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World File Search System测试数据
使用小波和...识别中风后脑电图信号
中风后患者需要持续的康复治疗来恢复因发病而造成的功能障碍，因此需要监测设备。脑电信号反映了大脑的电活动，这也表明了中风后患者的恢复情况。然而，脑电信号处理模型需要提供中风后状态的信息。深度学习的发展使其可以应用于中风后患者的识别。本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）识别中风后患者的方法。小波作为机器学习的一个特征，用于提取脑电信号信息，反映中风后患者的状况。这个特征是Delta、Alpha、Beta、Theta和Mu波。此外，还根据中风后脑电信号的特点添加了这五个波的振幅特征。结果表明，特征配置对于区分至关重要。具有振幅和Beta特征的测试数据准确率为90%，而没有振幅或Beta特征的测试数据准确率为70%。实验结果还表明，自适应矩估计（Adam）优化模型比随机梯度下降（SGD）更稳定。但SGD可以提供比Adam模型更高的准确率。
13 SAA8-2440404 不可偿还太空法案...
这项工作旨在进行试点测试/使用 METAseismic 专有超材料垫保护 NASA 飞行终止系统电池免受 SLS 助推器 (50 磅) 的冲击。METAseismic 将使用其专利的阻尼垫，该阻尼垫由定制的超材料制成，专门针对一组特定的运载火箭环境。NASA 将收到这些样品，将其安装在电池测试件上，并使用 4619 号楼振动实验室的 MSFC 测试设施将电池振动到指定的环境。NASA 将把测试数据与之前在同一设施中对相同环境进行测试的未阻尼电池的结果进行比较。NASA 的目标是评估一项新技术，该技术可以通过降低阻尼设备的质量和尺寸来使现有和未来的太空飞行任务受益。METAseismic 的主要目标是接收测试数据，这些数据要么可以改进产品，要么可以验证其设计和分析。这些数据将为 METAseismic 提供可发布的数据，以验证其产品是否能在严酷的运载火箭环境中按预期运行，或者提供设计反馈以改善超材料的性能和耐用性。
根据生理数据预测飞行员的认知状态...
本论文使用与生理属性相关的数据，研究了飞行员在实验过程中的认知状态。尽管该挑战已经过期，但咨询公司 Booz Allen Hamilton 发起了一项挑战，鼓励数据科学家建立一个具有检测能力的模型，以防止航空事故和事件。本论文研究的首要问题是：能否通过生理测量预测飞行员的认知状态？先前的研究发现，认知状态检测可以提高航空安全性。在这项研究中，我们参考了人为因素分类和分析系统，以更广泛地看待研究结果。本论文研究的任务有两个方面：(1) 认知状态分类和 (2) 认知状态变化检测。要解决的关键问题是从复杂数据中提取特征。因此，进行了频域分析和滑动窗口时间分析。在 73 个变量中，选择了对模型性能贡献最大的五个变量。所提出的模型在检测测试数据中特定飞行员的适当认知状态时，F1 得分达到 0.67。测试数据上的平均 F1 得分为 0.55，高于没有工程特征的基准模型（0.48）。特别是在惊吓和注意力分散分类期间，性能较低。此外，并非所有飞行员
质量保证中的人工智能
测试失败可能表明最新的应用程序更改破坏了业务关键功能……也可能源于许多其他问题。例如，依赖系统（例如第三方应用程序或 API）可能暂时不可用、损坏或运行缓慢，导致测试超时。模拟测试环境可能不可用或无法正常运行。或者，测试数据配置过程可能会为测试提供过期或不适当的数据。
ChatGPT：人工智能可以生成校准证书吗？
ChatGPT 被要求根据 ISO/IEC 17025:2017 标准生成一份详细的测试报告（见附件 A）。该报告包含基于 EURAMET CG-18 指南的指示误差、重复性和负载偏心率测试结果，这些结果对于评估非自动称重仪器的性能至关重要。通过综合测试数据并遵守标准的格式要求，ChatGPT 生成了一份综合报告，展示了其管理和解释复杂数据的能力。
如何从惯性测量数据的行为模式的监督机器学习中处理混合行为段
