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World File Search System模式预测
从改善粮食安全的创新中删除政治
摘要尽管与健康和教育相关，但现实生活中的自我控制的神经认知机制在很大程度上是未知的。最近的研究揭示了腹侧前额叶皮层在计算综合价值信号中的重要作用，但其他大脑区域对现实生活自我控制的贡献和相关性仍然不清楚。要根据长期后果研究决定的神经相关性，并评估大脑解码方法对现实生活自我控制的个体预测的潜在，我们将功能磁共振成像组合在一起，在偏好决策过程中的功能磁共振成像与大型社区样本中每日自我控制的生态瞬时评估（n = 266）（n = 266）。与长期结论一致的决定与双侧角回和precuneus的活性增加有关，涉及不同形式的视角采取的区域，例如想象一个人自己的未来以及他人的观点。将多元模式分析应用于同一群集表明，各个活动模式预测了现实生活中自我控制的概率。大脑的激活是关于介导现实生活自我控制的潜在机制的情景思维和心理性的。
平衡探索和晕屏
摘要 — 在虚拟导航过程中，用户会表现出受多种因素影响的各种交互和导航行为。现有的理论和模型已经发展到可以解释和预测这些不同的模式。虽然用户在使用虚拟现实 (VR) 时经常会感到不舒服，例如晕机，但他们并不总是做出最佳决策来减轻这些影响。尽管强化学习等方法已用于对决策过程进行建模，但它们通常依赖随机选择来模拟动作，无法捕捉真实导航行为的复杂性。在本研究中，我们提出好奇心是驱动非理性决策的关键因素，表明用户在虚拟导航过程中根据自由能原理不断平衡探索和晕机。我们的研究结果表明，VR 用户在导航时通常采用保守策略，大多数参与者在试验中表现出负面好奇心。然而，当虚拟环境发生变化时，好奇心水平往往会上升，这说明了探索和不适之间的动态相互作用。本研究提供了一种定量方法来解码虚拟导航过程中好奇心驱动的行为，为用户如何平衡探索和避免晕机提供了见解。未来的研究将通过结合更多的心理和环境因素来进一步完善该模型，以提高导航模式预测的准确性。
从 IC 布局到芯片照片：基于 CNN 的数据...
摘要 —我们提出了一个基于深度学习的数据驱动框架，该框架由两个卷积神经网络组成：1）LithoNet，可预测 IC 制造导致的电路形状变形；2）OPCNet，可建议 IC 布局校正以补偿这种形状变形。通过学习布局设计模式对与其产品晶圆的扫描电子显微镜 (SEM) 图像之间的形状对应关系，给定一个 IC 布局模式，LithoNet 可以模拟制造过程以预测其制造的电路形状。此外，LithoNet 可以将晶圆制造参数作为潜在向量，以模拟可以在 SEM 图像上检查的参数产品变化。此外，用于建议对光刻光掩模进行校正的传统光学邻近校正 (OPC) 方法在计算上非常昂贵。我们提出的 OPCNet 模仿了 OPC 程序，并通过与 LithoNet 协作来检查制造的电路形状是否与其原始布局设计最佳匹配，从而有效地生成校正的光掩模。因此，提出的 LithoNet-OPCNet 框架不仅可以从布局模式预测制造的 IC 的形状，还可以根据预测形状与给定布局之间的一致性建议布局校正。使用几个基准布局模式的实验结果证明了所提方法的有效性。
大脑结构的多变量模式分析预测功能结果
摘要背景：认知训练干预措施（CT）后的认知收益与精神分裂症患者（SCZ）的功能改善有关。但是，观察到很大的个体变异性。在这里，我们评估了大脑结构特征的敏感性，以在单个学科层面预测基于听觉的认知训练（ABCT）的功能响应。方法：我们使用支持向量机（SVM）建模的全脑多变量模式分析（MVPA）来识别灰质（GM）模式，这些模式（GM）模式预测了SCZ患者在单个受试者水平的ABCT 40小时后“较高”与“较低”功能。通过通过样本外跨验证分析（OOCV）应用原始模型来评估SVM模型的概括能力，以从经历了50个小时的ABCT的独立样本中看不见的SCZ患者。结果：全脑GM体积的模式分类预测，在随访时预测了“较高”与“较低”功能，其平衡精度（BAC）为69.4％（灵敏度为72.2％，特异性66.7％），通过嵌套交叉验证确定。神经解剖模型可推广到一个独立队列的BAC为62.1％（灵敏度为90.9％，特异性为33.3％）。结论：尤其是，在SCZ参与者ABCT之后，单个受试者水平的颞上回，丘脑，前扣带回和小脑的区域中的基线GM体积更大。
