XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验设计
因果效应识别的最佳实验设计
Pearl's Do Colculus是一种从观察数据中学习可识别的因果关系效应的完整公理方法。当这种效果无法识别时，有必要在系统中执行通常昂贵的干预措施的集合来学习因果关系。在这项工作中，我们考虑了设计一系列干预措施的问题，并以最低成本确定所需的效果。首先，我们证明了此问题是NP完整的，随后提出了一种可以找到最佳解决方案或对数的算法的算法。这是通过在我们的问题与最小击球设置问题之间建立联系来完成的。此外，我们提出了几种多项式启发式算法来解决问题的计算复杂性。尽管这些算法可能会偶然发现亚最佳解决方案，但我们的模拟表明它们在随机图上产生了小的遗憾。
药物发现的多组学实验设计
术语“ OMICS”是指研究生物中存在的整体生物分子的科学分支，包括基因组学；转录组学；蛋白质组学和代谢组学等。每个“ Omic”层都会发现一个关于细胞或组织样品的独特分子故事。例如，基因组学告知可能发生的事情，转录组学表明可能发生的事情，蛋白质组学描述了发生的事情，代谢组学揭示了目前正在发生的事情。虽然单词研究对生物标志物的识别很有用，但它们缺乏解决缺失的遗传力问题所需的预后或预测能力，这表现为三个关键的基因差距：数值差距，预测性差距和机械差距。相比之下，一种分层的多摩变方法在生物系统的计算机建模中提供了真实的承诺，可以通过整合多种分子层来预测扰动并弥合机械差距，从而产生新的见解，这些新见解通常会错过这些洞察力。然而，多词数据的集成是复杂的，并且充满了技术和计算挑战，尤其是在将垂直分子层与不同的参数和统计分布相结合时。此外，垂直积分加剧了维度的概念（p≫n），当特征（P）的数量远远超过样品数量（n）时，会发生这种情况，从而导致算法的过度训练以及统计和机器学习模型的分解，这些模型已优化了用于富含样品的空间。为了解决这个问题，应包括单细胞和空间多族研究。单细胞OMICS启用细胞水平分子分辨率，可以通过细胞读数来解决异质性并显着增加样品数量。空间多摩变分析将保留分子数据的空间环境。鉴于多摩变研究设计所涉及的许多考虑因素，从数据获取到功能分析，本综述旨在为实验设计提供全面的路线图，并采用改善数据整合的策略，以帮助利用系统生物学的能力进行药物发现。
在空间分离的生活系统之间寻找纠缠：实验设计，结果和经验教训
自从其首次观察到。在1982年[1]中，空间分离系统之间的量子纠缠已成为一种完善的物理现象[2，3]，它是多量子通信，安全性和计算技术的基础[4-7]。正式，状态|复合量子系统AB的AB⟩（使用DIRAC表示法）如果因素，即|如果| ab⟩= | A | b⟩;否则，它是纠缠的。状态因素是否取决于用于描述它的希尔伯特空间基础的选择，因此，选择了用于实验表征其表征的可观察物的选择。因此，在给定的物理情况下是否可以观察或作为资源访问纠缠取决于所采用的正式和实验方法[8-12]。在理论方面，越来越多地提出了信息交换基本过程之间的纠缠，以构成时空本身的结构[13 - 18]。这种模型挑战了纠缠系统“空间分离”的想法。在特别的情况下，他们需要在观察到系统本身的系统参考框架与任何空间参考框架之间的区别。对这种情况的一种反应是“ er = epr”假设，即纠缠状态等同于爱因斯坦 - 洛森（ER）桥梁，即，在时期的拓扑连接或拓扑连接或“虫洞” [19] [19]。目前不能进行该假设进行检验[20]；但是，它在理论上已证明其生产力，尤其是在黑洞物理学中。如果ER = EPR是正确的，则在实验室参考框架中测量时，纠缠系统似乎具有空间分离的组件，但是没有“内部”空间分离。尽管生活系统采用了量子连贯性，因此，既有信息处理资源
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
在时代中应用实验设计的经典概念...
摘要。当任何领域沿着理论、数据和综合这三个平行轴前进时，沿着这些轴中的任何一个轴的进展都只能在有限的时间内超过其他轴，然后必须等待沿着其他轴的进展赶上来。我们发现自己正处于历史的这样一个时期，在收集经验数据和计算处理这些数据的能力方面取得了重大进步，在许多领域，这造成了信息（数据）过剩，但知识（综合）匮乏。人工智能 (AI) 在揭示这些数据中的模式方面具有巨大的希望，这些模式使我们能够对周围的世界做出推断，而这在以前是不可能的。然而，数据中出现模式的原因有很多，如果数据的收集方式不适合感兴趣的问题，其中一些可能导致不正确或误导性的推断。实验设计领域旨在以某种方式构建数据收集，以最大限度地提高研究人员根据研究问题或目标 1 从收集的数据中做出适当推断的能力。有许多文本致力于设计有效的实验，其中许多都是为了在特定感兴趣的领域提供相关建议而编写的。在本章中，我们介绍了实验设计的基本概念，并提供了如何使用和将这些概念纳入利用人工智能的分析的指导。
EEG4Students：脑电图数据收集和机器学习分析的实验设计
使用机器学习和深度学习根据脑电图 (EEG) 信号预测认知任务一直是脑机接口 (BCI) 中发展最快的领域。然而，在 COVID-19 大流行期间，数据收集和分析可能更具挑战性。大流行期间的远程实验带来了一些挑战，我们讨论了可能的解决方案。本文探讨了可以在个人计算机上有效运行以执行 BCI 分类任务的机器学习算法。结果表明，随机森林和 RBF SVM 在 EEG 分类任务中表现良好。此外，我们研究了如何使用经济实惠的消费级设备进行此类 BCI 实验以收集基于 EEG 的 BCI 数据。此外，我们还开发了数据收集协议 EEG4Students，为对此感兴趣的非专家提供此类数据收集指南。我们的代码和数据可以在 https://github.com/GuangyaoDou/EEG4Students 找到。
Beccal实验设计和控制软件
摘要 - 本文介绍了负责在Bose-Einstein冷凝物和冷原子实验室（BECCAL）任务中设计和执行实验的软件，这是一项具有超冷和凝结原子的实验。该软件由两个部分组成：实验控制软件和实验设计工具。第一个对应于有效负载上运行的软件，并且负责控制和执行实验，而后者是科学家使用的工具来创建实验定义，以后将上传到要执行的仪器。为了克服以如此复杂性开发软件的挑战，决定遵循一种模型驱动的开发方法。已经创建了几种特定领域的语言（DSL），以允许科学家以特定于领域的方式描述他们的实验。然后，这些描述由不同的口译员上传和执行。本文详细介绍了实验控制软件的体系结构以及组成它的不同模块，以及用于描述新实验的开发语言和工具。本文还讨论并评估了软件的某些重要方面，例如与类似任务中使用的其他方法相比，所选方法的弹性以及所选方法的优势和缺点。开发的软件也将用于MAIUS-2/3任务。