XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System线性预测
Sentry-H 6110-MP-Codan Communications
数字语音密码群的第二代数字语音技术利用MELPE（混合激发线性预测增强）或TWELP（三波激发线性预测），包括最新添加300位/s和480位/S VOCODER速率，以提供高频（HF）语音通信的重大改进。完全数字模式，加上高度优化的Vocoder技术，当传统方法失败时，可提供清晰和连接。与AES-256加密，DES-56加密和频率跳跃选项兼容。
枪声识别的机器学习分析
公共安全是全球任何城市的重要问题。为了确保执法部门快速响应，可靠且逼真的枪声检测系统必不可少。为了加快调查进程，必须了解犯罪现场，并且当局应有能力重现现场。强大的枪声识别系统将通过协助犯罪现场重建、估计射手的位置和射弹的轨迹以及核实目击者提供的细节而变得有用。随着犯罪率的上升，视听监控系统越来越受欢迎。ShotSpotter [ 1 ] 是 SoundThinking 推出的 SafetySmart 平台中的枪声检测系统。执法机构通过在城市地区战略性地放置音频和视频传感器网络来使用 ShotSpotter。该系统捕捉所有周围的声音；如果它检测到任何枪声，它会对位置进行三角测量并向有关当局发出警报。该系统收集并分析数据，以创建易发生枪支暴力地区的地图。但是，该系统不会提供有关暴力事件所用枪支的信息，并且可能会对汽车回火或烟花等声音发出误报。大多数关于枪声检测系统的研究都使用来自使用多个麦克风或传统录音设备的严格受控环境的训练数据 [ 2 ]。此类数据通常仅包含光谱信息，因此使用几种模式识别方法来实现没有任何空间信息的枪声检测系统。输入时域信号通常分为多个短窗口帧和一些广泛使用的特征 - 例如梅尔频率倒谱系数（MFCC），线性预测系数（LPC），线性预测倒谱系数
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
探索大脑和行为中的拟人化与心智理论之间的关系
图 1 性格拟人化和心智理论网络激活。（a）用拟人化个体差异问卷测量的样本性格拟人化，（b）在观看动画电影时，与观看引发疼痛感知的场景相比，在观察引发心理化的场景时，心智理论网络的六个区域的激活情况，性格拟人化和活动之间没有明确的关系（c）在心智理论网络中和（d）在各个区域内（二次预测因子为红色，线性预测因子为蓝色）。指数在（c）和（d）中居中并按比例缩放。dmpfc，背内侧前额皮质；mmpfc，中内侧前额皮质；prec，楔前叶；rtpj 和 ltpj，右侧和左侧颞顶交界处；vmpfc，腹内侧前额皮质
9.01 SGLT2抑制剂用于治疗2型糖尿病
3.7 2022年3月的财务估计使用了目前仅包含二甲双胍或二甲双胍加SU的治疗疗法的患者人群的线性预测，以估算合格的CV风险人群，并使用SGLT2抑制剂对患者的线性投影用于投射当前T2DM市场（即，偏置群体）。最新的财务模型使用了基于DUSC数据的对数趋势线投影，用于2018年至2023年间提供的处方，用于仅使用二甲双胍的患者预测患者，从2015年到2023年，使用SGLT2抑制剂进行T2DM指示。在2024年，仅在2024年仅在二甲双胍治疗方案的患者数量是2023年和2025年患者人数之间的平均值，这是由于趋势线预测2024年患者人数低于2023年。
夏季南极海冰的政权转变的观察证据
摘要：近年来，南大洋在多个夏季经历了极低的海冰覆盖。这些较低的事件在2014年达到了创纪录的高冰覆盖范围的多年积极趋势。这种突然的过渡使一些作者暗示南极海冰已经发生了政权的转变。在这项研究中，我们将卫星海冰记录和大气重新分析分解，以评估这种转变的证据。我们发现，夏季海冰记录的标准偏差已从1979年至2006年的3100万km 2增加了一倍，达到2007年的276万公里2。这种增加的差异伴随着更长的季节至季节海冰记忆。大气是南极海冰变异性的主要驱动力，但是使用线性预测模型，我们表明，仅大气就无法解释海冰的变化。确定是否发生了政权转移是困难的，而没有完全了解变化的物理机制。但是，我们证明的统计变化（即增加方差和自动化关系，以及对大气强迫的反应发生了变化），以及先前搜索的空间相干性的增加，是基于动态系统理论的指标，这是基于突然关键过渡的动力学系统理论。因此，我们的分析是支持南极海冰系统变化的进一步证据。