根据声学特征生成脑电图特征
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性测量人脑电活动的方法。EEG 传感器被放置在受试者的头皮上以获取 EEG 记录。参考文献 [1]–[3] 表明，EEG 特征可用于执行孤立和连续语音识别，其中受试者说话或聆听时记录的 EEG 信号使用自动语音识别 (ASR) 模型转换为文本。在 [4] 中，作者展示了使用深度学习模型从侵入性皮层脑电图 (ECoG) 信号合成语音。同样，在 [2]、[5] 中，作者展示了使用深度学习模型从 EEG 信号合成语音。在 [2]、[5] 中，作者展示了使用不同类型的 EEG 特征集的结果。使用 EEG 特征进行语音合成和语音识别可能有助于有语言障碍的人或无法说话的人恢复语音。在本文中，我们感兴趣的是研究是否有可能从声学特征预测 EEG 特征。这个问题可以表述为基于 EEG 的语音合成的逆问题。在基于脑电图的语音合成中，声学特征是根据脑电图特征预测的，如参考文献 [2]、[5] 中所述。从独特的声学模式预测脑电图特征或特征可能有助于更好地理解人类大脑如何处理语音感知和产生。在实验室中记录脑电图信号是一项耗时且昂贵的工作
肠道微生物组组成与 1 型糖尿病成人患者的地中海饮食依从性和血糖控制相关
微生物组组成与 1 型糖尿病 (T1D) 儿童的血糖控制有关。地中海饮食 (MD) 会影响健康人的微生物组组成。尚不清楚 MD 是否通过微生物组改变影响长期 T1D 成人的血糖控制。我们在本研究中旨在调查 T1D 成人的 MD、血糖控制和肠道微生物组组成之间的关系，同时探索使用肠道微生物组谱作为临床参数和饮食模式预测标志物的可行性。在一项对 253 名 T1D 患者的横断面研究中，通过 EPIC 问卷评估饮食，通过相对地中海饮食评分 (rMED) 评估对 MD 的依从性，通过散弹枪宏基因组学分析肠道微生物组，通过 HbA1c 和连续血糖监测评估血糖控制。高度遵守 MD 与改善血糖控制有关，证据是与低依从性受试者相比，HbA1c 水平显着降低。高度遵守 MD 与有益微生物物种的丰富显著相关。相反，低依从性对应着潜在有害物种的较高水平。微生物组显著预测了几个变量，包括 HbA1c 和 MD 依从性。我们的研究结果强调了 MD 依从性对长期患有 1 型糖尿病的成年人的血糖控制和肠道微生物组组成的有益影响。该研究在 ClinicalTrials.gov 上注册，标识符为 NCT05936242。
探索出勤系统中的数据分析
摘要。目的：该研究旨在通过应用奖励和惩罚系统作为改善员工出勤率和福祉的创新解决方案来确定出勤管理的模式和趋势。方法：本研究利用了一种描述性分析方法，并应用了机器学习（ML）技术来增强出勤模式预测的准确性和新兴趋势和模式分类的ML模型。通过公司的出勤系统获得了研究数据，并分为两个部分（培训80％，测试20％），同时保持平衡的班级比例，然后使用SCIKIT-LEARN图书馆使用SPSS和Python软件进行处理。结果：研究结果表明，当将奖励和惩罚方法应用于员工出勤系统时，员工出勤率从86.52％增加到90.44％。适当的奖励分配可以增加员工遵守工作时间表并持续参加的动力，而惩罚往往会导致出勤率较低。新颖性：这项研究强调了通过数据分析方法和在出勤系统中实施出勤管理的优化，并应用了ML技术在全面分析出勤数据并检测重要模式。关键字：出勤管理，奖励和惩罚，数据分析，2024年4月的出勤系统中的技术实施 / 2024年4月修订 / 2024年5月接受这项工作，这项工作已在创意共享归因4.0国际许可下获得许可。
