摘要:背景:创建模型来区分自我报告的心理工作量感知具有挑战性,需要机器学习来识别脑电图信号中的特征。脑电图频带比率量化了人类活动,但对心理工作量评估的研究有限。本研究评估了使用 theta-to-alpha 和 alpha-to-theta 脑电图频带比率特征来区分人类自我报告的心理工作量感知。方法:在本研究中,分析了 48 名参与者在休息和任务密集型活动时的脑电图数据。使用不同的脑电图通道簇和频带比率开发了多个心理工作量指标。使用 ANOVA 的 F 分数和 PowerSHAP 提取统计特征。同时,使用逻辑回归、梯度提升和随机森林等技术建立和测试模型。然后用 Shapley 加法解释来解释这些模型。结果:根据结果,使用 PowerSHAP 选择特征可以提高模型性能,在三个心理工作量指数中表现出超过 90% 的准确率。相比之下,用于模型构建的统计技术表明所有心理工作量指数的结果都较差。此外,使用 Shapley 值来评估特征对模型输出的贡献,可以注意到,ANOVA F 分数和 PowerSHAP 测量中重要性较低的特征在确定模型输出方面发挥了最重要的作用。结论:使用具有 Shapley 值的模型可以降低数据复杂性并改进对感知人类心理工作量的更好判别模型的训练。但是,由于选择过程中特征的重要性及其对模型输出的实际影响有所不同,因此结果有时可能不明确。
摘要分析全州DNA数据库协助执法机构在刑事调查中对个人的识别和检测以及失踪和身份不明的人的身份和位置。佛罗里达州执法部(FDLE)管理全州DNA数据库,其中包含因重罪犯罪而被定罪或被捕的人提交的DNA样本和指定轻罪犯罪,并且能够对此类DNA样本和相关数据进行分类,匹配,匹配和存储分析。目前,在进入州范围内的DNA数据库之前,将所有在监狱设置中收集的DNA样本都会转发以进行分析,并将其提交给FBI的合并DNA指数系统(CODIS)。根据佛罗里达警长协会的说法,由于测试的性质和当前的提交积压,被捕者的DNA测试可能需要数周或几个月的时间进行处理。CODIS是用于描述FBI对地方,州和国家刑事司法DNA数据库的支持计划的一般术语,以及用于运行此类数据库的软件。国家DNA指数系统(NDIS)是Codis的国家一级组成部分,其中包含由联邦,州和地方参与的法医实验室贡献的DNA概况,这使执法人员能够以电子方式进行交换和比较DNA概况,以试图将犯罪或一系列犯罪或已知犯罪联系起来或已知的犯罪或已知的犯罪者。快速DNA是在不到两个小时内从一个人的颊拭子产生DNA谱的完全自动化过程,而无需进行人类干预或审查。快速DNA系统允许县监狱和警长办公室在预订过程中直接向Codis数据库提交合格的逮捕者DNA概况,完全绕开了对FDLE审查和分析的需求。为了使执法机构从批准的快速DNA系统中输入DNA概况到CODIS中,机构的系统必须具有某些信息技术功能,例如实时扫描集成,犯罪历史信息集成以及自动化的合格犯罪集成。CS/HB 1105创建s。 943.324,F.S.,在FDLE中建立快速的DNA赠款计划,以每年授予赠款,从专门拨款到赠款计划的资金到县监狱或警长办公室,以在s下迅速处理DNA样品,以迅速处理DNA样品所需的快速DNA机器。 943.325,F.S。该法案授权FDLE建立标准并设定特定时间段,以接受申请和授予赠款资金的选择过程。
控制单元控制 CPU 周围的数据流。控制单元还向不同组件发送控制信号,指示它们执行哪些操作,例如读取、写入、添加、减去。控制单元解码指令(转换为操作码和操作数)。控制单元控制操作的时间(时钟速度)。算术逻辑单元 (ALU) 执行执行指令所需的计算,包括加法和减法。ALU 还执行逻辑运算,如比较。ALU 有一个内置寄存器,用于存储计算的临时结果
1。需要建造涉及附属结构,车库,游泳池,甲板或补充的站点计划。2。如果适用,则必须在准确详细的站点计划中显示以下信息,显示实际维度:财产边界b。主要结构(房屋/车库)c。现有车道d。现有的围栏,甲板,池,加法,附件结构e。围栏,甲板,游泳池,附件结构或加法f的建议位置。提议的结构和最近的性质线G之间的距离。化粪池系统组件的位置和测量,从储罐和排水的最近边缘到结构h的最接近边缘。好的位置i。排水与公用事业地役权j。保护与步道地役权k。批次的任何独特的物理特征。3。站点计划的形式可能是正式的调查文件(最喜欢的),缩放计算机图或具有所有必需测量结果的手绘图。4。航空图像在彩色时可用于现场计划。但是,将空中图像扫描到相应的属性文件中可能会导致信息丢失。航空图像也可用于追踪清晰,扫描仪友好的场地计划。5。申请人负责向申请提供一个申请,显示拟议的财产修改。6。免责声明:提议的结构非常接近财产线,地役权的边缘,挫折线或沿密西西比州或朗姆酒河流河流,可能需要明尼苏达州许可的测量师为准确性准备的现场计划。
