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具有间断性的 BCI 的黎曼通道选择......
摘要— 目标：会话间非平稳性是当前脑机接口 (BCI) 面临的主要挑战，会影响系统性能。在本文中，我们研究了使用通道选择来减少黎曼 BCI 分类器的会话间非平稳性。我们使用协方差矩阵的黎曼几何框架，因为它具有鲁棒性和良好的性能。当前的黎曼通道选择方法不考虑会话间非平稳性，通常在单个会话中进行测试。在这里，我们提出了一种新的通道选择方法，该方法专门考虑非平稳性影响，并在多会话 BCI 数据集上进行评估。方法：我们使用顺序浮动后向选择搜索策略删除最不重要的通道。我们的贡献包括：1) 在黎曼框架中通过不同标准量化多类问题中非平稳性对大脑活动的影响；2) 一种预测 BCI 性能是否可以通过通道选择提高的方法。结果：我们在三个基于多会话和多类心理任务 (MT) 的 BCI 数据集上评估了所提出的方法。与使用所有通道相比，它们可以显著提高受会话间非平稳性影响的数据集的性能，并且在所有数据集上都明显优于最先进的黎曼通道选择方法，尤其是在选择小通道集大小时。结论：通过通道选择降低非平稳性可以显著提高黎曼 BCI 分类准确性。意义：我们提出的通道选择方法有助于使黎曼 BCI 分类器对会话间非平稳性更具鲁棒性。索引词——脑机接口、EEG、黎曼流形、通道选择、非平稳性。
量子库计算中回声状态属性的层次结构
回声状态属性 (ESP) 是储层计算框架中的一个基本概念，可确保储层网络的稳定输出训练。然而，ESP 的传统定义不能恰当地描述可能的非平稳系统，其中统计属性会发生变化。为了解决这个问题，我们引入了两种新的 ESP 类别：为可能非平稳系统设计的非平稳 ESP，以及为子系统具有 ESP 的系统设计的子空间/子集 ESP。根据这些定义，我们用数字证明了量子储层计算机 (QRC) 框架中的非平稳 ESP 与典型的汉密尔顿动力学和使用非线性自回归移动平均 (NARMA) 任务的输入编码方法之间的对应关系。这些新定义的属性为 QRC 和其他可能非平稳 RC 系统的实际设计提供了新的认识。
使用进化集成贝叶斯模型跟踪非平稳信号中的功能变化以实现稳健的神经解码
神经信号是典型的非平稳数据，神经活动与意图（如运动速度）之间的功能映射有时会发生变化。现有研究大多使用固定的神经解码器，因此在神经功能发生变化时性能不稳定。我们提出了一种新颖的进化集成框架（EvoEnsemble），通过相应地进化解码器模型来动态应对神经信号的变化。EvoEnsemble 将进化计算算法集成到贝叶斯框架中，可以根据每个时间段的传入数据依次计算模型的适应度及其似然度，从而实现对时变函数的在线跟踪。设计了随变化进化和历史模型存档两种策略，以进一步提高效率和稳定性。模拟和神经信号实验表明，EvoEnsemble 可以有效跟踪功能的变化，从而提高神经解码的准确性和鲁棒性。这种改进在具有功能变化的神经信号中最为明显。
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将ENS
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将确保每个项目都有足够和及时的材料和设备流动。供应链巡进者必须是一个能够多任务的人。您应该具备出色的沟通能力和解决问题的能力。项目管理方面的经验将非常有用，以及对基本购买，MRP和对技术原理/图纸的熟悉的知识。目标是支持及时且具有成本效益的客户主导的建筑项目，与供应商以及内部生产和设计团队合作。
课程描述2024-2025
主题是 - 学习与概括[6周] - 分类：感知算法的融合 - 回归：线性回归剂 - 成本最小化与概率模型 - 贝叶斯学习 - 贝叶斯学习：共轭先生，大约推理的推理公平[3周] - 有条件的独立性 - 平稳性 - 平稳性 - 平稳性-Caissaly -Caissations -Caissality -Caissationsy -Caissality -Caissality -Caissality -Caissality -Caissality -Caissality -caus caissality caus caissality acy caussations anderness。隐私[3周] - 匿名和差异隐私 - 随机响应和拉普拉斯机制 - 指数机制。
本科学位课程计划和教学大纲... - BTU
4 自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型：自回归移动平均 (ARMA) 模型 - ARMA 模型的平稳性和可逆性 - 使用变异函数检查平稳性 - 检测非平稳性 - 自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型 - 使用 ARIMA 进行预测 - 季节性数据 - 季节性 ARIMA 模型 使用季节性 ARIMA 模型进行预测简介 - 寻找“最佳”模型 - 示例：互联网用户数据 - 模型选择标准 - 脉冲响应函数用于研究模型之间的差异 比较竞争模型的脉冲响应函数 。
KUMMER TOWERS 中的 c 类领域群......
为了证明我们的结果，我们需要使用 Chevalley 的模糊类数公式及其由 Gras 提出的推广。本文最技术性的部分是某些条件下循环 Z /ℓ 2 Z 扩展中 ℓ 类群的平稳结果，以及它在研究二维 Kummer 塔 { K n,m } 中 ℓ 类群中的应用。我们强调平稳结果也可以用于其他情况。由于我们的结果具有计算性质，我们施加了条件以简化计算。研究其他情况将会很有趣，例如，将 p 替换为具有两个或更多素因数的正整数。本文的结构如下。在§2 中，我们介绍了本文的符号和约定，并给出了希尔伯特符号的基本性质和 Gras 的属论公式。在§3中我们利用Iwasawa理论的论证证明了某些循环ℓ-扩张中ℓ-类群的平稳性结果, 然后证明了K n,m 的ℓ-类群的平稳性结果。我们将§4用于证明较简单情形ℓ为奇数的结果, §5用于证明较复杂的情形ℓ = 2。
![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\653deeb5efad78e36f3c2e27b9e7aba48761d425.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。
![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f52a3aac91627968cfd5ee7f349b9908aeff8184.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。