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World File Search System数据矩阵
组装UCES的课程-Danforth Lab
fi g u r e 4最大似然（ML）系统发育，重点是nomiinae。从加工的黑桃组件和70％的完整性阈值中推断系统发育。突出的进化枝显示了Dieunomia和Clavinomia的意外密切关系，这些关系在地理上是不同的。标本照片显示了该进化枝的代表，每个比例尺对应于2 mm。支持值是SH-ALT支持（％）/Ultrafast Bootstrap支持（％），除非另有说明，否则为100。插入物显示了用IQ-Tree2推断的物种树拓扑的树状图，但使用使用五个不同的组装程序生成的数据矩阵。拓扑基于拓扑结构之间的成对Robinson-fivt（RF）距离，并根据Ward的D2标准聚类。rf-距离为0表示拓扑相同。循环字母（A – C）表示与三位一体（A），深渊（节点A，B）和Velvet（A，B，C）进行的物种分析的淋巴结。
信息的物理理论vs。交流的数学理论
伊朗德黑兰Tandis医院泌尿外科系的泌尿外科介绍了与量子力学的基础知识兼容的一般物理信息信息的一般概念，并将香农熵作为特例。这种物理信息的概念导致了二进制数据矩阵模型（BDM），该模型预测了量子力学，一般相对论和黑洞热力学的基本结果。研究了模型与全息，信息保护和Landauer原则的兼容性。由于BDM得出了“位信息原理”后，得出了普朗克，de Broglie，Bekenstein和质量能量等价的基本方程。k eywords信息的物理理论，二进制数据矩阵模型，香农信息理论，位信息原理1。构造信息意味着一系列不可衡量的概念或可测量数量的数据。物理学中可测量信息的通常概念调用了香农熵和信息的主题。克劳德·香农（Claude Shannon）在他的开创性论文[1]中发展了信号传递的数学理论[2]。他否认了交流和相关信息理论的语义方面。根据他的理论，该信息是指减少不确定性并等于传达信息的熵的机会。他从第二种热力学定律[2]，[3]中得出了熵的想法，并得出结论，信息的信息可以通过其可预测性来衡量，其可预测性越小，其携带的信息越多[2]，[3]。很明显，香农对信息的定义不是唯一的，仅适合其工程要求[2]，[3]。在这个信息概念中，数据的来源，渠道和接收器是通信工程的关键组成部分。香农熵（信息）仅与给定系统的统计属性有关，与系统状态的含义和语义内容无关[5]。正如他在开创性文章中强调的那样，沟通和相关信息内容的含义与工程问题无关[1]。随后，围绕着身体和生物学信息的香农概念出现了一些批评[3]。信息独立于其含义的概念是Mackay和其他人宣布的主要批评的主题[3]，[4]。随后尝试为形式的信息理论增加语义维度，尤其是对香农理论[5] - [7]。香农的理论与单个信息无关，而是源消息的平均值[8]。尽管物理信息基本上与物理可测量的数量有关，但当前的物理信息概念仍然是香农引入的相同定义，并且似乎不足以用于物理系统。在Bruckner和Zeilinger的最新作品中提醒了这[9]。他们的主张主要原因是量子力学中的测量问题。换句话说，没有确定的真实
视觉传感器 PHA400-F200A-B17-V1D
外部参数化 为了从外部对设备进行参数化，需要包含所需参数的数据矩阵形式的参数化代码。视觉传感器的操作说明中印有数据矩阵代码卡，详细介绍了从外部对设备进行参数化的分步过程。 • 使用设备背面的按钮 2，将视觉传感器从正常运行模式切换到参数化模式。要切换设备，必须按住按钮 2 超过两秒钟。然后 LED5 闪烁。注意：如果设备一分钟不活动，则会自动退出参数化模式。在这种情况下，视觉传感器将恢复到正常模式并在未更改设置的情况下运行。 • 将参数化代码放在相机模块的视野范围内。检测到参数化代码后，绿色 LED4 亮起一秒钟。如果参数化代码无效，LED4 将亮起红色两秒钟。 • 短暂按下按钮 2 将结束参数化模式。未保存的更改将丢失。
环境数据的化学计量学建模
环境数据集通常以数据表或数据矩阵的形式组织，对应于监测活动的一个采样时间段或环境区域，给出 K 个数据矩阵数组，其中 I 行对应于 I（地理）采样点，J 列对应于 J 个测量变量（化学污染物或其他环境参数的浓度）。在应用多变量数据分析之前，应删除极少数值超过检测限的变量。当未检测到特定化合物时，其浓度值设置为其检测限的一半（Fharnham，2002 年）。对于缺失值，已提出插补方法（Walczak，2001 年），只要它们是测量值的一小部分，就可以估算它们，而不会丢失应用多变量和多向数据分析工具所需的数据结构。统计描述性绘图方法（如箱线图）为数据概览、快速可视化数据差异检查和异常值描述提供了有用的工具。但是，它们无法描述和解释多变量关系，也无法检测、解释和解决数据差异的底层（潜在）多组分源。
一种基于无监督深度迁移学习的脑机接口运动想象脑电图分类方案
