XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可分离性
机器学习
2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
数据驱动的量子相关性标准
我们建立了一个机器学习模型，使用以无监督方式在随机生成的状态上训练的神经网络来检测三量子比特系统中的相关性。网络被迫识别可分离状态，并将相关状态检测为异常。令人惊讶的是，我们发现所提出的检测器在区分较弱形式的量子相关性（即量子不和谐）方面的表现比纠缠要好得多。事实上，即使在纠缠检测的最佳阈值下，它也倾向于严重高估纠缠状态集，而低估不和谐状态集的程度要小得多。为了说明被归类为量子相关的状态的性质，我们构建了一个包含各种类型状态的图表——纠缠、可分离、不和谐和非不和谐。我们发现，识别损失的接近零值可以高精度地再现非不和谐可分离状态的形状，尤其是考虑到该集合在图上的非平凡形状。网络架构经过精心设计：它保留了可分离性，并且其输出相对于量子比特排列是等变的。我们表明，架构的选择对于获得最高的检测准确率非常重要，比仅使用部分跟踪操作的基线模型要好得多。
SPOT 和 Landsat 专题制图仪卫星系统在检测密歇根州的吉普赛蛾落叶现象
摘要：随着落叶面积的增加，监测舞毒蛾落叶的任务变得越来越困难。舞毒蛾现已遍布美国东北部大部分地区和密歇根州，即本研究的地点。1989 年，密歇根州的落叶面积超过 120,000 公顷，预计 1990 年的面积会更大。监测系统必须能够在短时间内以相对频繁的间隔收集这些越来越大区域的信息。在本文中，我们研究并比较了两个卫星系统 - SPOT 和 Landsat 专题制图仪 - 以了解它们在区分两种落叶程度（中度和重度）和非落叶方面的有效性。此项比较借助于森林/非森林掩模进行，以减少落叶区域和非森林区域之间的混淆。光学条摄影的解释和有限的地面数据被用作参考。通过使用马哈拉诺比斯距离以及监督和非监督分类计算三个类别（严重、中度和非落叶）之间的可能重叠来进行比较。结果表明 Landsat TM 为这三个类别提供了更大的可分离性。Landsat TM 分类与研究中使用的参考数据的一致性为 82%。
最初发表于：Jürgensen, Anna-Maria；哈利利，阿夫辛；奇卡，伊丽莎白；因迪韦里，贾科莫； Nawrot，马丁·保罗（2021 年）。神经形态模型
摘要动物神经系统在处理感官输入方面非常高效。神经形态计算范式旨在硬件实现神经网络计算，以支持构建大脑启发式计算系统的新解决方案。在这里，我们从果蝇幼虫神经系统中的感官处理中获得灵感。由于其计算资源非常有限，只有不到 200 个神经元和不到 1,000 个突触，幼虫嗅觉通路采用基本计算将外围广泛调节的受体输入转换为中央大脑中节能的稀疏代码。我们展示了这种方法如何让我们在脉冲神经网络中实现稀疏编码和刺激模式的可分离性提高，并通过软件模拟和混合信号实时神经形态硬件上的硬件仿真进行了验证。我们验证了反馈抑制是支持整个神经元群体中空间域稀疏性的中心主题，而脉冲频率适应和反馈抑制的组合决定了时间域中的稀疏性。我们的实验表明，这种小型的、生物现实的神经网络在神经形态硬件上有效地实现，能够实现全时间分辨率下感官输入的并行处理和有效编码。
基于脑电图的大脑 - 计算机接口...
抽象背景：大脑计算机界面的医疗应用中的进步（如运动图像系统）高度促进使残疾人生活更好。这种系统的挑战之一是实现高分类精度。方法：此处提出了一种具有低计算复杂性的高度准确的分类算法，以对不同的电机成像和执行任务进行分类。对两个脑电图数据集（伊朗大脑 - 计算机界面竞争[IBCIC]数据集和世界BCI竞争IV数据集2A）进行了一项实验研究，以验证该方法的有效性。对于较低的复杂性，除了增加了类可分离性外，还应用了常见的空间模式将64个通道信号降低到四个组件。从这些组件中，首先，在时间和时间域中提取某些功能，接下来，通过采用逐步线性判别分析（LDA）方法，选择它们的最佳线性组合，然后将其应用于训练和测试，包括LDA，LDA，LDA，LDA，随机森林，支持矢量机，以及K最近的邻居。分类策略在二元分类器的结果中进行多数投票。结果：实验结果表明，所提出的算法准确性比第一个IBCIC的赢家高得多。关于世界BCI竞赛的数据集2A，第6和9的受试者获得的结果优于其对手。此外，该算法的平均KAPPA值为0.53，高于第二个竞争者的冠军。结论：结果表明该方法能够以有效和自动的方式对运动图像和执行任务进行分类。
通过多元回归分析方法（MRAA）
摘要储层计算（RC）首先应用于时间信号处理，是一个复发性神经网络，在该神经元中随机连接。初始化后，连接强度保持不变。如此简单的结构将RC变成了一个非线性动力学系统，该系统将低维输入映射到高维空间。模型的丰富动态，线性可分离性和内存能力，然后启用简单的线性读数，以生成各种应用程序的适当响应。rc跨越了远远超出机器学习的区域，因为已经证明复杂的动态可以在各种物理硬件实现和生物设备中实现。这会产生更大的灵活性和较短的计算时间。此外，模型的动力学触发的神经元反应揭示了理解大脑机制，这些机制也利用了相似的动力学过程。尽管有关RC的文献却很庞大且分散，但在这里，我们对RC的最新发展进行了统一的评论，从机器学习到物理学，生物学和神经科学。我们首先回顾了早期的RC模型，然后调查最先进的模型及其应用。我们进一步介绍了RC对大脑机制建模的研究。最后，我们提供了有关RC开发的新观点，包括储层设计，编码框架统一，物理RC实现以及RC，认知神经科学和进化之间的相互作用。
2024 年 2 月 13 日 SRB 就 MREL 政策的未来进行磋商......
