摘要:压力研究是脑电图 (EEG) 信号处理领域的一个快速发展的领域。在缺乏心理健康设施等情况下,使用 EEG 作为经济有效和个性化压力管理的客观衡量标准变得非常重要。在本研究中,使用机器学习算法通过静息状态 EEG 信号记录对长期压力进行分类。使用两种目前接受的临床实践对压力组和对照组进行标记:(i) 感知压力量表评分和 (ii) 专家评估。除了额叶和颞叶 alpha 和 beta 不对称外,还从五通道 EEG 记录中提取了频域特征。alpha 不对称是从四个通道计算出来的,并用作特征。还进行了特征选择,以确定压力组和对照组的统计显著特征(通过 t 检验)。我们发现,当使用 alpha 不对称作为特征时,支持向量机最适合对长期人类压力进行分类。观察发现,基于专家评估的标记方法可将分类准确率提高高达 85.20%。基于这些结果,我们得出结论,当使用专家评估分配标签时,alpha 不对称可用作压力分类的潜在生物标记。
虽然如此大规模的投资似乎难以抗拒,但最近的保守估计表明,在由州政府资助的全面烟草控制计划上每花费 1 美元,在相对较短的 10 年时间内至少可节省 5 美元的烟草相关医疗费用(Dilley 等人,2012 年)。另一项计算持续的州级烟草预防和控制计划的潜在未来收益的研究估计,支持全面、持续计划的投资回报率是实施该计划成本的 14-20 倍(Chattopadhyay 和 Pieper,2012 年)。这些收益是根据在持续提供资金的一年之后的全年节省额计算出来的。将这些估计值(由公共卫生官员和经济学家报告)应用于阿拉巴马州,可以预测该州每年可以通过按 CDC 建议的最低水平向烟草预防和控制计划分配持续的财政支持来节省 2.79 亿至 11 亿美元(Dunlap 和 McCallum,2014 年)。因此,如果 ADPH 及其工作组合作伙伴在该计划中列出的活动能够在支持资金的支持下在未来 5 年及以后开展,那么既可以挽救生命,又可以节省资金。该计划既提出问题,又回答了阿拉巴马州烟草预防和控制的“什么、如何、谁和为什么?”问题。
纠缠在量子物理中起着至关重要的作用,是量子信息处理的关键资源。然而,由于现有方法操作不实用,纠缠检测和量化被认为很难。这项工作提出了三种近期有效的算法,利用混合量子经典技术来解决这一困难。第一个算法找到二分纯态的施密特分解——一种分析纠缠性质和结构的有力工具。虽然对数负性可以通过施密特分解计算出来,但我们提出了第二种算法来估计二分纯态的对数负性,其中参数化量子电路的宽度进一步减小。最后,我们将我们的框架推广到混合状态,得到了第三种算法,它可以检测特定状态系列上的纠缠,并确定一般的可分解性。这三种算法都具有相似的框架,即通过利用局部参数化量子电路最大化成本函数来实现优化,与现有方法相比,具有更好的硬件效率和实用性。使用 IoP CAS 超导量子处理器在 Quantum Leaf 上进行的实验实现了我们的分析和量化近期量子设备上纠缠的方法的有效性和实用性。
衡量过去五年来各州每个指标的变化也是创新指数的重要组成部分。即使一个州在某个指标上表现相对较差,也应该记录并赞扬该指标的改进。相反,如果一个州在某个指标上表现强劲,但过去五年来有所下滑,则会因发展放缓而受到惩罚。每个州每个指标的增长率都是根据过去五年的可用数据计算出来的。排名靠前的 1/3 州得分为 1,中间 1/3 州得分为 0.5,排名靠后的 1/3 州得分为 0。将每个指标的变化分数相加,得出每个州的变化排名分数。最终的创新指数排名是结合相对绩效分数和变化分数得出的。不过,相对绩效分数的权重高于变化分数。相对绩效得分反映了一个州在特定指标中的强弱程度,这比过去五年的变化率更重要。因此,相对绩效得分的权重更大,占最终指数排名的 70%,而变化得分占最终指数排名的 30%。变化排名得分的权重低于相对绩效的一个原因是
消费者的用电将根据他们在每个半小时内的实际用法而定,而不是基于假定的年度概况。此用法数据将使供应商和网络提供商更好地了解客户使用情况和对价格信号的响应,并被视为能够提供更好的计费准确性,提高网络效率,降低成本和降低碳排放的关键。重要的是要注意,仅仅因为家庭客户选择使用使用时间的产品,除非他们仍将按照相同的基础进行费用,否则成本仍在使用对消费的单位费率计算出来,因为他们上次账单上的峰值需求峰值需求在每日的需求中提高了每日的需求,而在一周的时间和行业中,每天的商业,商业公司,商业企业,商业,商业电动机的价格均应征服。通过提供的价格增加或减少电力消耗的价格,将信息传达给消费者。例如,如果价格高可再生电力发电,当价格(和需求)是高价时间(TOU)电价时,价格信号可能会鼓励消费者使用电力,或者劝阻使用价格在一天不同时间有所不同。这些旨在鼓励人们在成本较高时使用高峰时段以外的能量。类似于峰值和峰值运输票相似
