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World File Search System判别
使用修改的线性判别
*通讯作者：Zeba Khanam，z.khanam@seu.edu.edu.sa摘要视网膜病是对眼睛的视网膜的损害，这是严重的糖尿病微血管并发症。通常使用机器学习和深度学习算法等AI方法开发用于DR管理的CAD工具。最近，使用深度学习模型开发了用于DR的诊断工具。由于这一事实，这些模型的培训需要大量数据。数据集中的实例较少，因此大量数据不均匀。这项研究引入了一种称为Modified LDA的新范式，该范式使用少量培训数据成功培训模型，从而避免了使用此类有限数据时出现的过度拟合和近似错误的常见问题。通过我们的研究，我们提出了一种新的方法（一种修改的线性判别算法），用于对糖尿病患者进行分类和诊断。从Kaggle收集的信息。准确性（97.92％），曲线下的面积（0.9999）和Gini指数（0.998）都是数字上升的。通过分析客观绩效指标和解释模型，我们发现建议的模型优于识别糖尿病患者的最新方法，并在存在缺失值时对疾病的严重程度进行排名。因此，眼科医生可能能够在该工具的帮助下就糖尿病疾病的严重性获得第二意见。关键字糖尿病预测，线性判别算法，修改算法，机器学习，预测建模，分类，特征选择，数据分析
用于脑电图情绪识别的图形自适应半监督判别子空间学习
由于脑电信号不易伪装且蕴含着丰富的神经生理信息，在客观情绪识别方面表现出显著的优势，基于脑电信号的情绪识别成为脑机接口领域的热门研究领域。然而，脑电信号一般具有非平稳性且信噪比较低，难以分析。受探索判别子空间表示通常有助于捕捉脑电数据语义信息的启发，本文提出了一种图自适应半监督判别子空间学习（GASDSL）模型用于基于脑电信号的情绪识别。GASDSL旨在探索一个判别子空间，其中类内散度减小而类间可分性增加。采用自适应最大熵图构建和半监督子空间情绪状态预测来调解判别子空间学习。对 SEED-IV 和 SEED-V 数据集进行的大量比较研究表明：1）与其他半监督学习模型相比，GASDSL 实现了令人满意的情绪识别准确率；2）随着模型的迭代，学习到的最大熵图和子空间的判别能力都得到了提高；3）根据空间频率模式分析结果，从 Gamma 波段、左/右颞叶、前额叶和（中央）顶叶提取的特征对情绪识别贡献更大。2023 作者。由 Elsevier BV 代表沙特国王大学出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
机器学习真正的判别基因座
摘要 - 石墨烯的进步在探索其用于不同应用程序的属性方面产生了需求。探索其特性的一种方法是降低其疏水性。为了克服石墨烯的疏水性，表面活性剂已用于功能化，从而改善了石墨烯单层的表面特性。因此，研究CVD石墨烯的表面活性剂处理对于理解石墨烯的表面特性影响很有用。这项研究利用硅底物上的CVD石墨烯。在不同的治疗时间内，用不同浓度的巧克力（SC）进行处理。然后，使用原子力显微镜（AFM）对这些样品进行表征，以研究处理前后样品的表面特性。要优化，石墨烯必须保持在硅底物上。结果表明，基本上是SP 2结构的石墨烯的完整性，因为即使在处理SC溶液的重量/体积浓度为1％的重量/体积浓度下，底物也没有分层。
基于量子态判别的多类分类
我们提出了一个通用框架，用于解决多类分类问题，该框架使用可以解释为模糊集的分类函数。我们在基于量子态鉴别技术的量子启发式分类器领域专门研究这些函数。具体来说，我们使用由给定数据集的训练集确定的模糊可观测量（正算子值测度）来构建这些分类函数。我们表明，一旦这些分类函数从训练数据集的量子编码中“提炼”（在经典平台上），就可以在近期的量子计算机上测试此类分类器。我们将这些实验结果与理论结果进行了比较，并提出了一些问题以供未来研究。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
氨基酰基-TRNA合成酶的基因组重复导致 通过电解质选择作者揭示了分子量对糖化聚噻吩混合传导的影响：joshua tropp，A，†dila 柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息 以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析 机器学习真正的判别基因座 chatel处理的CVD石墨烯的表面表征 多糖化期间的预言竞争-NSF -PAR II型WS2-RESE2异构结构及其电荷转移... 工程师人类多能干细胞衍生的天然杀伤细胞，带有Pd-l1 1 磁性碎片和双层量子旋转液体中的分数化金矿模式 成本效益分析，对个性化的，端的... 教学工业机器人技术的自适应沉浸式学习环境 1人口重建的遗传下降和恢复... 激光添加剂制造工艺开发用于矫尿酸盐热电材料 去甲肾上腺素能和胆碱能系统的神经调节作用及其在认知功能中的相互作用：重点综述 用于合成生物学应用的工程聚合酶 电子提交给ACS期刊的模板-NSF -PAR 深度学习的关系从建筑安全法规中提取 使用...
