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脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
通过肌电图的力吸引力界面用于天然VR ...
图1。肌电图（EMG）的神经界面，具有学识渊博的肌肉力解码器。随着用户生成的物理力被我们的界面解码并实时应用于虚拟物体，（a）说明了海滩球，排球和VR中的保龄球的变形，受强度不同的压力。海滩球比排球柔软，因此在相同的力量下表现出更大的变形，而保龄球则是刚性的，并且在手指压力的力范围内勉强变形。我们的方案可以帮助用户更好地感知/区分虚拟对象的物理属性，以类似于他们在现实世界中接近它的方式。（b）通过我们的系统显示了具有增强的物理现实主义的实力虚拟相互作用。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。
BUP期刊 div>
BUP杂志试图通过鼓励研究人员的询问来通过科学的研究和培养真实知识来促进学术水平的研究。该期刊激发了研究人员的文学文章，这些文章有条不紊地有条理，对内容进行了精心分析和有用，可在现实地绘制推论。BUP期刊已在E-ISSN注册，通常会收到大量的研究论文，所有这些杂志都发送给进行盲目同行评审的专家审阅者。经过严格的选择过程，专家审稿人最终确定了出版文章。在第10卷的第二期中，研究论文和最终选定的文章必须经过严格的发表评估过程。我特别感谢编辑委员会的学识渊博的成员，他们付出了巨大的努力，以改善和对文章提高到最佳水平。BUP期刊致力于通过高质量的研究论文传播知识。
古典和学习的Bloom过滤器的隐私模型
摘要：经典的布鲁姆过滤器（CBF）是一类用于处理近似查询成员资格（AMQ）的概率数据结构（PDS）。学习的Bloom Filter（LBF）是最近提出的PDS类，可以使用学习模型来衡量经典的Bloom滤波器，同时保留Bloom Filter的单方面错误保证。Bloom过滤器已用于在敏感的设置中使用，并且需要在有API或有能访问Bloom过滤器内部状态的对手的情况下访问Bloom滤波器的对手。先前的工作已经调查了分类过滤器的隐私，从而在各种隐私定义下提供了攻击和防御措施。在这项工作中，我们为Bloom过滤器制定了一个更强的基于差异的隐私模型。我们提出了满足（ε，0） - 差异隐私的经典和学识渊博的绽放过滤器的构造。这也是第一份分析并解决任何严格模型下学习的Bloom过滤器的隐私的工作，这是一个开放的问题。
基于EEG的情绪识别和情感激活模式的自加权半监督分类
摘要 - 在基于脑电图（EEG）的情感脑 - 计算机界面（ABCIS）中，存在一种共识，即从不同频段和通道中提取的EEG特征在情绪表达中具有不同的能力。此外，脑电图是如此弱和非平稳，很容易导致在不同时间收集的脑电图数据的分布差异；因此，有必要探索跨节情绪识别中的情感激活模式。为了解决这两个问题，我们提出了本文中的自加权半监督分类（SWSC）模型，用于基于联合EEG的基于EEG的跨演奏情绪识别和情感激活模式挖掘，其合并包括：1）使用不同的会话中的标记和不受欢迎的样本，以获得更好的捕获数据特征，以获得更好的捕获数据特征； 2）引入一个自加权变量，以自适应地学习脑电图的重要性； 3）挖掘激活模式，包括基于学识渊博的自加权
lista：在混乱环境中基于几何对象的变更检测
摘要 - 我们介绍Lista（LiDAR时空时空肛门），这是一个系统，可使用Multi-Mession Slam检测概率对象级变化。许多应用程序需要这样的系统，包括施工，机器人导航，长期自治和环境监控。我们专注于在数周或几个月内添加，减去或更改对象的半静态场景。我们的系统结合了使用学识渊博的描述符来跟踪一组开放的对象的多态度激光雷达大满贯，体积差异，对象实例描述和对应分组。任务之间的对象对应关系是通过聚类对象的描述符来确定的。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四倍的机器人上的LIDAR系统捕获的现实世界数据集来证明我们的方法，该数据集捕获了一个固定，半静态和动态对象的工业设施。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境的变化方面表现出了卓越的性能。
![arxiv：2301.09017v2 [CS.CL] 2023年2月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4004bce371be8904b2f04e7a34f7883c8226e5b6.webp)
arxiv：2301.09017v2 [CS.CL] 2023年2月4日
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）来弥合这一差距。我们提出了一种用于心脏疾病诊断和自动ECG Di-Agnosis报告生成的方法。我们还通过最佳传输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告一代，以及（2）零射的心血管疾病检测。我们的方法也能够发电高质量的心脏诊断报告，并且即使与超级相比，也可以实现竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到Car-diac领域的可行性。
将知识从自然语言转移到心电图：我们可以通过语言模型检测心血管疾病吗？
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）（ECG）来弥合这一差距。为了解决这个问题，我们提出了一种用于心血管疾病诊断和自动ECG诊断报告生成的方法。我们还通过最佳运输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告的生成，以及（2）零射的疾病疾病检测。我们的方法能够生成高质量的心脏诊断报告，甚至与监督基线相比，甚至还可以达到竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到心脏领域的可行性。
ia（ibc）1205/2022此申请已关闭，自由...
寻求清算。根据IA No 738和559/2023中通过的订单，IA No 620/2021中的订单推迟到01.03.2024。ia（IBC）363/2022鉴于IA No 738/2023中通过的命令，该申请被驳回。ia（IBC）1980/2023向申请人和律师Mayur Mundra先生学习了律师，为受访者提供了身体。进行听证，物质押后至01.03.2024。ia（IBC）231/2020，IA（IBC）96/2020＆IA（IBC）33/2020向申请人G. Bhupesh先生学习了律师，并为申请人提供了律师Mayur Mundra先生的律师，以供受访者。以前的决议专业人士亲自出现。由学识渊博的律师代表申请人，大多数申请人的索赔已被友好解决，律师希望余额索赔能够在下一个听证日之前解决。记录此提交的内容。事项休会至01.03.2024，用于报告最终和解。
高中的技术水平
有关从属关系和信函，请参见最后一页。抽象的技术水平在这个现代社会中至关重要。这项研究确定了12年级高中学生的技术水平的个人绩效评级。在这项研究中使用了一种定量的描述性调查研究设计设计，其中37名12年级高中生被录入了一般学术链（GAS）链（作为受访者）。为了进行数据分析，本研究利用了学生的反应的加权平均值，表明他们在（1）软件技能，（2）Web导航技能和（3）在线安全技能方面的技术水平水平。基于发现，学生的个人技术水平水平被归类为发展，这意味着学生在课堂上使用技术的学识渊博的技能很好，但需要增强。重大结果表明，学生目前的技术水平水平需要进一步的技能建设和增强。因此，必须进行相应的干预，教学策略的创新以及技术技能建设，以通过数字教育的角度提高学生的技术水平。关键字：技术水平，数字教育，干预，教学策略