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World File Search System多元数据
Mohammadi，Gelareh，Van de Ville，Dimitri，Vuilleumier，Patrik。大脑网络扩散用组成的情绪的功能核心过程
尽管对情感的定义缺乏科学共识，但通常认为它们涉及思想，身体和行为的几种修改。尽管心理学理论强调了情绪的多元素特征，但对大脑中这种组成部分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多元数据驱动的方法将广泛的情绪分解为功能性核心过程并确定其神经组织。20名参与者观看了40个情感剪辑，并以32个组件特征的特征定义了119个情感时刻。结果表明，在一组与估值评估，享乐体经历，新颖性，目标 - 相关，方法/避免倾向和社会关注相关的组件过程中编码组件过程的大脑网络中，有不同的情绪从协调的活动中出现。我们的研究超越了以前的研究，该研究通过强调新方法与理论驱动的建模如何为情感神经科学提供新的基础，并揭示人类情感经验的功能结构，从而超越了侧重于分类或维情感的研究。
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
生成式 AI 解决现实世界的挑战
直到最近，试图整合这些信息都需要大量的人力资源来进一步组织、数据输入、解决不同数据库之间的兼容性问题以及机构之间无法互操作的不同计算机系统和文件格式。即使可以开发一个中央存储库，旧的数据仓库架构也没有针对 AI/ML 算法进行优化。以 LLM 为代表的 NLP 的进步，加上可以结合图像、地理空间信息和表格数据的多模态模型的进步，有可能从根本上改变联邦许可审查人员组织和理解必要信息的能力，从而进行更有效的许可和选址流程以及环境审查。亚利桑那大学的研究人员通过开发现有环境影响声明 (EIS) 的大型数据库并使用 NLP 开发有关文档的更多元数据（包括将它们地理标记为县级），从而展示了 NLP 工具的一些功能，从而改善了文档的搜索和可访问性。40 尽管在解决跨机构现有数据库的兼容性和互操作性方面仍然存在挑战，但人工智能工具可以大大减少整合和组织这些不同信息源以及优化其数据结构以用于人工智能模型所需的时间。
AI AGE中的多元，功能和复杂生物医学数据的变量选择方法
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中，这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量，功能，甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型，包括线性，分位数或非参数添加剂模型，以及广泛的随机响应，例如单变量，多变量欧几里得数据，功能性，甚至随机图。我们的分析表明，我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法，尤其是在速度方面，与各种统计响应的竞争对手相比，作为数学功能的情况，对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的，并且不是为特定的回归和科学问题而设计的，但文章是独立的，专注于生物医学应用。在临床领域，为生物统计学，统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字：变量选择，多元数据，复杂的统计响应，数字健康，个性化医学。
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]