XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System样本量
面向主题的分类算法比较......
摘要 — 运动想象脑机接口设计被认为很困难，因为在特定受试者的数据收集和校准方面存在局限性，而且系统适配要求很高。最近，受试者独立 (SI) 设计受到关注，因为它们可能适用于多个用户，而无需事先校准和严格的系统适配。SI 设计具有挑战性，在文献中显示准确度较低。系统性能的两个主要因素是分类算法和可用数据的质量。本文对 SS 和 SI 范式的分类性能进行了比较研究。我们的结果表明，SS 模型的分类算法在性能上表现出很大的差异。因此，每个受试者可能需要不同的分类算法。SI 模型在性能上表现出较低的差异，但只有在样本量相对较大的情况下才应使用。对于 SI 模型，LDA 和 CART 分别在小样本量和中等样本量下具有最高的准确度，而我们假设如果有较大的训练样本量，SVM 将优于其他分类器。此外，还应考虑用户来选择设计方法。虽然 SS 设计对于特定主题来说更有前景，但 SI 方法对于智力或身体有障碍的用户来说可能更方便。索引术语 — 特定主题的 BCI、独立于主题的 BCI、分类、运动意象、样本大小。
质量和透明的证据 - 可植入 -
结果至少确定了一项预先指定的设备的70％（50/71）的前瞻性临床试验。总体而言，有473项预期设计的研究（招募97 886个个体）的报告被认为是符合条件的，其中包括81％（251/308）前瞻性非偶然的临床试验（66个186个个体）和19％（57/308）（57/308）随机临床试验（31 700个个人）。研究方案的预期措施可在49％（150/308）的研究中获得，而16％（48/308）具有同行评审的公开协议。在82％（253/308）的研究中评估了与设备相关的不良事件。报告了39％（120/308）的结果裁决过程。与非随机试验相比，随机分组的样本量较大（中位数为304 vs. 100个个体，p <.001）。在CE-MARK批准之前，没有确定任何设备的随机临床试验。非随机临床试验主要在评估中的设备的相应CE-MARK AP（89％，224/251）之后发表。样本量对于之前发表的研究（中位数）（中位数）的样本量小于CE-MARK批准（p <.001）。具有较大样本量（> 50个个体）和招募期更长的临床试验更有可能在CE-MARK批准后发布，并且在2016 - 21年期间更为频繁。
通过数据集成和人工智能绘制贫困地图：亚洲和太平洋地区关键指标的特别补充
全球各经济体都在竞相实现 2030 年的可持续发展目标。17 项可持续发展目标承诺不让任何人掉队，并首先帮助最需要帮助的人，通过由 155 个目标和 231 个独特指标组成的全球框架进行监测。这些指标中的大多数是由国家统计系统通过代表性调查、人口普查和行政记录编制的。例如，可持续发展目标 1：消除贫困的指标通常来自对家庭收入和支出或生活水平的调查。通常，此类调查的样本量足以提供具有全国代表性的估计值。当进一步按重要或已建立的国内领域（例如州、省或地区）细分贫困估计值时，这些样本量通常还提供在可容忍的可靠性水平内的估计值。然而，调查样本量通常不够大，无法在更细致的层面（如市镇和村庄）提供可靠的估计，因此可能无法帮助政策制定者有效地锁定最需要减贫计划的人口群体。
使用基于基因的多基因风险评分识别与阿尔茨海默病相关的基因
增加 AD GWAS 样本量将识别出更多的 AD 基因。然而，这需要广泛而有策略性的数据收集，而这在近期无法实现。此外，正如最近的一项研究表明，当样本量达到一定水平时，进一步增加样本量会导致基因识别的回报微乎其微，但成本却大幅增加 [16]。事实上，正如最近一项超过 100 万个样本的研究所示，迄今为止最大的 AD GWAS 仅识别出 7 个新基因位点 [15, 17]。虽然我们应该继续努力增加样本量，但迫切需要使用亚阈值 p 值检测 AD 基因的新方法。多基因风险评分 (PRS) 是疾病风险等位基因的加权和，用于预测疾病风险。它需要发现数据集来选择 SNP 并获得其权重；然后将 PRS 应用于独立于发现数据集的目标数据集以预测疾病风险。如果 PRS 具有较高的可预测性（即解释了目标数据集中的大部分变异），并且用于计算 PRS 的 SNP 解释了大部分 SNP 遗传性（h 2 snp ），那么这些 SNP 很可能是与疾病相关的 SNP。此外，如果我们还知道计算 PRS 时包含的 SNP 所影响的基因（即基于基因的 PRS），那么这些基因很可能是与疾病相关的基因。因此，基于基因的 PRS 提供了另一种识别具有亚阈值 p 值的疾病基因的方法。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
利用生成对抗网络增强脑电图可增强跨分类器和样本大小的大脑解码能力
脑电图 (EEG) 在大脑解码方面具有巨大潜力，由于需要大量数据，这一潜力尚未得到开发。机器学习的进步通过数据增强技术（如生成对抗网络 (GAN)）缓解了这种需求。在这里，我们评估了 GAN 可以在多大程度上增强 EEG 数据以提高分类性能。我们的目标是确定哪些分类器可以从 GAN 增强的 EEG 中受益，并估计样本量对 GAN 增强的影响。我们研究了三种分类器——神经网络、支持向量机和逻辑回归，涉及七种样本量，从 5 到 100 名参与者。GAN 增强的 EEG 增强了神经网络和支持向量机的分类能力，但没有增强逻辑回归。此外，随着样本量的增加，GAN 的增强效果会减弱——这表明它对小样本最有效，这可能有助于无法收集大量数据的研究。关键词：EEG、GAN、数据增强、神经网络、支持向量机、逻辑回归
经济、人才和技能 - 2024 年 4 月
数据挑战影响青年劳动力市场的分析 本专题中的数据主要来自英国国家统计局的年度人口调查 (APS)。因此，可用的最新数据是 2023 日历年的数据。虽然劳动力调查 (LFS) 提供更及时的数据，最新数据是从 2023 年 12 月到 2024 年 2 月，但 LFS 样本量存在挑战。例如，苏格兰的青年失业数据始终基于小样本量，这意味着估计值不太精确，需要谨慎使用。我们定期在本月度报告中考虑这两项指标，以探索苏格兰青年劳动力市场的前景。
圣地亚哥亚裔美国人、夏威夷原住民和太平洋岛民状况报告
20 样本太小，我们会根据少数人对大群体做出假设。ACS 是 1% 的人口样本，并使用加权来确保样本代表广泛的人口特征，包括性别和种族。这意味着，一个有 100 人的群体中预计会有 1 人，加权后代表所有 100 人。但是，一个（或五个或十个）样本的多样性不足以合理地描述该群体。基于小样本量的估计每年都会有很大差异，将这些估计解释为社区体验的准确测量会误导任何试图采取行动的人。为了确保我们使用足够的样本，我们确定了每个组的未加权样本量。
