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从 T1 加权到 T2 加权的迁移学习……
摘要 磁共振 (MR) 成像是一种广泛使用的医学成像技术，可生成人体的详细解剖图像。MR 图像的分割在医学图像分析中起着至关重要的作用，因为它可以对各种疾病和状况进行准确的诊断、治疗计划和监测。由于缺乏足够的医学图像，实现精确的分割具有挑战性，尤其是在应用深度学习网络的情况下。这项工作的目的是研究从 T1 加权 (T1-w) 到 T2 加权 (T2-w) MR 序列的迁移学习，以最少的计算资源增强骨骼分割。利用基于激励的卷积神经网络，提出了四种迁移学习机制：无微调的迁移学习、开放微调、保守微调和混合迁移学习。此外，提出了一种使用 T2-w MR 作为基于强度的增强技术的多参数分割模型。这项研究的创新之处在于混合迁移学习方法，该方法克服了过度拟合问题，并以最少的计算时间和资源保留了两种模态的特征。使用 14 张临床 3D 脑 MR 和 CT 图像评估分割结果。结果表明，混合迁移学习在骨分割方面在性能和计算时间方面更胜一筹，DSC 为 0.5393 0.0007。虽然基于 T2-w 的增强对 T1-w MR 分割的性能没有显著影响，但它有助于改进 T2-w MR 分割并开发多序列分割模型。
碳调节迁移：锂离子电极电极的三维干燥模型
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
切线空间对齐：脑机接口的迁移学习...
受试者之间和会话之间的脑电图 (EEG) 统计差异是脑机接口 (BCI) 领域面临的一个常见问题。这种差异阻碍了预先训练的机器学习模型的使用，并且需要对每个新会话进行校准。本文介绍了一种处理这种差异性的新迁移学习 (TL) 方法。该方法旨在通过在正定矩阵黎曼流形的切线空间中将一个受试者的 EEG 数据与另一个受试者对齐，来减少校准时间甚至提高 BCI 系统的准确性。我们在 18 个 BCI 数据库上测试了该方法，这些数据库总共包含 349 名受试者，属于三个 BCI 范式，即事件相关电位 (ERP)、运动想象 (MI) 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。我们使用支持向量分类器进行特征分类。结果表明，与传统的训练-测试流程相比，在 ERP 范式中，分类准确度显著提高，而对于 MI 和 SSVEP 范式，性能均未下降。与之前发布的黎曼方法黎曼普鲁克勒斯分析 (RPA) 相比，总体准确度提高了 2.7%。有趣的是，切线空间对齐具有处理具有不同通道数的数据集的迁移学习的内在能力，自然适用于数据集间的迁移学习。
黎曼切线空间的迁移学习
摘要 — 使用迁移学习来训练脑机接口 (BCI) 解码算法有助于减少校准时间、提高准确性、降低过度拟合风险并允许应用需要大量数据的机器学习方法，例如深度神经网络。在本文中，我们提出了一种受黎曼几何最新进展启发的迁移学习方法。该方法通过 Procrustes 分析在源和目标数据集的切线空间中对齐向量。我们将该方法应用于公开的 P300-BCI 数据库。我们表明，使用我们的方法可以重用来自其他受试者的数据来传输信息。与最先进技术相比，我们获得的分类准确性表明使用迁移学习方法可以清晰地传输信息。
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
Manfred Ayasse博士 Crystalline电池材料中的离子迁移率 将驾驶模拟从实验室扩展到道路
荣誉和1987 - 1990年博士学位，LandesgraduiertenförderungBW，德国奖，2002年动物生态学教授，霍恩海姆大学（拒绝）2002年，2002年当选为生物学，化学和进化的Gordon研究会议主席SPP生物多样性探索者指导委员会成员巴登 - 符腾堡州2012年当选戈登研究会议的生态学，生物合成，法规和动物感知花卉和营养挥发物2018年，2018年戈尔登研究委员会授予戈尔登研究的20日，'' Bienabest被授予“联合国生物多样性十年的3月”项目，2024年访问者Cagliari University，Cagliari，ltaly
西班牙迁移出版社的刻画是由气候变化引起的：道德框架分析
这项研究分析了西班牙领先的报纸中由于气候变化和环境原因的迁移是如何代表的，但是从新颖的角度来看，将诸如涵盖最常用的新闻来源的主题与所应用的道德框架类型相关联。这种类型学是基于媒体代表气候或环境移民的道德责任。使用了定量内容分析的方法，并结合了框架理论。调查结果表明，西班牙媒体从知识分子精英的角度提出了这个问题，试图用严谨的人来分析现象，依靠专家，并将数据的寒冷与对移民处境的同情心相结合。关于最常见的主题，这种移民的原因以及影响移民的法律问题。主要的刻画是移民作为受害者的，但也是政治主题，其描绘是一种非常有限的威胁，与其他研究相比，这是新颖的，在此方面具有更大的相关性。将移民视为生物学生活的框架最为普遍（32.1％），其次是同理心（30％）和热情好客（25％），其中一种将移民视为一种威胁，这在很大程度上落在了路边（11.4％）。本文还分析了该框架与上述变量的组合，以识别可能的相关性。
ESRI实用网络迁移，门户安装和Arcgis ...
威斯康星州的大约25,000人称为德佩雷市，知道社区在大绿湾大都市地区提供高质量的生活。优秀的学校，一个充满活力的市区，成功的商业园区以及由充足的公园和自然地区服务的安全社区，导致了居民的忠诚度和社区骄傲。住宅，企业和商业区与容纳汽车，自行车和行人的运输和绿色空间网络相连。美丽的狐狸河是市中心的焦点，克劳德·阿鲁伊斯桥将我们动态的市区的两侧团结起来。无论您是在东侧还是西侧，历史建筑都与新的重建融合在一起，以提供住房，就业，购物，餐饮和娱乐的混合。de Pere市为12.77平方英里，卫生下水道，下水道和遍布的水。也预计该服务领域内的未来增长。GIS部门模拟了这个广泛的网络，该网络具有附录A中显示的当前功能计数。
使用迁移工具迁移Palo Alto网络防火墙到Cisco Multicloud防御
•您现在可以在目标管理中心配置威胁防御高可用性（HA）对，并将配置从安全的防火墙ASA HA对迁移到管理中心。选择“选择目标”页面上的HA对配置，然后选择一个活动和备用设备。选择主动威胁防御设备时，请确保在管理中心拥有相同的设备，以使HA对配置成功。请参阅迁移的Cisco Secure Firewall ASA中的安全防火墙迁移工具的指定目标参数，并使用“迁移工具”书籍进行Cisco Secure Firewall威胁防御措施以获取更多信息。