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基于加权多项式的运动想象脑电图分类...
摘要—目的：基于深度学习技术的脑电信号识别需要充足数据的支持，然而在特定受试者的运动想象任务中通常会出现训练数据稀缺的情况，除非能使用多受试者数据来扩充训练数据。遗憾的是，由于不同受试者的数据分布差异很大，仅在多受试者数据上进行训练只能使模型性能得到微小的提高甚至更差。方法：为解决该问题，本文提出了一种新的加权多分支（WMB）结构来处理多受试者数据，其中每个分支负责拟合一对源-目标受试者数据，并使用自适应权重来整合所有分支或选择权重最大的分支来做出最终决策。将提出的 WMB 结构应用于六种著名的深度学习模型 (EEGNet、Shallow ConvNet、Deep ConvNet、ResNet、MSFBCNN 和 EEG_TCNet)，并在 EEG 数据集 BCICIV-2a、BCICIV-2b、高伽马数据集 (HGD) 和两个补充数据集上进行了全面的实验。结果：与最先进模型相比的优异结果证明了所提方法在特定受试者运动想象 EEG 分类中的有效性。例如，提出的 WMB_EEGNet 在 BCICIV-2a、BCICIV-2b 和 HGD 上分别实现了 84.14%、90.23% 和 97.81% 的分类准确率。结论：很明显，提出的 WMB 结构能够很好地利用具有较大分布差异的多受试者数据进行特定受试者的 EEG 分类。
在印度重新想象生物多样性保护
第48A条指示国家保护和改善环境和保护森林和野生动植物，而第51a（g）条使公民的基本义务是保护和改善自然环境，包括森林，湖泊，河流，河流和野生动植物。《环境（保护）法》，1986年，授权中央政府能够管理污染，危险物质和工业活动，设定排放标准，并与州当局进行协调，并间接促进生物多样性保护。2002年的《生物多样性法》是为了保护生物资源的保护，管理其可持续使用，并为当地社区的生物资源使用和知识带来了公平，公平的共享益处。在印度动物福利委员会与A. Nagaraja＆Ors（2014）的里程碑式案件中，最高法院认识到，每个物种都具有固有的生存权，应受法律的保护，强调宪法第21条的宪法授权。在MK Ranjit Singh诉印度联盟案中，最高法院确认了健康的环境和保护侵害气候变化的权利，将物种保护与气候行动保持平衡。与生物多样性保护有关的主要委员会：
重新想象零售劳动力：适应新方法
具有强烈目标感的零售商表明，对这些原则在实践中的含义有清晰的了解。Pacsun是加利福尼亚州的全球服装品牌，积极地支持其年轻员工（和消费者）基础的心理健康。7，并回应由黑人生活事务的种族正义运动的回应，总部位于法国的丝芙兰（Sephora）的美国部门是第一位采取15％承诺的零售商，承诺为黑人拥有品牌占有15％的货架空间。8此后，跨国零售商已与包括Gap在内的其他大型零售品牌一起加入。9
重新想象技术在教育中的作用
要应对这些挑战，我们希望Edtech参与者能够寻找和解决Edtech产品，商业模式和客户群中发现的白色空间，并确定要利用的技术。这可以通过凭证化（形式化），基于人工智能（AI）/虚拟现实（VR）的封闭循环以及提供多语言内容和合作伙伴关系来驱动。生态系统推动力可以帮助教育技术通过定制的基础设施解决方案提供更好的体验。投资者应继续在这一领域进行投资，并支持可以帮助学习体验到以前无法接受教育的人的新业务模式。2020年新的国家教育政策（NEP）已特别强调在线和数字教育。这将为Edtech越来越多地整合到印度的教育体系中，并启用新的，更具成本效益的方法来运行教育计划，内容分配和消费。2
技术战略与转型 - 重新想象你的企业可以做什么
德勤是指德勤有限公司（一家英国私人担保有限公司，简称“DTTL”）、其成员所网络及其相关实体中的一个或多个。DTTL 及其每个成员所都是法律上独立的实体。DTTL（也称为“德勤全球”）不向客户提供服务。有关 DTTL 及其成员所的更详细描述，请访问 www.deloitte.com/about。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
基于运动想象大脑的低成本机器人引导——......
摘要：运动想象被认为是一种有效的替代方法，可以改善受影响肢体的康复过程。在本研究中，我们实现了一个低成本的机器人导向器，以便可以通过用户的运动意图运动想象来控制线性位置。患者可以使用该设备根据自己的意图移动连接到导向器上的手臂。本研究的第一个目标是检查通过基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (MI-BCI) 在健康个体中控制设计的机器人导向器的可行性和安全性，最终目的是将其应用于康复患者。第二个目标是确定哪些是最方便的 MI 策略来控制不同的辅助康复手臂运动。本研究的结果表明，当使用动作-动作 MI 策略而不是动作-放松策略来控制 BCI 任务时，性能会更好。两种动作-动作 MI 策略之间没有发现统计学上的显着差异。
Kirsty Chekansky 职位：超越想象项目官员...
在加入委员会之前，我曾在塞浦路斯、北约克郡、苏格兰和北威尔士的国防部工作。这里有很多重要时刻无法分享，但被邀请参加红箭飞行表演队就是其中之一（我不得不拒绝，因为我当时怀孕了，但心里暗自松了一口气，因为我觉得我做不到！）。另一个亮点是很幸运地被选中参加王子信托基金会的个人发展课程。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
摘要 本研究使用先进的深度学习架构全面探索了基于脑电图的运动想象分类。我们重点关注六种不同的运动想象类别，研究了卷积神经网络 (CNN)、具有长短期记忆的 CNN (CNN-LSTM) 和具有双向 LSTM 的 CNN (CNN-BILSTM) 模型的性能。CNN 架构表现出色，准确率高达 99.86%，而 CNN-LSTM 和 CNN-BILSTM 模型分别达到 98.39% 和 99.27%，展示了它们在解码与想象运动相关的脑电图信号方面的有效性。结果强调了这项研究在辅助机器人和自动化等领域的潜在应用，展示了将认知意图转化为机器人动作的能力。这项研究为脑电图分析的深度学习领域提供了宝贵的见解，为脑机接口和人机交互的进步奠定了基础。
使用自适应改进的运动想象分类...
a. 将空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。b. 计算过滤后的训练数据和训练标签之间的损失。c. 通过更新空间滤波器来最小化损失。（4）保存学习到的空间滤波器。（5）将学习到的空间滤波器应用于处理后的训练数据以获得过滤后的训练数据。（6）从过滤后的训练数据中提取特征以获得训练特征。（7）使用训练特征和训练标签训练分类器。（8）保存训练后的分类器。（9）预处理原始测试数据以获得处理后的测试数据。（10）将学习到的空间滤波器应用于处理后的测试数据以获得过滤后的测试数据。（11）从过滤后的测试数据中提取特征以获得测试特征。（12）使用训练后的分类器预测测试特征的标签。（13）返回预测的测试标签。