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跨域脑电情绪识别的多源多表示自适应
由于脑电图 (EEG) 的非侵入性和高精度，EEG 和人工智能 (AI) 的结合经常被用于情绪识别。然而，EEG 数据的内部差异已成为分类准确性的障碍。为了解决这个问题，考虑到来自性质相似但不同领域的标记数据，领域自适应通常提供一个有吸引力的选择。大多数现有研究将来自不同受试者和会话的 EEG 数据聚合为源域，忽略了源具有一定边际分布的假设。此外，现有方法通常仅对齐从单个结构中提取的表示分布，并且可能仅包含部分信息。因此，我们提出了用于跨域 EEG 情绪识别的多源和多表示自适应 (MSMRA)，它将来自不同受试者和会话的 EEG 数据划分为多个域，并对齐从混合结构中提取的多个表示的分布。使用两个数据集 SEED 和 SEED IV 在跨会话和跨主题传输场景中验证所提出的方法，实验结果证明我们的模型在大多数情况下比最先进的模型具有更优越的性能。
实例关系图指导的无源域自适应对象检测
无监督的域适应性（UDA）是解决域转移问题的有效方法。特别是UDA方法试图对齐源和目标代表，以改善对目标域的概括。，UDA方法在适应过程中可以访问源数据的假设下起作用。但是，在实际情况下，由于隐私法规，数据传输限制或专有数据关注，标记的源数据通常受到限制。源 - 自由域适应（SFDA）设置旨在通过对目标域进行源训练的模型来减轻这些问题，而无需访问源数据。在本文中，我们探讨了自适应对象检测任务的SFDA设置。为此，我们提出了一种新颖的培训策略，以使源训练的对象将对象降低到目标域而没有源数据。更重要的是，我们通过利用给定目标域输入的对象关系来设计一种新颖的对比损失，以增强目标表示形式。这些对象实例关系是使用实例关系图（IRG）网络建模的，然后将其用于指导对比度代表学习。此外，我们还利用学生教师将知识从源训练的模型提高到目标域。对多个OB-JECT检测基准数据集进行了广泛的实验表明，所提出的方法能够有效地适应源训练的对象检测器对目标域，超过了最先进的域自适应检测方法。代码和模型在https://viudomain.github.io/irg-sfda-web/中提供。
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公众持股量，本公司已发⾏股本总额约，本公司已发⾏股本总额约28.44％将计算在公众持股量内，符合上市规则第，8.08条规定的最低百分比。，（i），紧随全球发售后，概无承配⼈将单独获配售本公司经扩⼤已发⾏股本10％以上；（ii）于上市后，除和达香港及杭⾦投，除和达香港及杭⾦投，共29,829,738 股股份（相当于我们的已发⾏股本总数约12.1616％）市时并无持有公众⼈⼠所持h股50％以上，符合上市规则第8.08（3）条及第8.24条的规定；及（iv）上市时至少有300名股东，符合上市8.08（2）8.08（2）条规定。条规定。开始买卖情况下，h股股票⽅会于香港时间2024年11⽉11⽉28⽇（星期四） （⽇（星期 ⽇（星期）上午九时正在联交所开始买卖。H股将以每手200股h股进⾏买卖。h股进⾏买卖。h股进⾏买卖。2566。
癌症场研讨会-Chiba县
秘书处：生命科学行业促进办公室，工业促进部，千叶县工商业部，电话：043-223-2725电子邮件：sangyo-b@mz.pref.chiba.chiba.lg.jp.jp.jp
多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
用于跨受试者运动想象辨别的选择性多源域自适应网络
摘要 — 使用基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 来区分运动想象是一项挑战，因为它涉及大量的数据采集阶段，需要用户付出大量的努力。为了解决这个问题，一种方法是使用无监督域自适应，其中使用来自多个受试者的数据构建分类模型，并且仅使用来自目标用户的未标记数据进行模型校准。然而，由于来自运动想象的大脑模式因人而异，因此在使用多个受试者构建分类模型时必须考虑每个受试者的可靠性。因此，在本文中，我们提出了 Selective-MDA，它对每个源受试者执行域自适应，并根据它们的域差异有选择地限制影响。为了评估我们的方法，我们使用两个公共数据集 BCI 竞赛 IV IIa 和自动校准和循环自适应数据集来评估我们的结果。我们通过比较基于差异度量选择不同数量的源域时的判别性能来进一步研究源选择的影响。我们的结果表明，Selective-MDA 不仅将多源域适应性融入跨受试者运动意象辨别，而且还突出了在使用来自多个受试者的数据进行模型训练时源域选择的影响。
人工智能在外科手术中的应用及前景
1) MD Zeiler 和 R. Fergus：可视化和理解卷积网络，欧洲计算机视觉会议 (2014)。 2) https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ug/understand- network-predictions-using-occlusion.html 3) Noriyoshi Miyoshi、Ryo Kawasaki、Hidetoshi Eguchi 和 Yuichiro Toki：大阪大学 AI 医院和胃肠外科的现状和前景，Surgery, 83, 11 (2021) 1153。