奥地利银行业的评论 我们很高兴被邀请为 SRB MREL 政策做出贡献，并希望根据主席 Laboureix 先生的公开声明，从现在起，SRB 的每一份出版物都将受到行业反馈。 两点一般性观点： • SRB 提到了美国和瑞士的市场动荡。然而，美国和瑞士的情况与欧盟以及特别是拥有 SSM 和 SRM 的银行业联盟无法相比。瑞士就是一个不处置的例子，瑞士的处置框架并不完全一致，而美国的处置是由于银行监管总体上比较薄弱（免于 NSFR 和 LCR，没有流动性规划）。 • 总体而言，我们认为，多年来一直致力于遵守 SRB 政策的处置实体现在已了解该框架。因此，不需要也不希望进行根本性的改变。这并不排除对 MREL 政策进行调整。最后，像“单一调整驱动因素”而不是当前的 MREL 校准这样的想法可能值得探索，但是，除了用于 MREL 政策方法之外，这种方法还基于 SRMR 的法律基础。我们怀疑单一调整驱动因素或将 MREL 与可解决性分数挂钩是否完全符合 SRMR。 咨询问题 1. 依赖多种解决工具组合的首选解决策略的调整 问题 1.1. 除了边界识别指导原则中列出的标准（例如业务活动、规模、可分离性、可销售性）之外，您还会使用哪些标准来识别受转移策略约束的资产/负债？
基于序列 - 平行结构优化四级运动图像EEG分类
运动成像脑电图（MI-EEG）是最重要的脑部计算机界面（BCI）信号之一。至关重要的是分析MI-EEG来操纵外部BCI执行器。但是，传统方法通常分别进行EEG特征提取和分类，这可能会失去有效的特征信息。它的行为超出了我们对由空间凝胶引起的多级MI活动的满意度，无法消除个体差异的影响。为了解决这些问题，我们提出了一个卷积神经网络（CNN），其端到端序列 - 平行（SP）结构随后是转向学习。详细说明，我们使用串行模块在时频空间域中提取粗糙的特征，以及以不同尺度的精细特征学习的并行模块。同时，提出了一种冻结和重新训练的调整转移学习策略，以提高跨主体精度。将模型与其他三个典型网络进行比较时，结果表明，所提出的模型的平均测试准确性为72.13％，平均损失为0.47，其中一个受试者仅需0.7秒即可达到89.17％，作为最高一个。通过转移学习，我们将训练参数减少了53％。平均跨受试者分类精度提高了大约15％，并且个人最高精度达到76.98％。总而言之，SPCNN的完整性和可分离性确定我们不需要其他EEG信号特征分析，这有利于实现有效的在线BCI。它也可以摆脱对培训时间和主题数据的依赖，以便将来快速提高BCI。
研究论文通过基于脑电图的大脑网络解码涉及下肢的运动协调意象
相较于传统物理治疗的疗效，一种利用运动想象疗法治疗脑卒中偏瘫患者的新疗法可诱导大脑可塑性并可使患者部分恢复运动能力。本文提出了一种利用下肢运动协调想象（正常步态想象和中风后偏瘫步态想象）的更新范式，并通过基于脑电图的脑网络对此类想象进行解码。招募30名受试者在下肢运动协调想象期间采集脑电图。采用时域分析、功率谱分析、时频分析、脑网络分析和统计学分析探讨下肢运动协调想象的神经机制。提取10个基于脑电图的脑网络特征，并使用支持向量机进行解码。结果显示，两种运动协调想象主要激活感觉运动区域，频带功率主要集中在θ和α带，脑功能连接主要发生在右前额。基于脑电信号的脑网络的网络属性与邻接矩阵的空间特征的组合对两种步态表象具有良好的可分离性（p < 0.05），组合特征的平均分类准确率为 92.96% ± 7.54%。综合来看，我们的研究结果表明脑网络特征可用于识别中风后的正常步态表象和偏瘫步态表象。
带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型
摘要森林健康的检测对于维持森林环境已经变得很重要，尤其是在日益增强的压力源时。该项目的目的是使用金属氧化物（MOX）气体传感器设计电子鼻子（E-NOSE），以能够通过检测独特的挥发性有机成分（VOC）来区分健康和压力的树木。该项目涉及开发和实施气体传感器阵列，结合了多个MOX传感器，以检测VOC。利用Arduino微控制器，可以从气体传感器中收到数据，而Python则用于数据分析。数据分析涉及机器学习方法，例如线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），用于降低传感器数据的分类和维度。python也派上用场了图形用户界面。在最初的结果中证明了电子鼻子区分健康和病态树的能力，在此结果表现出合理的准确性水平。最初，PCA提供了良好的分离，但是，目标气数的数量增加，分离精度恶化了。LDA在两个类别之间提供了明显的分离，并带有轻微的重叠。对可能存在的不同物质进一步评估了电子鼻子。尽管它显示出某些物质的良好可分离性，而另一些物质则重叠。MOX传感器的极高灵敏度具有不同气体的选择性成本。未来的研究将着重于使用神经网络检测树中包含的这些特定物质，从而增强了电子鼻子检测更大范围的化合物的能力。