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基于EEG信号分类方法
脑电图（EEG）信号已被广泛用于诊断脑疾病，例如癫痫，帕金森氏病（PD），多重SKLEROZ（MS），并且已经提出了许多机器学习方法来开发使用EEG信号的自动疾病诊断方法。在这种方法中，提出了一种多级机器学习方法来诊断癫痫病。提出的多级EEG分类方法包括预处理，特征提取，特征串联，特征选择和分类阶段。为了创建水平，选择可调Q小波变换（TQWT），并通过在预处理中使用TQWT来计算25个频率系数子频段。在特征提取阶段，四核对称模式（QSP）作为特征提取器选择，并从RAW EEG信号和提取的25个子带中提取256个特征。在特征选择阶段，使用邻居组成分析（NCA）。在此阶段选择了128、256、512和1024最重要的特征。在分类阶段，K最近的邻居（KNN）分类被用作分类。使用BONN EEG数据集对七种情况进行了建议的方法。提出的方法在5个类案例中达到了98.4％的成功率。因此，我们提出的方法可以在较大的数据集中使用，以进行更多验证。
可持续的可能性通过Kuraray的高级攻击...
p最后一个回收器的关联（AP r）•APR是美国公认的回收权•它建立了设计指南和技术指南和技术协议，以指定包装从技术上讲可以回收的包装•如果•1）> 60％> 60％的com m unity可以在收集中使用，•2）可以适当地将其用于MRF，它可以适当地将MRF置于MRF中。 Societ y for Test ing and Mat erials (ASTM) • Established the resin identification codes (RIC) Sust ainable P ackaging Coalit ion (SP C) • Develops the How to Recycle (H2R) labels for packaging • Refers to the APR for technical guidance The Recycling P art nership • Mobilizes funds and facilitates grants for local com m unities to m odernize MRFs, im prove access to resources, and provide curbside recycling carts to households across the nation Circular Act ion Alliance (CAA) • The only recognized Producer Responsibility Organization (PRO) in various states in the U.S. • Mem bers: Am azon, Clorox, CocaCola, Colgate, Danone, General Mills, Keurig, KraftHeinz, Mars, Mondelez, Nestle, Pepsico, P&G, SC J ohnson, Target，联合利华，Walm Art•五个州（CA，OR，CO，ME，MN）将在20 26-20 27开始收取费用，并提出了九个矿石的账单
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
人类如何从人工智能获取信息
尽管关于对话代理的设计和使用的研究越来越多，但对话代理仍然难以完全取代人工服务。因此，越来越多的公司采用人机协作系统来提供客户服务。了解人们如何从人机协作对话中获取信息非常重要。虽然现有的工作依赖于自我报告的方法来从用户那里获得定性反馈，但我们在彻底检查了现实世界的客户服务日志后，总结出了人机协作对话中用户消息的分类系统，可以客观地反映用户的信息需求。我们将用户消息分为五类和 15 种特定类型，与三个高级意图相关。两位注释者独立对来自 300 次对话的同一组 1,478 条用户消息进行分类，并达到了中等一致性。我们总结并报告了不同消息类型的特征，并比较了它们在仅有人类、AI 或两者代表的会话中的使用情况。我们的结果表明，不同类型的消息在使用频率、长度和与会话中其他消息的文本相似性方面存在显著差异。此外，在我们的数据集中使用不同消息类型的频率在与不同类型的代表的会话中似乎是一致的。但我们也观察到在与不同代表的会话中，一些特定消息类型存在一些显著差异。我们的结果用于建议人机协作对话系统中一些需要改进的领域和未来的工作。