摘要：脑机接口（BCI）研究受到全世界的关注并得到了迅速发展。脑电图（EEG）作为一种著名的非侵入式BCI技术，从头皮表层记录大脑的电信号。然而，由于EEG信号的非平稳特性，在不同时刻或从不同受试者采集的数据分布可能有所不同。这些问题影响了BCI系统的性能并限制了其实际应用范围。在本研究中，通过将迁移学习的思想应用于运动想象EEG信号的分类，提出了一种基于无监督深度迁移学习的方法来处理当前BCI系统的局限性。采用欧几里德空间数据对齐（EA）方法在欧几里德空间中对齐源域和目标域EEG数据的协方差矩阵。然后，利用公共空间模式（CSP）从对齐的数据矩阵中提取特征，并应用深度卷积神经网络（CNN）进行EEG分类。通过与其他四种方法进行比较，基于公共EEG数据集的实验结果验证了所提方法的有效性。
未标记的主组件分析和矩阵完成
我们从数据矩阵中介绍了可靠的主成分分析，其中其列的条目已被排列损坏，称为未标记的主成分分析（UPCA）。使用代数几何形状，我们确定UPCA是一个良好的代数问题，因为我们证明，与给定数据一致的唯一最小级别的矩阵是地面矩阵的行 - 渗透矩阵的行为，它是作为多项程度系统的独特溶液的唯一方程式系统而产生的。此外，我们提出了适用于仅处理数据的一小部分的UPCA的有效的两阶段算法管道。I阶段I采用异常值PCA方法来估计地面真相柱空间。配备了柱空间，II阶段应用了最新的方法，用于恢复排列的数据。允许在UPCA中排列的丢失条目导致未标记的矩阵完成的问题，为此，我们得出了类似的avor的理论和算法。关于合成数据，面部图像，教育和医疗记录的实验揭示了我们的算法对数据私有化和记录链接等应用的潜力。关键字：健壮的主成分分析，矩阵完成，记录链接，数据重新标识，代数几何
场地规划批准申请书序言
1. 一份由安大略省持牌土地测量师根据实际测量图制定的场地平面图的电子副本（pdf 格式），以及任何相关细节（609.6 毫米 x 914.4 毫米）； 2. 一份所有建筑物所有侧面的立面图的电子副本（pdf 格式）。平面图必须标明拟议的建筑高度（到峰值）、所有外部装饰（材料、玻璃和颜色）、成品坡度以及任何屋顶阁楼或机械设备（609.6 毫米 x 914.4 毫米）； 3. 一份景观平面图的电子副本（pdf 格式），包括景观时间表和任何相关细节（609.6 毫米 x 914.4 毫米）； 4. 预先咨询期间确定的完整申请所需的所有其他平面图、报告和/或研究的电子副本（pdf 格式）（例如，平整平面图、场地服务平面图、雨水管理报告、照明平面图、噪音研究、评估报告、OBC 建筑数据矩阵表格等）； 5. 一份填妥的申请表； 6. 有关相关费用，请参阅：http://www.stcatharines.ca/en/buildin/resources/Planning-Services-Application-Fees.pdf； 7. 负责分发申请书进行审查和批准的外部机构（例如尼亚加拉地区、尼亚加拉半岛自然保护局）所需的任何审查费用。
针对内存阵列中相邻多个单元翻转的 ECC
随着当今电子产品的广泛应用，单粒子效应 (SEE) 已成为一个重大问题，不仅对于航空航天和军事等关键应用，而且对于汽车行业和医疗器械也是如此，因为可靠性始终是重中之重。这种担忧在包含电磁 (EM) 和电离辐射的环境中尤为明显，这些辐射与物质的相互作用可能会改变存储元件的状态，从而降低系统可靠性。技术规模的缩小增加了带电粒子撞击或由于传导 EM 干扰导致的电源总线波动影响多个单元的可能性；因此，导致多单元翻转 (MCU)。单纠错 - 双纠错 (SEC-DED) 代码是为存储系统提供可靠性的最常用技术之一。但是，SEC-DED 代码的标准实现不再适合提供信息可靠性，因为它们无法令人满意地处理每个编码字的大量位翻转，即 MCU 发生。在此背景下，本文提出了扩展矩阵区域选择代码 (eMRSC)，这是 MRSC 的改进版本，它将之前发布的原始 16 位代码扩展为 32 个数据位的新 MRSC 版本。此外，还提出了一种新的数据矩阵区域方案，以减少生成的冗余位数。将提出的代码与众所周知的代码进行了比较，在所有实验中都表现出色。综合分析表明，提出的代码不仅可靠，而且实施成本低（即面积、编码/解码延迟和功率开销低）。
系统基因组学分析恢复了一大批... - NSF-PAR
尽管对形态学、分子学和组合数据集进行了多次分析，但鱿鱼和乌贼（头足纲：十足目）之间的系统发育关系几十年来一直难以明确。最近，对完整线粒体基因组和数百个核基因座的分析也得出了类似的模棱两可的结果。在本研究中，我们通过增加分类学广度和利用几个分类群的更高质量的基因组和转录组数据，重新评估十足目关系的假设。我们还采用分析方法来 (1) 识别转录组数据中的污染，(2) 更好地评估模型的充分性，以及 (3) 考虑潜在的偏差。使用这个更大的数据集，我们一致地恢复了一个由 Myopsida（闭眼鱿鱼）、Sepiida（乌贼）和 Oegopsida（睁眼鱿鱼）组成的演化支，它是 Sepiolida（短尾和瓶尾鱿鱼）演化支的姐妹。 Idiosepiida（小鱿鱼）一直被认为是所有采样的十足目谱系的姊妹群。此外，将加权的 Shimodaira-Hasegawa 检验应用于我们的一个较大的数据矩阵，拒绝了这些序数级关系的所有替代方案。目前，可用的核基因组规模数据支持体型相对较大的十足目头足类的嵌套进化枝，但小鱿鱼除外，但需要改进分类单元采样和额外的基因组数据来严格测试这些新假设。
ScienceDirect
应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。