摘要，监督机器学习方法从生物学家的惯性测量中识别行为模式已成为行为生态学的标准工具。几种设计选择可以影响识别行为模式的准确性。这样的选择是包含或排除在机器学习模型培训数据中包含不仅是单个行为（混合段）组成的细分。目前，常见的实践是在模型培训期间忽略此类段。在本文中，我们检验了以下假设：在模型训练中包括混合段将提高准确性，因为该模型在测试数据中识别它们的表现更好。我们使用在四个加速度计数据数据集上进行了一系列数据模拟，并从四个研究物种（Damaraland mole鼠，Meerkats，Meerkats，Olive Baboons，Polar Bears）获得了一系列数据模拟。结果表明，当大量测试数据是混合行为段（高于10％）时，包括机器学习模型培训中的混合段可提高分类的准确性。这些结果在四个研究物种中是一致的，并且在混合段内的片段长度，样本量和混合物程度的变化稳健。但是，与未经混合段的训练的模型相比，在某些情况下（尤其是在狒狒中）模型（尤其是在狒狒）模型中显示出仅包含单个行为（纯）段的测试数据的准确性降低。在这种情况下，应避免将混合段过量包含在培训数据中。基于这些结果，我们建议当预期分类模型处理大量混合行为细分（> 10％）时，将它们包括在模型培训中是有益的，否则，这是不必要的，但也不有害。当时有一个基础假设培训数据包含的混合段率要比要分类的实际（未观察到的）数据更高 - 可能发生这种情况，尤其是在收集训练数据的情况下，并用于将数据分类并从野外分类。关键字身体加速器，生物遗传，机器学习，动物行为
人工智能支持的材料测试自动化
扩大 Altair 材料数据中心的功能 实施高级数据准备、AI 和 ML 功能可提高 Altair 材料数据中心（我们的主材料数据库）中可用信息的实用性和价值。数据中心可直接访问数据表、原始测试数据和求解器卡，并可完全追溯到其来源。工程团队还可以创建自动化工作流程，以识别和导入新材料配方数据并预测其特性。
英国公共卫生疫苗有效性报告
对常规测试数据的分析继续显示出70岁及以上疫苗的疫苗对有症状的共vid-19的疫苗作用，单剂量的疫苗有效性（VE）达到约60％。此分析包括额外的数据，这使我们对疫苗提供的保护水平的信心提高了。警报器继续对任何Covid-19在卫生保健工作者中的感染进行高度保护，单次剂量超过56天后，保护没有下降（这是人们已经研究的时间长度）。在连接与紧急入院链接的Pillar 2测试数据时，仍将看到针对住院的额外影响。和以前一样，我们发现在发生症状感染的患者中，住院的风险降低了35％至45％。结合了成为案件的风险降低，这与针对住院的疫苗有效性一致，该疫苗的有效性与先前报道的80％相似。数据继续显示出一种辉瑞疫苗接种对80多个已接种疫苗的有症状病例的死亡风险的令人鼓舞的影响，其中死亡风险降低了54％。结合了成为案例的风险降低，这与针对死亡率的疫苗有效性一致，该疫苗的有效性与先前报道的85％相似。
乳腺癌中的酪氨酸激酶抑制剂（审查）...通过...
灵感呼吸技术（DIBH）在减少左侧BC患者的平均心脏剂量（MHD）方面变得越来越普遍。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。 此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。 本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。 总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。 使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。 具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。 使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。 RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。
半导体封装、组装和测试
• 测试电子封装 • 制造数据和统计过程控制 (SPC) • 进行故障模式、机制和严重性评估 (FMECA) 的技术 • 用于质量和可靠性测试的测试标准，如 JEDEC、Mil-Spec 和 IPC，包括电气性能、热循环、预处理和加速寿命测试 (HALT 和 HAST) • 故障分析技术，包括破坏性和非破坏性方法，如 CSAM、FIB、横截面、显微镜和 CT 断层扫描 • 分析测试数据的技术，包括威布尔分析等统计分布