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文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。
APA 格式第七版参考文献（reference）规范
Aad, G., Abbott, B., Abdallah, J., Abdinov, O., Aben, R., Abolins, M., AbouZeid, S., Abramowicz, H., Abreu, H., Abreu, R., Abulaiti, Y., Acharya, B.S., Adamczyk, L., Adams, D.L., Adelman, J., Adomeit, S., Adye, T., Affolder, A.A., Agatonovic-Jovin, T., …, Woods, N. (2015)。
硕士论文标题列表/硕士论文
评估氯蛋白E6（CE6）放射动力疗法（RDT）以及CE6光动力疗法和5-氨基苯甲酸RDT对胶质细胞瘤细胞对二硫酸氨基蛋白酶和二硫酸脱糖蛋白与信号癌症的综合治疗的胶质细胞瘤细胞研究：效果路径调节/dif
2024科学与工程学院毕业论文介绍
实验室名称1富士实验室2山摩托实验室3山原实验室4萨萨哈拉实验室5木马实验室6 Murata实验室7 Murata实验室8 Kawabata Laboratory 9 Kawabata实验室9 Okubo实验室10 Shibuo Laboratory 10 Shibuo实验室实验室11 Matsuoka Laboratory 12 Yamada Laboratory 13 YAMADA Laboratory 14 Okub sheratory 14 Okuubi fujiuchi 14 o实验室18 SASA实验室19 Shibuo实验室20 Noguchi实验室21 Fujiuchi Laboratory 22 Kawabata Laboratory 23 SASA实验室23 SASA实验室24 Noguchi Laboratory 25 Shibuo实验室25 Shibuo实验室26 IWAI实验室27 SASA实验室27 Sasa Laboratory 28 Kawabata Labotoration 28 Kawabata实验室29 Haseguchi Laguchi Laguchi Laboratory 30 Noguchi Laboratory 31 Noguchi Laboration 31 31 Murata实验室32 Fujiuchi实验室33 Yamada Laboratory 34 Fujiuchi Laboratory 35 Sakamoto Laboratory 36 SASA实验室37 Hasegawa Laboratory 38 Hasegawa Laboratory
朝阳科技大学资讯管理系硕士论文
摘要 ........................................................................................................................I
加密货币模型 - 魏雄
1. 引言 过去几年加密货币市场的快速增长为创新型数字平台带来了一种新的融资模式。然而，许多加密货币交易中猖獗的投机和波动性也引发了人们对加密货币可能存在泡沫的极大担忧。2016 年，DAO 在首次代币发行 (ICO) 筹集 1.5 亿美元仅几个月后就破产，再加上其他一些类似事件，特别凸显了加密货币的风险和脆弱性。要理解加密货币的风险和潜在好处，需要一个系统的框架，该框架包含加密货币的几个不可或缺的特征——它们在资助数字平台和作为投机者的投资资产方面的作用，以及它们将区块链技术与去中心化共识协议相结合以记录平台上的交易。我们在本文中开发了这样一个模型。
航天工业计划 从雄心到行动
到目前为止，我们为支持航天工业发展而采取的研发和监管方法已经催生了大量小型创新型公司。2 我们的目标是建立一个能够培养航天工业中各种规模的关键参与者的系统。该计划的驱动因素是我们需要更有效地利用资源，因此我们制定了有序且优先的行动计划，以使行业和政府有信心长期投资英国航天领域。除了商业驱动的吸引行业研发资金外，我们还希望在一组目标能力方面发出强烈的需求信号，我们希望英国在这些能力方面表现出色。然后，行业可以主动响应政府的明确需求，为英国的航天事业创造“良性循环” 3，实现政府与行业关系的现代化。
上田一雄：日本的经济与货币政策
注：1. 中间图表中的数据是基于《企业财务报表统计（按行业）季度报告》得出的当期利润，不包括“金融和保险”。2009 年第 2 季度及以后的数据不包括纯控股公司。2. 右侧图表中的数据基于短观调查，包括软件和研发投资，不包括土地购买费用。2017 年 3 月调查之前不包括研发投资。数据涵盖所有行业，包括金融机构。资料来源：日本银行；财务省。1