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自动化自闭症谱系障碍诊断系统
本文考虑了 ASD 患者的广泛年龄范围（8-20 岁），以免错过任何细微的变化，因为 ASD 症状会随着年龄的增长而变得更加明显。现有的系统 Janssen 自闭症知识引擎 (JAKE) 包含 3 个部分 - My JAKE 网络和移动应用程序，用于记录症状、记录治疗、收集医疗数据和跟踪进度）、JAKE sense（包含眼动仪、EEG、ECG 等生物传感器，用于检测和监测 ASD 的变化）和 JAKE stream（收集、同步和处理收集到的数据）。然而，本研究考虑了 EEG 和眼动追踪数据与计算数据的同时相互作用，这为验证任何未来的临床诊断系统提供了更有效和更通用的结果，这
伞兵部署的静态计算机模拟...
介绍了一种能够预测伞兵部署的计算机模拟。部署过程分为三个阶段，使用不同的理论方法进行分析。使用有限元方法模拟降落伞在空气动力载荷下的弯曲，这种弯曲发生在从部署袋中提取过程中。伞盖充气采用半经验 Pflanz-Ludtke 方法建模。获得的结果与实际伞兵跳跃的照片和视频数据非常吻合。为了在 A400M 周围的非均匀流场内模拟部署，提出了一种利用风洞测试和 CFD 计算数据的方法。相应的模拟用于分析“交叉”的风险——这是一种潜在的致命情况，伞兵被拉向飞机后方的中心线。
17/DSV/2015 号通告 - aac.cv
每次起飞时从 AFM 性能部分手动计算数据。无需设备即可建立手动计算系统。该系统非常灵活，因为它可用于任何可以获得所需输入参数的跑道。这种系统的缺点是计算可能很困难、复杂、耗时且容易出错。机组人员、飞行跟踪人员和调度员必须接受此类系统的认真和全面培训。必须向机组人员提供每条跑道的控制障碍物的位置。虽然该系统广泛用于小型飞机，但由于所需计算的复杂性和人为错误的可能性很高，因此对于大型飞机的日常操作来说并不实用。但是，如果计算机出现故障或满足特殊的一次性要求，操作员可以使用该系统作为备份。
锂离子电池回收：Per -RSC Publishing的来源
范围从材料到设备，再到系统，重点是AI和ML如何加速这些领域的研究和发展。当前，由于材料和装置合成的复杂性，能量化学的大多数设计原理本质上都是经验性的。为了解决这一挑战，可以使用实验和计算数据对ML模型进行培训，以构建更定量的结构 - 专业关系。在评论中，Xu等。（https://doi.org/ 10.1039/d3ya00057e）讨论了ML在电池和催化等不同地区的应用，以及ML如何帮助制造新材料和设备。有许多有前途的电池材料正在等待发现，但是较大的化学空间使反复试验的方法很难理解。ng等。（https://doi.org/10.1039/d3ya00040k）
能源存储和转换中的人工智能和机器学习
范围从材料到设备再到系统，重点介绍了 AI 和 ML 如何加速这些领域的研究和开发。目前，由于材料和设备合成的复杂性，能源化学中的大多数设计原理本质上都是经验性的。为了解决这一挑战，可以使用实验和计算数据训练 ML 模型以构建更定量的结构-属性关系。在一篇综述中，Xu 等人 ( https://doi.org/10.1039/D3YA00057E ) 讨论了 ML 在电池和催化等不同领域的应用，以及 ML 如何帮助制造新材料和新设备。有许多有前途的电池材料等待被发现，但巨大的化学空间使反复试验的方法变得难以处理。Ng 等人 ( https://doi.org/10.1039/D3YA00040K )
研究论文 通过 TGAM 实现脑电图注意力优化方法
