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提高 EEG 可解释性的三个简单步骤...
摘要 机器学习对脑电图 (EEG) 数据进行分类的研究为各种神经和精神疾病的诊断和预后提供了重要视角，但此类系统的临床应用率仍然很低。我们在此提出，将 EEG 机器学习研究转化为临床应用的大部分困难源于其技术报告中的一致不准确性，这严重损害了其通常很高的性能要求的可解释性。以 EEG 研究中使用的一类主要机器学习算法——支持向量机 (SVM) 为例，我们重点介绍了模型开发的三个重要方面（规范化、超参数优化和交叉验证），并表明，虽然这 3 个方面可以成就或破坏系统的性能，但令人震惊的是，绝大多数研究文献中都没有记录它们。对模型开发的这些方面进行更系统的描述构成了三个简单的步骤，以提高 EEG-SVM 研究的可解释性，并最终提高其临床应用。
利用机载激光进行 3D 城市建模的建筑物提取...
三维制图，因为它提供了快速的数据采集速度和前所未有的精度。本研究提出了一种从 2015 年马来西亚博特拉大学获取的机载激光扫描数据中准确提取和在三维空间中建模的方法。首先，将点云分为地面和非地面 xyz 点。地面点用于生成数字地形模型 (DTM)，而数字表面模型 (DSM) 则由整个点云生成。从 DSM 和 DTM，我们获得了代表地形表面上方特征高度的规范化 DSM (nDSM)。此后，通过分层堆叠将 DSM、DTM、nDSM、激光强度图像和正射影像组合为单个数据文件。集成数据后，使用基于对象的图像分析将其分割为图像对象
走向模拟模型复杂性测量 - AFIT 学者
摘要：是否有可能开发出一种有意义的方法来衡量模拟模型的复杂性？算法信息论提供了已应用于其他研究领域的概念，用于实际测量对象复杂性。本文从多个角度概述了复杂性，并提供了有关模拟模型复杂性的知识体系。定义了关键术语模型细节、分辨率和范围。算法信息论中的一个重要概念 Kolmogorov 复杂性和该概念的一个应用规范化压缩距离用于表示测量模型细节变化的可能性。该领域的进一步研究可以推动建模和仿真知识体系向测量模拟模型复杂性的实际应用迈进。示例表明，模拟模型的 KC 和 NCD 测量可以检测到范围和细节的变化。
IMG2nDSM：使用深度学习从单个机载 RGB 图像估计高度
摘要：估计单幅航拍图像中建筑物和植被的高度是一个具有挑战性的问题。提出了一种以任务为中心的深度学习 (DL) 模型，该模型结合了成功的 DL 模型（U-NET 和残差网络）的建筑特征，并学习从单个航拍图像到规范化数字表面模型 (nDSM) 的映射。该模型在具有相应 DSM 和数字地形模型 (DTM) 的航拍图像上进行训练，然后用于推断没有高程信息的图像的 nDSM。使用覆盖英国曼彻斯特大片地区的数据集以及 2018 年 IEEE GRSS 数据融合竞赛 LiDAR 数据集对该模型进行了评估。结果表明，所提出的 DL 架构适合该任务，并且大大超越了其他最先进的 DL 方法。
从磁共振成像中对胎儿大脑进行半自动分割
方法：招募了单胎妊娠成年女性（n = 21），其中 5 名接受了两次扫描，间隔约 3 周[共 26 个数据集，中位孕周 (GA) = 34.8，IQR = 30.9–36.6]。使用 1.5T 和 3T MRI 扫描仪获取胎儿大脑的 T2 加权单次激发快速自旋回波图像。首先将图像组合成一个 3D 解剖体积。接下来，经过训练的示踪剂手动分割丘脑、小脑和总大脑体积。将手动分割与高级规范化工具 (ANT) 和 FMRIB 的线性图像配准工具 (FLIRT) 工具箱中提供的五种自动分割方法进行了比较。使用 Dice 相似系数 (DSC) 比较手动和自动标签。使用 Friedman 重复测量检验比较 DSC 值。
空天系统集成指标建立及能力评估...
摘要：地质灾害应急响应是一项多因素、时间紧迫、任务密集、社会意义重大的灾害事件管理行为。为提高地质灾害应急响应中天—空—地遥感协同观测的合理化和规范化，本文综合分析了遥感器和应急服务系统的技术资源，利用MySQL（结构化查询语言）建立了技术和服务评估指标数据库。基于该数据库，提出分别采用逼近理想解排序法（TOPSIS）和贝叶斯网络对地质灾害应急响应中遥感技术协同观测效果和服务能力进行评估的方法。通过实验表明，该评估方法可有效掌握地质灾害应急响应中遥感协同技术的运行情况和任务完成情况，为地质灾害应急响应中异构传感器的协同规划工作提供决策依据。
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
经济学 p1 2019 评分指南
• 供给侧方法旨在通过提高经济提供商品和服务的能力来促进经济增长 • 政府干预旨在促进市场平稳运作，以刺激增长和发展 • 这包括任何可能影响商品和服务总供给的因素，重点是微观经济组成部分。 例如竞争和潜在产出 • 通过保护竞争、促进中小型企业将黑人融入主流经济以及将部分公共部门私有化 • 改善教育和培训、控制税收和规范化、鼓励投资 （为市场有效性和效率、企业效率和经营成本下的任何数据分配分数） 自然资源 • 自然资源对我们的经济很重要，因为它们构成了第一产业生产的基础。 • 自然资源也成为第二产业制造过程的重要投入，作为原材料和一些中间产品来维持生产。 劳动力/人力资源 • 一个国家的劳动力素质体现在其工人的技能、知识和健康状况上，是人力资本的资产 • 更高水平的人力可提高劳动生产率，从而带来更高的商品和服务产出 资本
联合商业运营 (JCO) 简介及未来发展方向
截至 2024 年 8 月，JCO 得到了 18 个盟国和伙伴国的支持，这些国家几乎遍布全球各地。JCO 的核心保护和防御任务不断发展，以利用商业敏捷性和创新来满足现实世界的需求，同时积极努力扩大对美国作战司令部和国际合作伙伴的支持。JCO 正在扩展到其他任务和轨道范围，包括电磁频谱操作、空间天气、太空收集、网络空间安全、军事太空飞行安全和地球同步轨道以外的轨道。JCO 还在扩大其国际伙伴关系，以加强安全合作，目标是实现透明度和共享全球态势感知。2025 年，JCO 将专注于规范化运营，加强其商业基线和支持基础设施，并通过参与精选军事演习来提高作战准备程度。愿景是将 JCO 发展成为一个全球国际运营中心，以整合商业能力来增强全领域军事行动。