组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。 与AS-A相反，HISZ仅在细菌156 中发现组氨酸生物合成的步骤（Sissler等，1999）。与AS-A相反，HISZ仅在细菌156
过程矩阵的单次判别策略
因果关系这一主题最近在量子信息研究中引起了广泛关注。这项工作研究了过程矩阵之间的单次判别问题，这是一种定义因果结构的通用方法。我们提供了正确区分的最佳概率的精确表达式。此外，我们提出了一种使用凸锥结构理论实现此表达式的替代方法。我们还将判别任务表示为半正定规划。因此，我们创建了 SDP 来计算过程矩阵之间的距离，并根据迹范数对其进行量化。作为一个有价值的副产品，该程序找到了判别任务的最佳实现。我们还发现了两类可以完美区分的过程矩阵。然而，我们的主要结果是考虑与量子梳相对应的过程矩阵的判别任务。我们研究了在判别任务期间应使用哪种策略（自适应或非信号）。我们证明了无论选择哪种策略，区分两个过程矩阵为量子梳的概率都是相同的。
脑机接口的克罗内克线性判别分析...
[1] Fetsje Bijma、Jan C. de Munck 和 Rob M. Heethaar。“时空 MEG 协方差矩阵建模为 Kronecker 积之和”。在：NeuroImage 27.2（2005 年 8 月），第 402-415 页。[2] Kristjan Greenewald 和 Alfred O. Hero。“通过 Kronecker 积展开进行正则化块 Toeplitz 协方差矩阵估计”。在：2014 年 IEEE 统计信号处理 (SSP) 研讨会。ISSN：2373-0803。2014 年 6 月，第 9-12 页。[3] Jan Sosulski 和 Michael Tangermann。“引入块 Toeplitz 协方差矩阵以重新掌握事件相关电位脑机接口的线性判别分析”。收录于：arXiv:2202.02001 [cs, q‑bio] (2022 年 2 月)。arXiv：2202.02001。[4] Arne Van Den Kerchove 等人。“使用正则化时空 LCMV 波束形成对事件相关电位进行分类”。en。收录于：Applied Sciences 12.6 (2022 年 1 月)，第 2918 页。
跨受试者脑电情绪分类的迁移判别词典对学习方法
脑电信号具有不易伪装、可携带、无侵入等特点，在情绪识别中被广泛应用。然而由于个体差异的存在，不同受试者的同一种情绪状态下的脑电信号数据分布会存在一定的差异。传统的情绪识别方法为了得到对新受试者分类效果良好的模型，需要收集大量新受试者的标记数据，但这往往不现实。本研究针对跨受试者脑电情绪分类提出了一种迁移判别字典对学习（TDDPL）方法。TDDPL方法将不同受试者的数据投影到领域不变子空间中，基于最大均值差异（MMD）策略构建迁移字典对学习。在子空间中，TDDPL学习共享的综合字典和分析字典，搭建从源域（SD）到目标域（TD）的判别知识桥梁。通过最小化每个子字典的重构误差和类间分离项，学习到的合成字典具有判别性，而学习到的低秩编码具有稀疏性。最后，在 TD 中，基于分类器参数、分析字典和投影矩阵构建判别分类器，而无需计算编码系数。在 SEED 和 SEED IV 数据集上验证了 TDDPL 方法的有效性。
S 3 LRR：联合判别子空间识别和半监督脑电情绪识别的统一模型
摘要：基于脑电数据的情绪识别一直是学术界和工业界的研究热点，为实现和谐的人机交互奠定了坚实的基础。但现有研究大多直接对脑电特征进行分类，或者采用“特征变换+分类”的两阶段范式进行情绪识别。前者通常无法获得理想的效果，而后者则不可避免地打破了特征变换与识别之间的联系。在本文中，我们提出了一个简单而有效的模型——半监督稀疏低秩回归（S3LRR），将判别子空间识别和半监督情绪识别统一在一起。具体而言，S3LRR 通过将最小二乘回归（LSR）中的投影矩阵分解为两个因子矩阵来表示，从而完成判别子空间识别并将子空间脑电数据表征与情绪状态联系起来。在基准SEED_V数据集上的实验研究表明，S3LRR联合学习机制使得情绪识别性能得到较大提升。
基于脑电信号的脑动态复杂网络特征提取及儿童癫痫判别框架
摘要：当前关于癫痫的复杂网络研究大多采用脑电图直接构建静态复杂网络进行分析，忽略了其动态特征。本研究采用滑动窗口法对儿童癫痫患者与儿童对照组睡眠状态下的脑电图构建动态复杂网络，提取动态特征并结合到各类机器学习分类器中探究其分类性能，并比较了静态与动态复杂网络的分类性能。在单变量分析中，静态复杂网络中原本不显著的拓扑特征在动态复杂网络中可以转化为显著特征。在大多数导联间连通性计算方法下，利用动态复杂网络特征进行判别的准确率均高于静态复杂网络特征。特别是在全频段下的相干函数虚部（iCOH）方法中，大多数机器学习分类器的判别准确率均高于95%，且在较高频段（β频段）和全频段的判别准确率高于较低频段。与使用静态复杂网络特征相比，我们提出的方法和框架可以有效地概括脑电信号中更多的时变特征，从而提高机器学习分类器的判别准确率。