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通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
17 June 2024 学术论文
研究团队开发了自适应采样器ASr，一种基于任务多样性、熵和难度动态加权的分 布生成函数，以优化元学习模型的泛化性能，并为此提出了一种通用的元学习算法。 研究团队在多个基准数据集和不同学习场景下对所提方法进行了广泛实验，包括小 样本学习、跨域学习、多域学习和增量学习等，并从多个维度对方法的有效性、泛化性 、计算效率等进行了评估和对比，结果证明了所提方法在不同网络架构和元学习框架下 的优越性能和通用性。
CAT-DTI：具有针对药物目标相互作用的域适应性域的跨注意和变压器网络
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdo- main/Zero/Zero/1.0/）适用于本文提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
跨域脑电情绪识别的多源多表示自适应
由于脑电图 (EEG) 的非侵入性和高精度，EEG 和人工智能 (AI) 的结合经常被用于情绪识别。然而，EEG 数据的内部差异已成为分类准确性的障碍。为了解决这个问题，考虑到来自性质相似但不同领域的标记数据，领域自适应通常提供一个有吸引力的选择。大多数现有研究将来自不同受试者和会话的 EEG 数据聚合为源域，忽略了源具有一定边际分布的假设。此外，现有方法通常仅对齐从单个结构中提取的表示分布，并且可能仅包含部分信息。因此，我们提出了用于跨域 EEG 情绪识别的多源和多表示自适应 (MSMRA)，它将来自不同受试者和会话的 EEG 数据划分为多个域，并对齐从混合结构中提取的多个表示的分布。使用两个数据集 SEED 和 SEED IV 在跨会话和跨主题传输场景中验证所提出的方法，实验结果证明我们的模型在大多数情况下比最先进的模型具有更优越的性能。
通过粗到精特征自适应实现跨域目标检测
近年来，基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而，由于域转移问题，将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题，本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段，与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同，采用注意机制提取前景区域，并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段，我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应，前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的，证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
跨域模拟故障注入用于设计稳健智能系统
摘要 — 在工业 4.0 革命的压力下，以及现在的《欧洲芯片法案》，智能系统在所有工业领域（例如汽车和航空航天）中无处不在。此类系统包含属于多个物理域（例如电气和机械）的数字和模拟组件。为了确保稳健性，必须在开发周期的早期验证整个系统，并考虑所有这些域，正如 ISO 26262 标准对汽车系统等情况所建议的那样。不幸的是，包括故障注入和模拟在内的验证技术在模拟方面并不像数字方面那么先进：i) 它们没有完全标准化 ii) 它们高度依赖于领域，并且 iii) 它们与数字流分开执行。本文提出通过在多个物理域中进行模拟故障注入来生成故障场景，从而改进智能系统的设计。通过利用这些故障场景，可以提高模拟部分的稳健性，同时提高控制系统功能的数字部分的质量。介绍了一个包含微控制器和三轴加速度计的多领域案例研究，以证明所提方法在许多工业环境中的有效性。索引术语——故障模拟、设计自动化、设计稳健性、多领域模拟。
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文库。除此之外，源井还提供CRISPR-KO、CRISPRa、CRISPRi 三大定制文库从高通量sgRNA 文
113学年度第2学期智慧纲结束列印本
智慧医疗管理英语硕士学位学程113年：透过跨领域的学习来培养学生创新思考并解决问题的素养学生将被培养为创新思考并通过跨学科学习来解决问题的能力。10％训练学生智慧医疗管理的专业素养训练学生在智能医疗保健管理方面的专业能力60％，了解彼此的差异、寻求，共识，建立沟通协调的能力，建立来自各种文化的学生的能力，以了解彼此之间的差异，寻求共识，并寻求交流和协调能力，建立5％的团队在各种培养方面的培养5％的合作，以培养5％的专注于5％的学生，以培养5％的专注于5％的学生，以便5％培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养 培养学生关注医疗、商业伦理素养为了培养学生在人工智能问题中的职业道德规范5％养成学生对于不同领域之议题之思辨力以5％的批判性思维能力为5％培养跨领域专业人才以因应未来国际趋势培养跨学科的专业人才，以应对未来的国际趋势，以培养跨学科的专业才能5％[ - ]
癌症场研讨会-Chiba县
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