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2024年12月期 第2四半期決算説明資料
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使用预先训练的深度学习模型对 EEG 数据进行内部学习......
内在语言是一种内化的语言，人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流，还可以帮助健康人整理思路，提高对元认知的理解。在之前的研究中，一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而，它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因，但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性，使用迁移学习被认为是更有效的；在这种学习中，模型事先在不同的数据集上进行训练，然后针对目标数据进行微调。然而，迁移学习尚未应用于内在语言，甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习，验证了特征提取的改进。结果证实，使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性，但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面，对于图像数据集，通过冻结某些层可以确认准确性的提高，即使数据的性质与脑电图数据不同。
在复杂的半...
水文模型已成为研究解决各种环境和水资源问题的复杂流域的水文过程的重要工具。本研究的重点是使用土壤和水评估工具（SWAT）在突尼斯中部的Merguellil流域进行建模。SWAT模型是一种物理建模工具，开发了用于预测水文过程的物理建模工具，并有充分记录是资源水管理的有效工具。这项研究的主要目的是评估SWAT模型在模拟中央半干旱突尼斯梅尔基利尔流域内的每月水文过程时的表现。该模型的校准是从2002年到2011年进行的，随后进行了2012年至2017年的验证。灵敏度分析确定了关键参数，包括曲线数，坡度长度和有效的水力传导率，是最敏感的。研究结果表明，该模型在校准和验证阶段期间根据拟合优度标准表现出令人满意的性能。在校准和验证期内，NASH – utcliffe效率（NSE）分别为0.65和0.41。确定系数（R²）和克林格 - 古普塔效率（KGE）均等于0.7，用于校准的标准偏差比（RSR）小于或等于0.6。偏差百分比（PBIA）表明该模型在校准期间高估了排放量 +23.5％。此外，Merguellil流域中的径流表现出显着的时空变异性，受到其环境的复杂性和异质性的显着影响。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
通过非线性语音>在HGTE中光引起的理想Weyl半学
热带降水极端及其随着表面变暖的变化，使用全球风暴解析模拟和高分辨率观察结果进行了研究。模拟表明，对流的中尺度组织是不能以常规的全球气候模型来物理代表的过程，对于热带每日累积降水极端的变化很重要。在模拟和观察结果中，每日降水极端在更有条理的状态下增加，与较大但频繁的风暴有关。重复模拟以使气候变暖会导致每月均值每日降水极端的增长。较高的降水百分位数对对流组织具有更大的敏感性，预计随着变暖而增加。没有组织变化，热带海洋上最强烈的每日降水量以接近Clausius-Clapeyron（CC）缩放的速度增加。因此，在未来的温暖状态下，组织的增加，海洋的每日极端降水量最高的速度比CC缩放更快。
多标签心血管疾病的半监督学习预测：多数据学研究
摘要 - 电动心电图（ECG）是用于预测心血管疾病（CVD）的非侵入性工具。当前基于ECG的诊断系统显示出深度学习技术的快速发展，表现出色。但是，标签稀缺问题，多个CVD的共发生以及在看不见的数据集上的性能较差极大地阻碍了基于深度学习的模型的广泛应用。在统一框架中解决它们仍然是一个重大挑战。为此，我们提出了一个多标签半监督模型（ECGMATCH），以同时识别多个CVD，并有限的监督。在ECGMATCH中，开发了一个用于弱且强大的ECG数据增强的登山模块，该模块生成了用于模型培训的各种样本。随后，具有邻居一致建模和知识蒸馏的高参数框架是为伪标记的生成和改进而设计的，从而减轻了标签稀缺性问题。最后，提出了一个标签相关对准模块，以捕获标记样品中不同CVD的共发生信息，并将此信息传播到未标记的样本中。在四个数据集和三个协议上进行了广泛的实验，证明了所提出的模型的有效性和稳定性，尤其是在看不见的数据集上。因此，该模型可以为在有限的监督下在多标签CVD预测上实现稳健性能的诊断系统铺平道路。
半F47-0706
摘要：本文详细介绍了符合半F47-0706标准的Ultimod和XGEN电源范围。简介一般而言，由于设备和过程控制的敏感性，工厂自动化设备需要非常高的电源质量。尤其是半导体处理设备可能容易受到输入线上的电压下垂。半F47-0706标准定义了半导体处理，计量和自动化测试设备的最低电压SAG免疫要求。作为本设备的组件，需要电源来满足这些最小电压SAG要求。什么是电压下垂？电压下垂（或倾斜）定义为RMS电压的降低或电流低于标称的90％的标称持续时间，直到一分钟为一分钟，但不完全中断。电压下垂可能有许多原因，例如恶劣的天气条件，公用事业设备操作或故障以及相邻的客户。我们中的许多人都会看到电压下垂的影响（例如，白炽灯的瞬间变暗），但是在生产环境中，输入电压下垂可能导致生产关闭，从而导致巨大的收入损失。为了解决此问题，1999年，半导体设备和材料研究所（SEMI）建立了与AC线SAG免疫有关的标准。
教育，文化，体育，科学和技术部在半导体研发上的努力
•半导体是支持数字社会的重要基础，包括5G，大数据，人工智能，物联网，自动驾驶，机器人技术，智能城市和DX，并且是与经济安全直接相关的重要战略技术。 •除了对各个国家和地区的半导体公司的大规模支持外，我们还将加强对大学的研究和发展的支持。另一方面，与对半导体行业的支持相比，对学术界的支持是有限的。 •有必要促进全面和战略措施，例如与半导体制造，人力资源开发，促进行业 - 阿卡迪血症合作的研究和发展，以及尖端研究设备的开发。