ETSI TS 101 377-1-1 V1.1.1 (2001-03)
A3 认证算法 GMR2-A3 A5/1 加密算法 GMR2-A5/1 A5/2 加密算法 GMR2-A5/2 A5/X 加密算法 GMR2-A5/0-7 A8 加密密钥生成算法 A8 AB 接入突发 Abis MSC 和 BSC 之间的接口 AC 接入等级（C0 至 C15） 应用上下文 ACC 自动拥塞控制 ACCH 关联控制信道 ACI 相邻信道干扰 ACK 确认/确认 ACM 累计呼叫计数器 地址完整消息 ACR 绝对类别评级 ACS 姿态控制子系统 ACS-CELP 代数共轭结构 码激励线性预测 ACU 天线组合单元 天线控制单元 A/D 模拟到数字 ADC 管理中心模拟到数字转换器 ADCS 姿态确定和控制子系统 ADN 缩位拨号 ADPCM 自适应差分脉冲编码调制 ADPE自动数据处理设备 AE 应用实体 AEC 声学回声控制 AEF 附加基本功能 AEIRP 总有效全向辐射功率 AFC 自动频率控制 AGC 自动增益控制 AGCH 接入授权信道 AI 行动指示器行动项目 AIM 有源互调 AIT 组装、集成和测试
基于脑电图的振动触觉诱发脑
最近，一种使用振动触觉刺激的新型基于脑电图的脑机接口（EVE-BCI）显示出替代其他典型的运动想象和基于视觉的接口的巨大潜力。（i）目标：在本综述中，从文献中提取了 EVE-BCI 的关键方面，以总结其关键因素，调查可行性的综合证据，并提出进一步研究的建议。（ii）方法：在五个主要数据库中搜索相关出版物。从每篇符合条件的文章中得出 EVE-BCI 的多个关键概念，包括数据收集、刺激范式、振动触觉控制、EEG 信号处理和报告的性能。然后，我们分析了这些概念以实现我们的目标。（iii）结果：（a）七十九项研究符合纳入条件；（b）在 EVE-BCI 开发中，EEG 数据大多是在佩戴 EEG 帽的健康人群中收集的； (c) P300 和稳态体感诱发电位是两种最流行的范例；(d) 以前的研究人员只深入探索了振动的位置，而其他振动因素则很少引起人们的兴趣。(e) 通常提取 EEG 信号的时间特征并将其用作 EVE-BCI 设置的线性预测模型的输入；(f) 受试者相关和离线评估仍然是 EVE-BCI 性能的流行评估；(g) EVE-BCI 的准确度明显高于不同人群之间的偶然水平。(iv) 意义：我们通过识别影响因素来总结当前 EVE-BCI 的趋势和差距。通过阅读本评论，可以快速获得 EVE-BCI 的全面概述。我们还为 EVE-BCI 设计提供了建议，并制定了一份清单，以清晰地展示研究工作。它们为研究人员在未来的研究中开发更复杂、更实用的 EVE-BCI 提供了有用的参考。
目标设置协议
◾CO2轨迹为所有温室气体提供了蓝图；该联盟的目标是到2050年的所有温室气体的净目标，这比IPCC 1.5°C气候方案更具雄心，因为它们在2050年晚于非CO 2 GHG的净净零。但是，由于当前数据报告实践，数据通常在CO 2 e中报告。因此，联盟将需要在CO 2 e上设置目标。这具有在GHG之间稍有平衡的净零末端日期的效果，而对于跟踪GHG排放减少的实际限制（如CO 2 e）。 ◾当投资组合在区域和部门上多样化时，全球途径就足够了。◾当场景未提供2015年，2025年，2035年等的数据时，在需要时，数据是线性预测的，该方法将由联盟的科学顾问委员会审查。◾对单个场景的假设和叙述不太敏感，联盟将始终依赖一组场景的中间体，即IPCC AR6的C1场景。在2025年的排放减排范围内，联盟使用了IPCC的SR15场景（P1-3），此外，由于这些年来，从2015 - 2020年开始，这些场景从2015 - 2020年开始降低了2％以上，因为在这些年中看到的排放减少并不是预计的（除了影响了COVID-19 PANDECAMED PANDECAME的影响外）。◾联盟没有考虑任何高的上冲路径有资格获得减排计算和理由。◾对于2025年的排放量降低范围，联盟使用了第95页IPCC AR6完整报告表中所述的范围，该范围为C1组的97个方案采用了圆形的75/25％方法。导致排放量的减少范围为40-60％。