21世纪以来，非侵入式脑机接口（BCI）发展迅速，脑机设备逐渐从实验室走向大众市场，其中TGAM（ThinkGear Asic Module）及其封装算法已被全球众多研究团队和教员采用，但由于开发成本有限，算法计算数据的效果并不理想。本文提出一种基于TGAM的注意力机制优化算法用于脑电数据反馈。考虑到TGAM封装算法数据输出波动较大，延时较大，准确率较低的问题。实验结果表明，该算法可以对脑电数据进行优化，使得在不改变模块本身封装算法的情况下，在相同甚至更低延时的情况下，明显提升注意力数据的表现，大大提高数据的稳定性和准确性，在实际应用中取得较好的效果。
数据621：高级统计建模
主题包括：健康研究方法，使用模型诊断和模型选择的多个线性回归审查，建模二进制结果：逻辑回归和ROC分析。通过泊松回归和负二项式回归来计算数据和速率，发病率，速率比和建模。在非独立/聚类数据设置中建模：GEE，混合效应模型。在线性模型设置（分类，平滑花键等）中捕获和建模非线性关系。时间序列分析和趋势分析，季节性和异常检测的相关算法。学习资源/所需阅读您将在本课程中使用R Studio。请参阅R Studio（https://rstudio.com/products/rstudio/）的下载说明。选择带有开源许可证的R Studio Desktop选项（页面上的第一列选项）。本身不需要教科书。读取和教科书是建议的，除非在讲座中或具体说明。推荐资源：
创新指数人工智能
（注1）数据为2012年6月18日至2024年7月31日，以2012年6月18日为100。STOXX全球AI指数（净收益）的指数计算开始日（2018年1月23日）之前的数据为STOXX的回测计算数据（计算开始日为2012年6月18日，每季度重新调整）。 （注2）STOXX全球AI指数（净收益）数据以美元计算，与基金基准（折算为日元）不同。此外，本基金的价格变动还会受到买卖证券的相关成本、受托人费用和其他费用，以及基金中包含的证券的买卖时间差异的影响。 （注3）各指数的版权、知识产权及所有其他权利均归发行人或授权人所有。这些发行人和许可人不参与基金的管理，对基金的表现不承担任何责任。 （资料来源）受托公司根据STOXX及彭博社信息制作
健康研究杂志动机与犹豫......
摘要 预防 COVID-19 感染传播的实际有效方法是接种疫苗。然而，由于对疫苗的有效性和安全性持怀疑态度，拒绝或推迟接种疫苗存在挑战，尤其是在孕妇中。孕妇的危险因素往往会使这一弱势群体不愿接种疫苗。动机会影响个人在决定时的犹豫，尤其是在 COVID-19 疫苗方面。因此，本研究调查了贝宁·纳旺萨里助产士诊所孕妇接种 COVID-19 疫苗的动机与犹豫之间的相关性。在这项横断面研究中，采用连续抽样法选择了多达 301 名孕妇。收集数据时使用了疫苗接种动机问卷和犹豫原因问卷。使用卡方检验计算数据后，发现动机与疫苗犹豫之间存在显着关系（p 值 = 0.001）。研究结论是：准妈妈接种 COVID-19 疫苗的动机与犹豫之间存在显著的关系。
大规模并行计算：算法和应用
现代时代目睹了将构造扩展到大型数据集的能力的革命。可伸缩性的关键突破是引入快速且易于使用的分布式编程模型，例如MapReduce（Dean和Ghemawat，2008年），Hadoop（Hadoop.apache.org）和Spark（Spark.apache.org）。我们将这些编程模型称为大规模并行框架。大规模并行框架最初是针对相对简单的计算类型设计的，例如计算数据集中的单词频率。从那以后，它们被证明对更丰富的应用程序非常有用。最近的工作目的是以释放其真正的潜在力量并扩大其适用性来研究这些框架算法。希望通过算法研究，取得与诸如合规算法等主题相似的成功（Frigo等人。，2012年）和数据流算法（McGregor，2014年）。实际上，大量分布式框架使程序员能够轻松地将算法在数十万台上部署到数千台机器。算法，这些框架对其计算表达能力有限制，以帮助确保程序有效地平行。