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归纳时空的临时性克里格，具有物理学引导的增量训练策略
摘要 - 用于空气质量的传感器的部署受到高成本的限制，导致网络覆盖不足和某些领域的数据缺陷。利用现有的观察结果，时空kriging是一种在特定时期估算未观察到位置空气质量的方法。具有增量训练策略的归纳时空kriging已证明了其使用虚拟节点模拟未观察到的节点的有效性。但是，虚拟节点和真实节点之间的差异仍然存在，这使从虚拟节点到实际未观察到的学习模式的应用变得复杂。To address these limitations, this paper presents a Physics- Guided Increment Training Strategy (PGITS).具体来说，我们设计了一个动态图生成模块，以将空气颗粒作为物理知识的对流和扩散过程纳入图形结构，并动态调整邻接矩阵以反映节点之间的物理相互作用。通过将物理原理用作虚拟节点和真实节点之间的桥梁，该策略可确保虚拟节点及其伪标签的特征更接近实际节点。Consequently, the learned patterns of virtual nodes can be applied to actual unobserved nodes for effective kriging.Index Terms —Air quality inference, sensors, inductive spatio- temporal kriging, physics principles, increment training strategy
用于 P300 解码的轻量级多尺度卷积神经网络：训练策略分析与网络决策揭示
卷积神经网络 (CNN) 可以自动从原始数据中学习特征以近似函数，这种网络越来越多地应用于脑电图 (EEG) 信号的端到端分析，尤其是用于解码脑机接口 (BCI) 中的大脑状态。尽管如此，CNN 引入了大量可训练参数，可能需要较长的训练时间，并且缺乏学习到的特征的可解释性。本研究的目的是提出一种用于 P300 解码的 CNN 设计，重点在于其在保证高性能的同时的轻量级设计、不同训练策略的影响以及使用事后技术来解释网络决策。所提出的设计名为 MS-EEGNet，以高效和优化（就可训练参数而言）的方式学习了两个不同时间尺度（即多尺度，MS）中的时间特征，并在三个 P300 数据集上进行了验证。使用不同的策略（参与者内和会话内、参与者内和跨会话、留一法、迁移学习）训练 CNN，并与几种最先进的 (SOA) 算法进行了比较。此外，分析了基线 MS-EEGNet 的变体，以评估不同超参数对性能的影响。最后，使用显着图来推导驱动 CNN 决策的相关时空特征的表示。尽管 MS-EEGNet 具有多个时间尺度，但它与测试的 SOA CNN 相比是最轻的 CNN，并且明显优于 SOA 算法。事后超参数分析证实了 MS-EEGNet 创新方面的优势。此外，MS-EEGNet 确实受益于迁移学习，尤其是使用少量训练示例，这表明所提出的方法可用于 BCI 中以准确解码 P300 事件，同时减少校准时间。从显著性图得出的表示与 P300 时空分布相匹配，进一步验证了所提出的解码方法。本研究通过专门解决轻量级设计、迁移学习和可解释性方面的问题，有助于推动基于 P300 的 BCI 深度学习算法的开发。
具有特定于特定工作空间的机器人辅助双侧上肢训练策略：试点研究
摘要：分散的能源存储越来越被视为对于脱碳的本地能源系统至关重要，预计该系统的全球市场将显着增长。几项研究研究了分散储能系统的技术开发，并研究了不同的业务模型如何使它们能够捕获各种价值流。最近的工作还探讨了公众对储能的看法，但是到目前为止，几乎没有关注影响部署的不同维度如何相互作用。在这里，我们介绍了一个审议研讨会的结果，该研讨会收集了利益相关者的观点，并解决了这三个维度之间的相互作用如何影响成功的部署。我们的方法是整体和综合性的，并利用了参与式决策方法。研究结果大大增加了对分散的储能方案的理解。研究表明，有许多方面可以帮助促进或阻碍存储计划，而利益相关者感知到与技术部署相关的多种方法。我们表明，以下四个原则可能有助于取得成功：最大化简单性和清晰度；管理期望，不确定性和风险；为社区带来利益；以及值得信赖的演员的参与。