神经反馈 (NF) 训练的核心学习机制是联想性的、隐性的,因此在很大程度上不受意识的影响。然而,决定训练结果的许多其他训练方面都可以被意识处理。感觉运动节律 (SMR) 上调训练的结果与参与者报告的策略有关。迄今为止采用的个体策略的分类方法可能受到评估者特殊解释的影响。为了衡量并可能克服这一限制,我们聘请了独立的评估者来分析 SMR 上调训练期间报告的策略。62 名健康的年轻参与者参加了一次 SMR 上调训练。在完成六个训练模块后,参与者需要报告所采用的策略,在训练中,他们要么收到简单的视觉反馈,要么收到游戏化版本的反馈。他们的个人学习成果也被计算出来。结果表明,个人策略以及 NF 学习成果对 SMR 上调训练中的游戏化元素的存在并不特别敏感。独立评估者对策略报告进行分类时观察到高度一致性。一些策略更典型地适用于响应者,而其他策略更常见于无响应者。总之,我们展示了一种更客观、更透明的方式来分析个人心理策略,以更好地揭示 NF 响应者与无响应者之间的差异。
经验信贷候选指南提供了有关与MAI,SRA,AI-GRS和AI-RRS指定会员资格的经验要求有关的政策和程序的详细信息。这是法规编号1、2和3。在本指南中使用的术语的定义在法规号1、2和3。,无论本指南授予机构的主席或副主席的许可,任命一个人或某人执行任务,则将同样的任命许可扩展到由主席或副主席指定的任何人进行此类任命。候选人必须获得指定的经验数量的学分,即MAI和AI-GRS路径的专业经验,或者用于SRA和AI-RRS路径的住宅经验。提交的信贷工作必须涵盖至少一个最短时间段,并包括最新工作,这是从当前日期开始的(不超过10年)就计算出来的。获得了经验信用的工作必须遵守专业实践的AI标准。列出的所有作业都必须出于商业目的进行。必须有一个客户,预期的用途(除了经验信用外)和预期的用户(除了评估学院以外)。作为经验目的的样本准备的作业/报告不符合资格。报告必须全部提交,这意味着该报告应在发送给客户时提交。报告不得以任何方式进行编辑或更改,以进行体验过程。(下一页)出于机密性目的,必须提前批准任何材料的任何编辑材料,并且不能如此严重以更改报告的内容,以免筛选它。
1.3.3:加密是确定性的,因此可以将Ciphertext C与M e 0(mod n)进行比较。1.3.4:给定C,将C'= C 2 E(mod n)提交给解密甲骨文以获得2 m(mod n),因此计算m。1.3.5:如果它没有语义安全性,则有一些函数f:mκ→{0,1}可以在给定的密文中计算出来,因此请选择消息m 0,m 1,使得f(m i)= i,然后一个人可以破坏IND安全性。1.3.7:UF-CMA对手是一种随机多项式时间算法,它作为输入作为签名方案的公共密钥PK,可以在其选择的消息上查询签名Oracle,并输出消息M和签名s。如果签名符合消息M和键PK的验证算法,并且MEN符号不是签名Oracle的查询之一,则对手会赢得胜利。一个方案具有UF-CMA安全性,如果每个对手都以可忽略的概率成功(在安全参数中)。参见Katz和Lindell [334]的定义12.2。1.3.8:是的,如果RSA问题很难。1.3.9:选择随机S并设置M = S E(mod n)。1.3.10:给定M呼叫签名Oracle在2 E m(mod n)上获得S'。输出S = S'2 - 1(mod n)。
麦克斯韦棘轮是自主的有限状态热力学引擎,可实现输入输出信息转换。之前对这些“恶魔”的研究主要集中在它们如何利用环境资源来产生功:它们随机化有序输入,利用增加的香农熵将能量从热库转移到功库,同时遵守刘维尔状态空间动力学和第二定律。然而,到目前为止,正确确定这种功能性热力学操作机制仅限于极少数引擎,这些引擎的信息承载自由度之间的相关性可以精确计算并以封闭形式计算出来——这是一个高度受限的集合。此外,棘轮行为的关键第二个维度在很大程度上被忽略了——棘轮不仅改变环境输入的随机性,其操作还构建和解构模式。为了解决这两个维度,我们采用了动态系统和遍历理论的最新成果,这些理论可以有效而准确地计算一般隐马尔可夫过程的熵率和统计复杂性发散率。与信息处理第二定律相结合,这些方法可以准确地确定具有任意数量状态和转换的有限状态麦克斯韦妖的热力学操作状态。此外,它们还有助于分析给定引擎的结构与随机性之间的权衡。结果大大增强了对信息引擎的信息处理能力的视角。作为应用,我们对 Mandal-Jarzynski 棘轮进行了彻底的分析,表明它具有不可数无限的有效状态空间。
摘要这项研究研究了印度阿萨姆邦老年人中糖尿病的患病率和管理。这项研究利用了2017年在印度(LASI)(LASI)的第一波浪潮中的数据,涵盖了居住在42,949户家庭样本中的72,2,250个合格的人。lasi采用了多个阶段的概率集群采样设计,这是农村地区的三阶段抽样设计;以及城市地区的四阶段抽样设计。这项研究不包括45岁以下的年龄。因此,结果基于在阿萨姆邦调查的2006年合格个人的代表性样本。多元逻辑回归分析用于研究社会经济因素与糖尿病患病率之间的关联。此外,糖尿病患者中不健康行为的风险流行率被计算出来,以清楚地了解阿萨姆邦人民对糖尿病管理的态度。的发现证实了在城市,受过教育和最丰富的部分中有很高的自我报告的糖尿病,但其剩下的同行中的流行率很高。糖尿病父母病史的老年人报告的可能性是其他成年人的6.3倍。大多数糖尿病患者(58%)患有高血压。在患有自我报告的糖尿病患者中,37%的糖尿病药物不受特殊的糖尿病饮食,有22%的人身体不活跃,而33%的人超重或肥胖。关键词:糖尿病,老年人,糖尿病患病率和管理,糖尿病政策级别的干预措施需要进一步加强,以应对糖尿病药物使用,不利的饮食方案和体育锻炼水平的农村城市差异,在自我报告的糖尿病患者中观察到的体育锻炼水平。