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基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
灵活的印刷有机电化学晶体管，用于在人造伤口渗出液中检测尿酸
摘要。珀金森氏病是一种从公认的临床帕金森氏综合症引起的进行性退行性疾病。帕金森氏病的节日包括运动和非运动症状，鉴定为震颤，弯曲运动（运动缓慢），僵化和姿势不稳定。pd被标记为各种研究和调查中最普遍的疾病之一，因为在100人中有90％被观察到。必须设计CAD以准确地确定该疾病的高级模型，因为最新的PD诊断没有准确的临床干预。与常规方法相反。深度学习卷积神经网络工具是指通过MRI对PD进行更快，准确的识别。这项研究的目的是有助于开发准确的PD检测方法。进行研究使用了公共数据集NTU（雅典国家技术大学）。数据样本分为三组（训练，测试和验证）。将与LSTM集成的densenet应用于MRI数据样本。densenet用于增强特征选择能力，因为每一层都根据图像的时间接近度选择特征。然后将输出馈入LSTM层，以发现时间特征中的显着依赖性。将提出的Densenet-LSTM的性能与其他CNN最先进的模型进行了比较。所提出的模型输出的训练精度为93.75％，测试精度为90％，验证精度分别为93.8％。
康德道德主体与人工智能伦理
摘要：本文探讨了康德道德主体性和人工智能的哲学问题。本文旨在对康德伦理学进行全面分析，以阐明康德机器的不可行性。同时，康德机器的可能性似乎与真正的人类康德主体性相冲突。我们认为，在机器道德中，“义务”应该以“意志自由”和“幸福”来履行，因为康德将人类通过“幸福”来评价我们的“自然必然性”的倾向描述为目的。最后，我们认为，康德的“意志自由”和“选择能力”不属于任何确定性的“主体性”模型，因为它们是不可侵犯的体系。结论从真正的康德伦理一开始就说明了康德人工智能主体的不可行性，而是提供了一个基于效用的康德伦理执行者。关键词：人工智能、绝对命令、选择、意志自由、康德伦理学、道德能动性、效用。摘要：Straipsnyje aptariami filosofiniai klausimai，susiję su kantiškuoju道德主题irdirbtiniu intelektu。 Straipsnio tikslas – pateikti issamią Kanto etikos analizę，kad būtų išaiškintas kantiškojo道德主题，以kaip pareigos mašinos neįgyvendinamumas。遵守道德准则，遵守道德准则。 Straipsnyje teigiama、kad mašinų 道德“pareiga” turėtų būti atliekama su “valios laisve” ir “laime”，nes Kantas rašė apie žmogaus polinkį “prigimtinę būtinybę” vertinti “laimės” kaip tikslo poziūriu。 Galiausiai straipsnyje tvirtinama，kad kantiškoji „valios laisvė“ ir „pasirinkimo galimybė“ neturi nieko Bendra su defistiniu „subjekto“ modeliu，kadangi tai esą šventi dalykai。达洛玛·伊什瓦达（Daroma išvada），慢速控制智能主题，需要与关东的相关知识和知识进行比较，以了解相关知识。关键词：智力的方向、无条件的约束、帕西林基玛斯、自由的自由、道德主体、nauda。
hbr玩赢得策略工具包
在当今快节奏的商业世界中，制定胜利策略至关重要，但经常承受沮丧和压力。赢得战略工具包的游戏旨在通过提供一个逐步指导的行业框架来改变这一点，以制定和实施任何组织的成功策略。这个全面的工具包包括： - 详细的主持人指南，提供有关准备，参与和克服共同挑战的建议。- 可自定义的会议甲板，旨在节省时间和缓解压力。- 来自成功应用该框架的公司的四个现实世界案例研究。- 罗杰·马丁（Roger Martin）的专家视频提示。- 最畅销的电子书“扮演赢得胜利：策略如何真正起作用”。该工具包得到了A.G. Lafley领导下的Procter＆Gamble的成功实施的支持，在那里，销售额翻了一番，利润翻了四倍。多伦多分校的Rotman管理学院院长Roger Martin与Desautels综合思维中心的Jennifer Riel一起贡献了他的专业知识。使用该游戏赢得流程报告的业务领导者提高了对战略，更清晰的决策以及对他们做出赢得战略选择能力的信心的理解。前首席执行官和商业领导人赞扬“赢得赢得”框架在其组织中取得成功的有效性。Dun＆Bradstreet的前首席执行官Sara Mathew 强调了其澄清策略和监控进度的能力。 该框架的应用将超越业务扩展到非营利组织，政府机构甚至体育运动。强调了其澄清策略和监控进度的能力。该框架的应用将超越业务扩展到非营利组织，政府机构甚至体育运动。Procter＆Gamble集团总裁Filippo Passerini强调了做出战略选择和抓住机会的重要性。加拿大网球前首席执行官迈克尔·唐尼（Michael Downey）分享了他使用这种方法来改变组织方面的经验。基于“赢得胜利”书的全面策略工具包现已可用。该数字产品包括罗杰·马丁（Roger Martin）的专家建议，案例研究，可定制的会议甲板和一本最畅销的电子书。它提供了在任何组织中成功实施成功策略所需的一切。赢得策略工具包的游戏由五个可下载的组件组成：协调员指南，现实世界中的案例研究，可自定义的会议幻灯片甲板，简短的视频剪辑和一本电子书副本“ Play Play to Win”。该产品已获得许可，可与最多10名参与者团队一起使用。对于较大的团体，可以通过在哈佛商业评论出版社联系Lindsey Dietrich来获得数量折扣。恢复P＆G统治地位的关键在于“赢得胜利”的页面。这本《华尔街日报》和《华盛顿邮报》的畅销书A.G. Lafley和Roger Martin概述了在2000 - 2009年担任Lafley任职期间，Lafley担任首席执行官期间，有助于销售两倍，四倍利润并将市场价值提高到1000亿美元。这本书为领导者提供了一种验证的方法，可以通过明确的战略目标指导他们的日常行动，重点介绍了竞争和如何取得成功的业务成功的基本要素。“打获胜”已经为顶级品牌和产品带来了结果，现在可以作为取得成功的指南。A.G. Lafley再次担任P＆G担任首席执行官，总裁兼董事长，此前他此前从2000年至2009年领导该公司。 在他的领导下，宝洁的销售额翻了一番，利润四倍，市场价值提高了1000亿美元，其10亿美元品牌的投资组合从10增加到24美元。。A.G. Lafley再次担任P＆G担任首席执行官，总裁兼董事长，此前他此前从2000年至2009年领导该公司。在他的领导下，宝洁的销售额翻了一番，利润四倍，市场价值提高了1000亿美元，其10亿美元品牌的投资组合从10增加到24美元。多伦多分校的Rotman管理学院院长罗杰·马丁（Roger Martin）为几家顶级出版物做出了贡献，并与拉夫利（Lafley）合着了“赢得胜利”。这本书受到了领先的商业人物的称赞，包括《财富》，《彭博电视》，《福布斯》，《经济学人》，《金融时报》，《出版商周刊》，《营销日报》和《哈佛商业评论》。批评家称赞它是战略从业人员的手册，在任何层面上为领导者必读，甚至是有史以来策略的最佳书籍。