适应性缓存技术优化车辆性能
摘要：在互连和自动驾驶汽车的快速发展的领域中，自适应缓存在提高车载信息系统的效率方面起着关键作用。缓存，最初是一种用于加快数据访问的计算技术，现在对于管理现代车辆生成的大量数据至关重要。通过将经常访问的数据存储在快速访问记忆中，自适应缓存可降低延迟并提高数据检索速度，从而使自动驾驶，智能和电动汽车受益。将机器学习与缓存策略的集成进一步推进了系统，从而使预测性缓存可以根据使用模式预测数据需求。这种方法不仅可以提高性能，还可以通过最大程度地减少不必要的数据交换来降低能源消耗。自适应缓存的关键优势包括提高安全性，有效的交通流量和改进的用户体验。在连接的车辆中，从车辆到所有内容的V2X通信中的数据可将延迟降至最低，从而提供了及时的信息，从而提高了道路安全性。同样，电动汽车受益于与电池状态有关的缓存数据的实时分析，从而优化了电源管理。总体而言，自适应缓存解决了当代汽车系统的挑战，为更智能，更安全和更高效的车辆铺平了道路。关键字：自适应缓存，自动驾驶汽车，数据效率，预测缓存，V2X通信
生成的AI - 超越欣快和简单解决方案
自2022年Ameri-Software Company Openai发布文本生成器和Chatbot Chatgpt以来，生成人工智能（AI）席卷了数字世界； AI应用程序现在可以访问，并且具有多种用途。仅在两个月内就可以访问约1亿用户。此外，还已经广泛使用了用于自动创建影像图像和视频的工具，例如Midjourney，Dall-E或Gemini，现在许多工具现在都提供了多模式输出。单击按钮，这些应用程序可以通过生成AI创建高质量的文本，图像或视频。通过Internet免费访问即时使用此类工具，而简单的界面则负责此胜利；用户几乎不需要先验知识，只有少数技术要求才能在几秒钟内收到各种问题的答案或生成文本，图像和视频。生成AI的基础和核心是根据从各种起源和质量的多种数据数据中获得新的语言或视觉产品的能力。重要的是，这种新内容的创建纯粹基于相关性或概率，而不是真正的理解。chatgpt是一种所谓的大型语言模型（LLM），接受了大量文本培训：网站，书籍，文章，歌词，帖子，帖子，推文，评论或其他语句 - 简而言之，所有文本类型都可以在Internet上找到。培训特别包括根据从这些数据中学到的语言模式预测提供的句子细分的下一个单词。为此，Chatgpt首先通过使用统计过程来分析句子的上下文，然后根据概率计算产生下一个单词。以这种方式，Chatgpt可以以统计上合理的方式回答Word的问题，并产生新的文本。句子
304521化学I
std。＃标准文本HS-PS1-1使用元素周期表作为模型，以根据原子最外面能级的电子模式来预测元素的相对特性。澄清声明：可以从模式预测的性质的示例可能包括金属的反应性，形成的键类型，形成的键数以及与氧气的反应。评估边界：评估仅限于主要组元素。评估不包括对电离能量超出相对趋势的定量理解。hs-ps1-2构建并修改了基于原子最外部电子状态，元素周期表中的趋势以及对化学性质模式的知识的简单化学反应结果的解释。澄清陈述：化学反应的实例可以包括钠和氯，碳和氧气或碳和氢的反应。评估边界：评估仅限于涉及主要组元素和燃烧反应的化学反应。HS-PS1-3计划并进行研究以收集证据，以比较宏观和微观尺度上物质的结构，以推断颗粒之间的电力强度。澄清陈述：重点是理解粒子之间力的强度，而不是命名特定分子间力（例如偶极偶极子）。颗粒的示例可能包括离子，原子，分子和网络材料（例如石墨）。物质性质的示例可以包括熔点和沸点，蒸气压和表面张力。评估边界：评估不包括Raoult的蒸气压力计算。HS-PS1-4。开发一个模型，以说明从化学反应系统中释放或吸收能量取决于总键能的变化。澄清声明：重点是化学反应是影响能量变化的系统。模型的示例可能包括分子级图和反应图，显示反应物和产物的相对能量的图，以及显示能量的表示。