卷积是许多应用的核心操作,包括图像处理、对象检测和神经网络。虽然数据移动和协调操作仍然是通用架构优化的重要领域,但对于与传感器操作融合的计算,底层的乘法累加 (MAC) 操作主导了功耗。非传统数据编码已被证明可以降低这种算法的能耗,其选项包括从低精度浮点到完全随机运算的所有选项,但所有这些方法都始于一个假设,即每个像素都已完成完整的模数转换 (ADC)。虽然模拟时间转换器已被证明消耗更少的能量,但除了简单的最小值、最大值和延迟操作之外,对时间编码信号进行算术操作以前是不可能的,这意味着卷积等操作已经遥不可及。在本文中,我们展示了时间编码信号的算术操作是可行的、实用的,并且极其节能。这种新方法的核心是将传统数字空间负对数变换为“延迟空间”,其中缩放(乘法)变为延迟(时间上的加法)。挑战在于处理加法和减法。我们展示了这些操作也可以直接在这个负对数延迟空间中完成,结合和交换性质仍然适用于变换后的运算,并且可以使用延迟元件和基本 CMOS 逻辑元件在硬件中高效地构建精确的近似值。此外,我们展示了这些操作可以在空间中链接在一起或在时间上循环操作。这种方法自然适合分阶段 ADC 读出
DAC的价值主张围绕永久性和加法性。提供独特的确定性,不会产生丰富的共同利益。社区的支持很大,因为创造了本地薪水良好的工作。历史上依赖化石燃料生产的社区受益于向DAC的过渡。现有技能被证明是有用的,可以最大程度地减少失业,从而阻止社区在经济上处于不利地位。与Paebbl合作生产补充水泥材料(SCM),将水泥中的熟料含量降低了0.3-0.9 TCO2/T,取代了基于化石燃料的SCMS。
作者:Dilys Winegrad 和 Atsushi Akera (1) 今天,宾夕法尼亚大学旧摩尔学院大楼的东北角设有一组先进的计算工作站,由宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院计算与教育技术服务部的专业人员维护。五十年前,在那里的一间更大的房间里,墙壁颜色单调,椽子敞开,放置着第一台通用电子计算机——电子数字积分计算机,简称 ENIAC。它有 150 英尺宽,有 20 组闪光灯显示其计算结果。ENIAC 可以在一秒钟内完成 5,000 个数字的加法或 14 次 10 位数的乘法——以今天的标准来看,这非常慢,但与手持计算器执行的相同任务相比却很快。哈佛大学、贝尔实验室和其他地方正在实验运行的最快的机械继电器计算机每秒最多只能进行 15 到 50 次加法,慢了整整两个数量级。通过展示电子计算电路实际上可以工作,ENIAC 为现代计算行业铺平了道路,而现代计算行业是其伟大的遗产。ENIAC 绝不是第一台计算机。1839 年,英国人查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 设计并开发了第一台真正的机械数字计算机,他将其描述为“差分机”,用于解决包括简单微分方程在内的数学问题。一位女数学家协助了他的工作
筛选青少年药物的筛查工具使用美国国家药物滥用研究所,并推进加法科学。2019年本网站包括两个在线筛查工具,提供者可以用来评估青少年的药物使用障碍风险。这些工具可帮助提供商快速,轻松地将简短的基于证据的筛选引入其临床实践中。这包括烟草,酒精和其他药物(BSTAD)的简短筛选器以及简短干预措施(S2BI)工具的筛查。访问网站访问在线bstad工具在线访问S2BI工具
Number System Topics for CAT Basics of Numbers, Properties of Numbers, Divisibility Rules, Divisibility and Factors, Highest Common Factor and Lowest Common Multiple, Finding Out the Last Digit, Finding Out Last Two Digits, Number of Trailing Zeroes, Finding out Remainders based on, Basic Divisibility Rules, Binomial Theorem, Simplifying the Dividend (Single and/or Multiple Divisors), Fermat's Theorem, Euler's Theorem, Pattern剩余的识别和循环性,威尔逊定理,基本系统,基础的转换,不同基础的加法 /减法 /乘法< / div>