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开放科学的最大基于EEG的BCI可重复性研究：MOABB基准
摘要。目标。本研究对开放脑电图数据集进行了广泛的大脑计算机界面（BCI）可重复性分析，旨在评估现有的解决方案并建立开放且可重复的基准测试，以有效比较该领域。对这种基准的需求在于产生未公开的专有解决方案的快速工业进步。此外，科学文献是密集的，通常具有具有挑战性的评估，从而使现有方法之间的比较艰巨。方法。在一个开放式框架中，在36个公开可用的数据集中对30个机器学习管道（分为原始信号：11，Riemannian：13，深度学习：6）进行了精心重新实现和评估，包括汽车图像（14），p300（15）（15）和SSVEP（7）。该分析结合了统计荟萃分析技术，以进行结果评估，包括执行时间和环境影响注意事项。主要结果。该研究产生了适用于各种BCI范式的原则和鲁棒结果，强调运动图像，P300和SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的Riemannian方法表现出卓越的性能，强调了大量数据量的必要性，以通过深度学习技术实现竞争成果。全面的结果是公开访问的，为将来的研究铺平了道路，以进一步提高BCI领域的可重复性。意义。这项研究的重要性在于它在建立严格和透明的基准的BCI研究中做出的贡献，为最佳方法论提供了见解，并强调了可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
INTEGRA TECHNOLOGIES 选择堪萨斯州作为其最大的 OSAT 基地
“威奇托地区和堪萨斯州已合作制定了强有力的劳动力规划，并为这项工作提供了支持，”罗宾逊说。“我们的共同计划特别注重与社区合作伙伴合作，为可能存在就业障碍的个人和团体提供外展和培训途径。我们感谢威奇托地区和堪萨斯州的合作伙伴，因为我们拥有人才基础设施和合作伙伴关系，可以提供世界一流的培训和机会来发展和招募这些劳动力，创造未来的就业机会。”
使用深度学习和快速最大内在产品搜索
我们如何构建和优化必须快速填充板岩的推荐系统（即横幅）？深度学习堆栈与快速最大最大产品搜索（MIPS）算法的组合已经表明，可以在生产中部署灵活的模型，从而可以迅速向用户提供人体建议。尽管很有希望，但不幸的是，这种方法不足以构建最大化奖励的推荐系统，例如单击的概率。通常优化了代理损失，并使用A/B测试来测试系统是否实际提高了性能。本教程通过必要的步骤进行参与，以建模奖励，并直接优化基于快速搜索算法构建的建议引擎的奖励，以生成高性能奖励优雅的推荐系统。
等长最大力量训练后的皮质肌肉连贯性和运动控制适应性
摘要：力量训练 (ST) 可诱导皮质肌肉适应，从而增强力量。ST 会改变主动肌和拮抗肌的激活，从而改变运动控制，即力量产生的稳定性和准确性。本研究通过量化皮质肌肉一致性 (CMC) 以及力量产生的绝对误差 (AE) 和可变误差 (VE)，评估了皮质肌肉通讯和运动控制的变化，该干预为期 3 周，专门用于加强踝关节跖屈 (PF)。在训练前、训练开始后 1 周和训练后进行了脑电图、肌电图和扭矩记录评估。通过最大自主等长收缩 (MVIC)、亚最大扭矩产生、AE 和 VE、肌肉激活和亚最大收缩期间的 CMC 变化来评估训练效果，收缩量为初始和每日 MVIC 的 20%。 MVIC 在整个训练过程中显著增加。对于亚最大收缩，仅在初始扭矩水平下，主动肌激活度随时间降低，而拮抗肌激活度、AE 和 VE 在每个扭矩水平下随时间降低。CMC 不受 MST 的影响。我们的结果表明，神经生理适应在训练后 1 周内就很明显。然而，CMC 不受 MST 的影响，这表明中枢运动适应可能需要更长时间才能转化为 CMC 改变。
等距最大强度训练后的皮质肌肉相干性和运动控制适应
摘要：力量训练（ST）诱导皮质肌肉肌肉适应，从而增强强度。ST改变了激动剂和拮抗肌肉的激活，该激动剂改变了运动控制，即力量产生稳定性和准确性。这项研究通过定量对皮层肌肉相干性（CMC）和绝对（AE）和力的误差（VE）进行定量，评估了皮质肌肉沟通和运动控制的改变，并在3周的最大强度训练（MST）干预过程中，特定地设计了型号的误差（VE）。用脑电图，肌电图和扭矩记录进行评估，在训练启动后1周进行了训练，然后进行了训练。对最大自愿等轴测收缩（MVIC），次最大扭矩产生，AE和VE，肌肉激活，肌肉激活以及CMC次级收缩期间的CMC变化的最大训练效果进行了评估。在整个培训完成期间，MVIC显着增加。对于次最大收缩，激动剂肌肉激活仅在初始扭矩水平时随时间降低，而拮抗剂肌肉激活，AE和VE随着时间的流逝，每个扭矩水平都会降低。cmc仍然没有MST的改变。我们的结果表明，训练后1周，神经生理适应很明显。然而，CMC仍然没有MST的改变，这表明中央运动适应可能需要更长的时间才能翻译成CMC改变。
能源转型——史上最大规模的资本重新分配
能源转型代表着历史上规模最大、速度最快的资本重新分配，到 2030 年需要 37 万亿美元的投资。成熟的可再生能源技术的进一步发展正在创造新一代机会，包括电池存储和下一代太阳能电池板。能源转型通过将技术与可持续性相结合来提供回报，为私人市场投资者提供了激动人心的投资机会。
Kalman滤波和期望最大化多阶段光谱unmixing
摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中，我们提出了一种新型的频谱拆解（SU）策略，使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程，我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小，则采用了预期最大化（EM）算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明，所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
制造效率：最大化车间空间的 5 种方法
史丹利百得 (Stanley Black & Decker) 旗下 Vidmar 推出的 STAK 存储解决方案可根据不断变化的库存需求进行调整。Treston 的 FiFo（先进先出）流动货架系统是一种灵活的货架、存储和拣选解决方案，可将物品从仓库运送到靠近您的生产、装配或包装站的位置，确保所需零件随时可用，不会浪费时间寻找物品。影子板可直观地管理工作日中经常使用的工具，因此使用后会将它们放回原位，无需浪费时间寻找它们。整理箱有助于将杂乱程度降至最低，并提高您在工作站周围整理零件的能力。工作站隔板、屏障和其他隔断设备可将工人安全地分开，并有助于改善社交距离。垫子可减少工人疲劳并通过降低受伤可能性来提高安全性。
RTPCR：QPCR数据分析 DACC：气候变化的检测和归因分析 接吻：保持简单的物种迁移模型 SGOF：多个假设测试 创建R对象的紧凑型哈希摘要 MLMTS：多元时间序列的机器学习算法 分析依赖量表的生物多样性变化与MOBR 机器：机器学习模型和工具 nmf：非负矩阵分解（NMF）的算法和框架 软件包'mobr' ddml：双/辩护机器学习 胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择 'Google gemini'api 的接口 Jackstraw：无监督学习的统计推断 ODT：最佳决策树算法 具有组成反应的多元随机森林 软件包'joinet' rgbif.pdf OpenCV.pdf 软件包'mapme.biodoverity' MLR3DATA：“ MLR3'的机器学习数据集的收集 生存：使用机器学习的灵活生存分析工具 bio3d.pdf
描述各种方法用于实时PCR（定量PCR或QPCR）数据的统计分析和图形表示。'rtpcr'负责基于多达两个参考基因的实时PCR数据的扩增效率计算，统计分析和图形表示。通过考虑放大效率值的考虑，“ RTPCR”是由Ganger等人描述的一般计算方法开发的。（2017）和Taylor等。（2019），涵盖了livak和pfaffl方法。基于实验条件，“ RTPCR”包装的功能使用t检验（用于具有两级因子的实验），方差分析（ANOVA），协方差分析（ANCOVA）分析（ANCOVA）或重复测量数据分析以计算到calcu- colcu- flta delta delta delta delta delta ct方法（delta cta）或dela dela dela dela（re）（re）（re）。该功能进一步提供了平均值的标准误差和置信度间，采用统计平均比较并具有重要意义。为了促进功能应用，使用了不同的数据集作为示例，并解释了输出。“ RT- PCR”软件包还使用各种控制参数提供条形图。“ rtpcr”包装是用户友好且易于使用的，并提供了用于分析实时PCR数据的适用资源。
通过Edge AIbq25620/bq25622 I2C控制的1细胞，3.5a，最大...
•高效率，1.5MHz，单电池电池的同步切换模式 - > 90％的效率 - 从5V输入到25mA输出的电流 - 从10mA到620mA的充电终止，10mA，10mA步骤，灵活的JEITA轮廓 - 弹性JEITA概况，可用于安全•batfet控制•batfet控制•当前型号和全型型号的电量型乘型型号 - 1.5型电池 - 1.5型电池 - 乘飞机 - 乘船乘坐型号。模式 - 0.1μa电池关闭中的电池泄漏电流•支持USB（OTG） - 增强模式支持3.84V至9.6V的输出 - > 90％的增强效率降至100mA OTG的5V VBU•支持多种输入量的范围为3.9V至18V的最大范围26V的范围26V范围26V范围（VINDPM）和输入电流法规（IINDPM） - VINDPM阈值会自动跟踪电池电压•使用15mΩBATFET进行有效的电池操作•狭窄的VDC（NVDC）功率路径管理 - 系统即时启动 - 系统即时启动 - 无需耗尽或无电池的电池 - 当适配器全部载荷时，电池补充•柔性自动•稳定性•稳定的自动级别•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•i 2 c-contect•电流，温度监测•高准确性 - ±0.5％电荷电压调节 - ±5％电荷电流调节 - ±5％输入电流调节•安全性 - 安全性调节和热关闭 - 输入，系统，系统，电池电压保护 - 电池电量，电池电池，转换器过度保管 - 充电安全计时•安全计时•安全相关的认证： - IEC 6238-1 CB CBB CERTIFIFIAN： - IEC 62368-1 CB CB BB