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基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行三维重构建立空间态势感知，四维重构完成态势理解，五维重构寻求态势预测，将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评价方法。第四，给出了钻井平台典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后，对智能态势感知系统下一步建设提出了几点建议。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
多维能源过渡：市场，气候，技术和地缘政治
创新的agora @ ceraweek促进了能源创新，并推进了解决世界上最大的能源和可持续性挑战的解决方案。Agora是思想，对话，新体验和联系的市场。这个令人兴奋的初创企业，技术人员，投资者，学者，能源公司和政府官员都致力于共享学习和探索。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行3D重构建立空间态势感知，4D重构完成态势理解，5D重构寻求态势预测。将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评估方法。第四，本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
从历史上看，采用电交置数据（EEG）数据的大脑功能的研究依赖于对几种引起的EEG录音的不同峰的振幅和延迟的经典单变量分析，通常称为事件相关电位（ERP）。过去几十年来科学和技术的持续发展使搜索者和工程师能够开发和应用更高级的信号处理技术，例如时间/频率分析，相聚类，独立组件分析（ICA）分解[1,2]等。这些技术已在出色的分析和预处理工具中实施，例如EEGLAB [3]，ERPLAB [4]或FIELDTRIP [5]，这些技术是在各个领域中开发无数研究的研究人员。最近，较新的基于机器学习的算法（ML）与先进的神经影像学技术（例如功能磁共振成像（fMRI）或磁脑化术（MEG））结合使用，在神经科学方面已广受欢迎。这一趋势始于Haxby和Norman [6-8]的研究以及其他参考贡献[9-14]，这开辟了有关大脑功能研究的新途径。多年来，ML模型也成功地用于医学成像，主要是在计算机辅助诊断领域[15]。仅提及几个例子，在研究和阐述几种神经系统疾病的研究和解释中，使用了不同的ML方法，例如Parkinson [16-18]，Alzheimer [19-21]，自闭症[22-24]，或睡眠差异或睡眠差异[25-27]。根据初步研究[28-30]，甚至可以使用人工智能（AI）在胸部射线照相中成功诊断出近期扩散的共证。[28-30]。然而，最近ML模型的增长不仅限于神经科学或医学应用，而是在跨切割的大量科学学科中存在。
经济增长能减少多维贫困吗？来自中低收入国家的证据
长期以来，实证研究一直集中于货币贫困，以探讨经济增长与贫困之间的关系。本文采用两个新的基于个体的多维贫困指数：G-CSPI 和 G-M0，探讨了增长与多维贫困之间关系这一鲜为人知的争论。本文基于 1990 年至 2018 年 95 个中低收入国家的不平衡面板数据集：这是迄今为止用于此目的的最大样本和时间跨度。使用一阶差分计量经济学策略，实证分析表明，GDP 增长 10% 可使多维贫困减少约 4-5%。然而，结果因考虑的子时期而异：2000 年之前的弹性不显著，而 2000 年之后为负且显著。这可能是由于 21 世纪初国际形势发生了变化。最后，通过比较分析发现，收入贫困对增长的弹性比多维贫困对增长的弹性高出5至8倍。我们的研究结果表明，经济增长是缓解多维贫困的重要手段，但其效果远低于货币贫困。
ELViM：通过多维可视化探索生物分子能量景观
1：用随机位置的点初始化投影 X 0。 2：当 i ≤ max 时执行 3：对每个随机选择的 x ′ k 执行 4：对每个 x ′ l ̸ = k 执行 5：δ k,l ← δ ( xk , xl ) ▷ ELViM 相异度 6：dk,l ←∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 欧几里得距离 7：⃗x ′ l ← ⃗x ′ l + L r ∗ ( δ k,l − dk,l ) ∗ ( ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ) / ∥ ⃗x ′ k − ⃗x ′ l ∥ ▷ 从 x ′ k 到 x ′ l 的向量 8：结束 9：结束 10：结束 while
AMDET：基于注意力机制的多维 EEG 变换器，用于情绪识别
摘要：情感计算是人工智能的一个重要分支，随着脑机接口技术的快速发展，基于脑电信号的情绪识别受到广泛关注。尽管目前已经出现了大量深度学习方法，但有效挖掘脑电数据中的多维信息仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种基于注意的多维脑电变换器（AMDET）深度模型，该模型利用多维全局注意机制，充分利用脑电数据的频谱-空间-时间特征之间的互补性。我们将原始脑电数据转换为 3D 时间-频谱-空间表示，然后 AMDET 将使用频谱-空间变换器编码层提取脑电信号中的有效特征，并通过时间注意层集中在关键时间帧上。我们对 DEAP、SEED 和 SEED-IV 数据集进行了广泛的实验，以评估 AMDET 的性能，结果在三个数据集上均优于最先进的基线。在 DEAP-Arousal、DEAP-Valence、SEED 和 SEED-IV 数据集中分别实现了 97.48%、96.85%、97.17%、87.32% 的准确率。我们还进行了广泛的实验，探索可能影响情绪和 EEG 信号耦合的大脑区域。值得注意的是，即使只有少数通道，AMDET 也能表现良好，这些通道是通过可视化训练模型所学内容来识别的。即使只有八个通道，准确率也可以达到 90% 以上，这对实际应用非常有用和有益。
用于空气污染建模多维灵敏度分析的创新数字随机方法
摘要：如今，世界上许多地方都制定了区域空气污染战略，以限制和降低跨政府边界的污染水平，并控制其对人类健康和生态系统的影响。环境保护是世界范围内的首要任务之一。由于这一研究领域是社会的痛点，也是医疗保健系统的基本课题，因此存在许多挑战。敏感性分析在验证大规模空气污染计算模型以确保其准确性和可靠性的过程中起着根本性的作用。我们应用最佳的随机算法对 UNI-DEM 模型进行多维敏感性分析，该模型在管理构成预测和分析可能气候变化后果基础的许多自治系统和数据方面发挥着关键作用。我们开发了两个具有特殊生成矩阵的新的高度收敛数字序列，与用于测量数字生态系统敏感性指标的现有最佳随机方法相比，它们显示出显着的改进。通过敏感性分析获得的结果将发挥极其重要的多方面作用。
用于队列组件人群投影的多维全球迁移模型
1波茨坦气候影响研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会成员；德国波茨坦Potsdam大学物理与天文学研究所，电子邮件：kluge@pik-potsdam.de。2 Wittgenstein Center（IIASA，VID/OEAW，WU）国际应用系统分析研究所，奥地利Laxenburg。3 Wittgenstein Center（IIASA，VID/OEAW，WU）国际应用系统分析研究所，奥地利Laxenburg；上海上海大学亚洲人口研究所，中国。4 Wittgenstein Center（IIASA，VID/OEAW，WU）国际应用系统分析研究所，奥地利Laxenburg。5社会科学学院社会学系，香港大学香港大学；维特根斯坦中心（IIASA，沃德/OEAW，吴）国际应用系统分析研究所，奥地利拉森堡。6 Potsdam气候影响研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会成员。6 Potsdam气候影响研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会成员。