病进行初步诊断以便在等待最终测试结果时选择立即治疗。事实上，科学、工业和医疗领域中出现的一些最紧迫的问题
网络嵌入以实现大脑连接
摘要 在神经科学中，网络目前用于表示大脑连接系统，目的是确定大脑本身的具体特征。 然而，使用常见的网络描述符来区分健康的人脑网络和病态人脑网络可能会产生误导。 为此，我们探索了网络嵌入技术，目的是比较大脑连接网络。 我们首先提出了健康大脑连接的代表性图的定义。 然后，介绍了两种通过嵌入的分类程序，在不同的数据集中获得了良好的准确度结果。 此外，这种技术的强大之处在于可以在低维空间中可视化网络，从而有助于解释不同条件下（例如正常或病理）网络之间的差异。
在 plab = ... 处进行 Pb+Pb 碰撞的定向流测量
在分析中，我们仅使用与事件主顶点相关的轨迹。表 1 给出了选择标准列表。与轨迹相关的簇与给定轨迹轨迹的最大可能簇数量之比用于抑制分裂轨迹的贡献。主轨迹是根据与光束方向横向平面上到主顶点的最近接近点 (DCA) 的距离选择的。DCA (bX) 的分布被磁场水平涂抹，因此 bX 的可接受窗口选为 DCA (bY) 垂直分量的两倍。事件中心性分类按照参考文献 [3] 中描述的程序执行。PSD 中的前向能量用作中心性估计器。中心性分类程序的结果如图 2 (a) 所示。
GLOBE Observer：利用人工智能驱动的公民科学推进地球系统知识的案例研究
公民科学和人工智能 (AI) 相互补充，充分利用了人类和机器的优势。公民科学生成数 TB 的原始数字、文本和图像数据，对这些数据的分析需要自动化技术才能有效地进行处理。相反，AI 计算机视觉技术在训练过程中可能需要数以万计的图像，而公民科学项目非常适合提供大型数据库。在此，我们描述了 AI 工具如何应用于 GLOBE Observer 公民科学数据生态系统，其中图像识别算法支持数据提取过程、保护用户隐私并提高数据保真度。GLOBE 公民科学数据已用于开发自动数据分类程序，从而实现蚊子幼虫和土地覆盖标签的信息发现。这些进步使 GLOBE 公民科学家数据可用于环境和健康研究，以及 GeoAI 一般领域工作的机器学习科学家。
欧洲罕见和复杂癫痫参考网络
SCORE-EpiCARE 自上次报告以来，我们发表了一篇关于癫痫发作持续时间的论文，该论文基于大型 SCORE 数据集（Meritam 等，Epilepsia 2023）。目前，几个 EpiCARE 中心正在使用 SCORE 就周期性和节律性脑电图模式进行评级者间一致性测试。评级者间一致性旨在标准化对这些难以解释的模式的识别，并改善对这些具有挑战性的实体的管理。该工作组参加了定期的在线会议，EpiCARE 中心对 SCORE 计划的了解也得到了进一步的传播。已经收集了近 300 个脑电图，这将允许使用高度标准化的脑电图检测和分类程序（SCORE）来确定比文献中先前研究数量更多的评级者间一致性。工作组讨论了该项目的未来发展，包括考虑将收集的脑电图材料用于教育目的的可能性——通过 EpiCARE 进行开发和传播。
欧洲罕见和复杂癫痫参考网络
SCORE-EpiCARE 自上次报告以来，我们发表了一篇关于癫痫发作持续时间的论文，该论文基于大型 SCORE 数据集（Meritam 等，Epilepsia 2023）。目前，几个 EpiCARE 中心正在使用 SCORE 就周期性和节律性脑电图模式进行评级者间一致性测试。评级者间一致性旨在标准化对这些难以解释的模式的识别，并改善对这些具有挑战性的实体的管理。该工作组参加了定期的在线会议，EpiCARE 中心对 SCORE 计划的了解也得到了进一步的传播。已经收集了近 300 个脑电图，这将允许使用高度标准化的脑电图检测和分类程序（SCORE）来确定比文献中先前研究数量更多的评级者间一致性。工作组讨论了该项目的未来发展，包括考虑将收集的脑电图材料用于教育目的的可能性——通过 EpiCARE 进行开发和传播。
气候变化教育（CCE）计划的分析
气候变化教育（CCE）计划应通过将知识/技能发展整合到积极改变当前的社会系统和个人行动的需求的反思中来促进公民对气候变化的反应。开发了一项分析框架，以检查16个韩国和国际CCE计划以识别（1）结构和内容以及（2）对强调行动强调的气候变化教育（AECCE）计划进行分类。结果表明，大多数CCE程序都是针对基础级别的，并且强调知识/技能发展，但不采取行动。AECCE分类程序的结构较低，包括更多的反身活动，并采取了更多的行动。韩国AECCE计划提供了在线内容，并在个人层面促进了行动。国际AECCE计划平衡在线/现实生活中的内容，并在社会政治层面促进了更多的行动。AECCE程序需要