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World File Search System多通道的
在多通道超图神经网络上进行课程推荐的分层增强学习
随着大规模开放在线课程的广泛流行，个性化的课程推荐由于吸引用户的学习效率而变得越来越重要。在实现有希望的表演时，目前的作品在用户和其他MOOC实体中所遭受的不同。为了解决这个问题，我们建议使用多个通道H ypergraphs神经网络进行H ierarchical增强学习（称为HHCOR）。具体来说，我们首先构建了一个在线课程超图作为环境，以考虑所有实体，以捕获复杂的关系和历史信息。然后，我们设计了一种多通道的预言机制来汇总在线课程超图中的嵌入，并通过注意力层提取用户。此外，我们采取了两级决策：评级课程的低级效力，而高级级别则将这些考虑因素整合在一起以最终确定该决定。最后，我们在两个现实世界数据集上进行了广泛的实验，定量结果证明了该方法的有效性。
使用框架级手写嵌入
摘要 - 在这项研究中，我们探讨了使用频谱图代表了用于评估神经退化性疾病的手写信号，包括42个健康对照（CTL），35名患有帕金森氏病的受试者（PD），21例患有阿尔茨海默氏病（AD）和15例患有帕克森病的疾病模仿（PDM）。我们使用基于多通道的固定尺寸和基于框架的频谱图应用了CNN和CNN-BLSTM模型进行二进制分类。我们的结果表明，手写任务和频谱渠道组合会显着影响分类性能。AD与CTL的F1得分最高（89.8％），而PD与CTL达到74.5％，PD与PDM的得分为77.97％。CNN始终优于CNN-BlstM。测试了不同的滑动窗口长度，以构建基于框架的频谱图。一个1秒的窗口最适合AD，更长的Windows改进的PD分类，并且窗口长度对PD与PDM的影响很小。索引项 - 手写，神经退行性疾病，固定尺寸频谱图，基于框架的频谱图，通道。
p5.39 ssmis 高层大气探测校准和……
P5.39 SSMIS上层大气层校准和验证计划Steven D. Swadley * Metoc Consulting Marine气象部海军研究实验室，加利福尼亚州蒙特雷1.简介国防气象卫星计划（DMSP）目前计划于2001年11月推出五个特殊传感器微波影像仪/声音器（SSMIS）中的第一个。SSMI是联合美国空军/海军多通道的无源微波传感器，它结合并扩展了三个独立的DMSP微波传感器的当前成像和声音功能，SSM/T，SSM/T-2和SSM/I。由Aerojet构建，SSMIS在24个通道中测量了地球上流的部分辐射，涵盖了SSM/I型圆锥形扫描几何形状（53度地球的发生率），涵盖了广泛的频率（19-183 GHz）（19-183 GHz），并保持空间分辨率均匀分辨率，极化纯度和常见的范围，并遍布整体范围，并保持均匀的空间分辨率。DMSP系统计划办公室（SPO）与海军研究办公室（ONR）一起进行了第一个SSMI的全面端到端校准/验证/验证（CAL/VAL），在发布后不久开始。已选择海军研究实验室，以在DMSP和ONR的支持和指导下领导CAL/Val的技术工作。SSMIS上层大气的声音（UAS）功能提供了一个独特的机会，可以提供实时的平流层和中层温度观测。但是，与对流层和较低的平流层响声传感器相比，支持传感器校准和验证的测量值非常有限。2。LIDAR，Rocketsonde和NWP模型场的广泛到达组合将用于校准SSMIS UAS通道和检索温度曲线。提出了利用这些数据源及其局限性的计划。SSMIS传感器特性SSMIS硬件特性和温度和湿度检索的检索算法已在Swadley和Chandler（1991，1992）中进行了描述。对 *相应的作者地址的背景理论和方法进行了详尽的讨论：史蒂文·D·斯瓦德利（Steven D.电子邮件：swadley@nrlmry.navy.mil
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年
电子药
Bhawna Poudyal生物学和电子产品的抽象组合导致了许多新发明。这些对于打击致命疾病很有用。这样的发明是微电子药。这种现象用于检测体内疾病和异常。这是一种不可消化的药丸，由传感器组成。这些传感器测量了各种身体参数，例如胃酸的pH和肠道。有一个控制传感器的集成电路。所有四个传感器中都有。这些测量温度和溶解氧。这些传感器安装在两个硅芯片的顶部。微电子药对身体完全无害。有一个无线电发射机来传感器传输信号。数据将传输到附近的接收器，并将其转换为所需的形式进行分析。排列的顶部有一个化学涂层。本机由AG2O电池提供动力，其工作时间约为35小时。芯片本质上是高度适应性的，可以用于各种生物医学和工业应用中。这些芯片可用于快速检测复杂疾病，否则这些疾病将需要很长时间。使用此术语可以检测到许多胃肠道疾病。在不容易获取样本进行分析的情况下，它特别使用。关键字：微电子，药丸，生物传感器，芯片1。引言我们熟悉电子领域中广泛的传感器。顾名思义，该传感器是一种药丸。2。它们也广泛用于各种实验和研究活动中。这种微电代药是具有许多通道的传感器，被称为多通道传感器。那就是要进入体内并研究内部条件。早些时候是在发明晶体管时，首先使用辐射胶囊。这些胶囊利用简单的电路来研究胃肠道。阻止其使用的某些原因是它们的大小和不超过单个通道的传输限制。他们的可靠性和敏感性差。传感器的寿命也太短。这为实施单个通道遥测胶囊铺平了道路，后来开发了它们以克服大尺寸实验室类型传感器的缺点。半导体技术也有助于形成，因此最终开发了当前看到的微电药。这些药现在用于在研究和诊断中进行远程生物医学测量。传感器利用微技术来实现目的。使用该药丸的主要目的是进行内部研究，并识别或检测胃肠道中的异常和疾病。在此GI（胃肠道）中，我们不能在访问受到限制时使用旧的内窥镜。可以通过这些药丸来测量许多参数，其中包括电导率，pH温度和胃肠道中溶解的氧气量。微电代药，微电子药的设计是胶囊的形式。它具有的包裹是生物相容性的。内部是多通道（四个通道）传感器和一个对照芯片。它还包括无线电发射机和两个银氧化物细胞。四个传感器安装在两个硅芯片上。除此之外，还有一个控制芯片，一个访问通道和一个无线电发射机。通常使用的四个传感器是温度传感器，pH ISFET传感器，双电极电极传感器和三个电极电化学传感器。在这些温度传感器中，pH ISFET传感器和双电极电极传感器在第一个芯片上制造。三个电极电化学细胞氧传感器将在芯片2上。第二芯片还由可选的NICR电阻温度计组成。