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基于机器学习的脑机接口任务识别有效性分析
摘要：本研究旨在比较脑电图 (EEG) 信号特征提取方法在脑活动分类有效性方面的效果。为了进行分类，使用 EEG 设备从 17 位受试者的三种心理状态（放松、兴奋和解决逻辑任务）中获取脑电图信号。对获取的信号进行采用独立成分分析 (ICA) 的盲源分离。使用 Welch 方法、自回归建模和离散小波变换进行特征提取。执行主成分分析 (PCA) 以降低特征向量的维数。使用 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 进行分类。展示了精度、召回率、F1 分数以及基于统计分析的讨论。本文还包含用于预处理和实验主要部分的代码。
基于机器学习的脑机接口任务识别有效性分析
摘要：本研究旨在比较脑电图 (EEG) 信号特征提取方法在脑活动分类有效性方面的效果。为了进行分类，使用 EEG 设备从 17 位受试者的三种心理状态（放松、兴奋和解决逻辑任务）中获取脑电图信号。对获取的信号进行采用独立成分分析 (ICA) 的盲源分离。使用 Welch 方法、自回归建模和离散小波变换进行特征提取。执行主成分分析 (PCA) 以降低特征向量的维数。使用 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 进行分类。展示了精度、召回率、F1 分数以及基于统计分析的讨论。本文还包含用于预处理和实验主要部分的代码。
使用深度学习模型进行WiFi定位和安全性问题的无线信号预测
将无线信号（WIFI）限制在室内空间的特定区域中是保护这些网络免受不必要访问的有效方法。不幸的是，这些相同的WiFi信号可以用于跟踪移动手机的位置。在确保此类信号的范围与它们用于室内地理位置目的之间存在明显的权衡。在难以记录测量的领域，无线信号覆盖范围的建模可能是一项艰巨的任务。我们利用了在合成平面图数据集中训练的深度自回归模型和卷积神经网络模型，以准确推断在此类空间上的信号覆盖范围，而无需使用有关天线安装或平面图设计的特定信息。计算实验表明，这些数据驱动的方法能够准确填补信号覆盖图中的空白。
![arxiv：2412.07772v2 [CS.CV] 2025年1月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ec06e3e6adfaee033810803875534af4e82179ae.webp)
arxiv：2412.07772v2 [CS.CV] 2025年1月6日
当前的视频扩散模型具有令人印象深刻的属性质量，但由于双向注意依赖性而引起的交互式应用中的挣扎。单一帧的生成要求模型处理整个序列，包括未来。我们通过将预处理的双向扩散变压器适应自动回归变压器来解决这一限制，该变压器会生成框架。为了进一步减少延迟，我们将匹配的分布匹配（DMD）扩展到视频，将50步扩散模型提炼到4步生成器中。为了实现稳定且高质量的蒸馏，我们根据教师的Ode轨迹以及一种不对称的蒸馏策略介绍了学生初始化计划，该计划通过双向老师来监督因果学生模型。这种方法有效地减轻自回归中的错误积累
石油危机对国内经济的影响
摘要 本研究使用结构向量自回归 (SVAR) 模型分析了世界石油价格冲击对印度尼西亚国内经济的影响。所用变量分为两组。第一组描述世界石油市场，包括世界石油产量、世界经济活动和世界石油价格。第二组描述国内经济，包括 GDP、CPI、折现率和印尼盾汇率等变量。使用该模型可以消除在小型开放经济国家使用 VAR 模型的研究中常见的脉冲响应异常或困惑，例如价格困惑和汇率困惑。估计结果表明，世界石油价格冲击对国内经济产生显著影响。脉冲响应结果表明，世界石油价格引起的冲击在期初响应不同，但从长期来看会回到平衡线。
埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
NETANTICIPATE：终极网络 AI 平台
支持的 ML 算法包括：1. 监督/分类 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、逻辑回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。2. 监督/回归 - AdaBoost、卷积神经网络 (CNN)、决策树、广义线性模型 (GLM)、K-最近邻 (KNN)、线性回归、多层感知器 (MLP)、朴素贝叶斯、随机森林、循环神经网络 (RNN)、支持向量回归 (SVM)、XGBoost。 3. 时间序列/预测 - 自回归综合移动平均线 (ARIMA)、长短期记忆 (LSTM)、Prophet、Seq2Seq、时间卷积网络 (TCN)、NBeats、Autoformer、TCMF。4. 时间序列/异常 - 自动编码器、DBSCAN、椭圆包络、孤立森林、K-Means、一类 SVM。
生物医学信号处理和控制
精神分裂症（SCZ）是一种影响大脑功能的慢性精神疾病，会导致情绪，社会和认知问题。本文探讨了使用脑电图（EEG）信号检测SCZ的功能性脑网络和深度学习方法。使用多元自回归模型和相干连接算法提出并实施了功能性脑网络分析。使用三种MA Chine学习技术和3D跨跨神经网络（CNN）模型用于对SCZ患者和健康控制受试者进行分类，然后利用公共LMSU数据库来评估性能。所提出的3D-CNN方法的精度达到了98.47±1.47％的性能，灵敏度为99.26±1.07％，特异性为97.23±3.76％。此外，除了默认模式网络区域外，还发现了左右半球的时间和后颞叶，作为SCZ脑网络分析的显着差异区域。
c9020-认证供应链需求计划预测...
此认证供应链需求计划与预测专业人员 (CSCD™) 计划旨在为您提供强大的学习体验，并将您打造成需求计划与预测专家。该计划将为您提供掌握需求计划与预测艺术所需的知识，包括最新的统计模型和技术，如回归分析和指数平滑法。通过全面了解如何从供应链中所有相关利益相关者收集数据，您将能够使用强大的工具（如指数平滑法 (ETS) 和自回归综合移动平均线 (ARIMA)）准确预测销售并满足客户需求。您将学习如何构建有意义的关键绩效指标 (KPI) 和指标来衡量需求计划和预测流程的有效性，以及如何简化供应链流程以提高效率和提升绩效。此外，您还将获得将销售与运营计划 (S&OP) 数据转化为可操作见解的技能，从而提高客户满意度和成功率。
通货膨胀和失业对GDP的影响
本研究旨在调查 1991 年至 2021 年通货膨胀和失业对孟加拉国 GDP 的影响。该研究利用单位根检验、自回归分布滞后 (ARDL) 边界检验和误差修正模型 (ECM) 来分析这些变量之间的关系。结果表明，GDP 和通货膨胀在水平和一阶差分上都是平稳的，而失业在一阶差分上是平稳的，同时所有三个变量在一阶差分上都是平稳的。ARDL 边界检验表明，通货膨胀和失业都对 GDP 有害，阻碍了其长期增长。F 统计量表明变量之间存在一致的关系。误差修正模型显示变量在短期和长期内都具有高度相关性，占均衡偏差的 82%。研究结果表明，政策制定者应关注该国的通货膨胀和失业水平，因为它们对 GDP 增长有重大影响。