神经免疫性激活和慢性疼痛患者的大脑衰老增加，19009年大流行发作后
COVID-19大流行对身心健康产生了全球影响，临床人群受到了不成比例的影响。然而，迄今为止，大流行对现有临床条件的有害影响的机制尚不清楚。在这里，我们调查了大流行的发作是否与慢性下背痛（CLBP）患者的炎症标志物的脑/血液水平升高和MRI估计的大脑年龄有关，而不论其感染病史如何。对56名成年参与者进行了一项回顾性队列研究，该参与者使用综合正电子发射断层扫描/磁共振成像（PET/ MRI）和放射性物体[11 C] PBR28的成年参与者（28个“ Perpooty”，28“ Pandemic”）进行了研究，与神经蛋白素fllammatory Markerator 18Kda cransotein（Transector）结合。图像数据是在2017年11月至2020年1月之间（“大流行前” CLBP）或2020年8月至2022年5月（“大流行” CLBP）收集的。与院前组相比，大流行患者在脑TSPO水平上表现出广泛的统计学显着升高（p = .05，群集校正）。当1）排除3个大流行受试者时，还观察到大流行组的PET信号升高，或者2）在较小的参与者子集中使用次级结局测量值（分布量-v t-和V t率-D -t-和v t率-DVR）。大流行受试者还表现出炎症标志物的血清水平升高（IL-16; p <.05）和估计的BA（p <.0001），它们与[11 c] pbr28 suvr（r's≥.35; p'05; p'05; p'<.05）呈正相关。在大流行组中升高的疼痛干扰评分（p <.05）与杏仁核中的[11 c] pbr28 suvr负相关（r = - 。46; p <.05）。
基于视觉平滑过滤器对精神分裂症分类的影响
摘要 - 在事件相关的电位（ERP）信号分类中，在特定时间范围内识别相关的局部峰对于特征提取和随后的分类任务至关重要，尤其是在有关精神分裂症等精神疾病的研究中。但是，精神分裂症研究中的ERP数据通常包含许多对分类过程贡献的小峰。因此，至关重要的是，仅辨别和保留为改进分类结果传达特定特征的显着峰值。最近，基于高档和降尺度表示（UDR）技术的基于视觉的平滑算法已经证明了其在保留突出峰的特征时的有效性，同时从信号波形中滤除了非平衡峰。在UDR的操作下，输入信号在图像域中可视化。输入形状受到稀疏算法的影响，并将所得骨骼投射回信号域。此过程类似于神经科医生对信号的目视检查，在该信号中标记了突出的峰，而无关的峰被忽略了特征提取。这项研究将UDR应用于两个精神分裂症和匹配对照患者中记录的ERP的数据集，以评估其在信号分类中的有效性。此外，当使用较少的ERP通道时，我们分析了UDR对分类准确性的影响。我们使用多个分类器测试了这些效果。索引项 - 与事件相关电位（ERP），精神分裂症，平滑过滤器，信号处理，UDR，高档和下限表示实验结果表明，当在所有通道上应用UDR时，EEGNET表现出最显着的增强，精度增加了2.55％。此外，当信号时期的数量减半时，UDR在7个模型中有4个促进了增强，浅孔convnet的提高最高2.4％。值得注意的是，在仅FZ，CZ和PZ电极位置的信号形成的子数据集中使用UDR时，可以在更多模型上观察到精度增强。这些发现强调了UDR在增强精神分裂症分类准确性方面的有希望的潜力，尤其是应用于关注关键通道的数据集时。
代表视觉艺术家社区制定的人工智能开发者行为准则
艺术家权利协会 (ARS) 是美国首屈一指的视觉艺术家版权、许可和监控组织。我们代表全球 120,000 多名艺术家，并且是国际版权管理协会联盟 CISAC 的骄傲成员。自 1987 年以来，我们一直致力于保护和促进视觉艺术家的权利。我们认识到，生成式人工智能系统对视觉艺术家和版权所有者的生计构成了独特的威胁。虽然人工智能可以合乎道德地用于补充人类作品，但未经同意或向版权所有者提供补偿而大量获取受版权保护的作品，以及生成旨在破坏和取代人类艺术家的创造力和劳动的作品，是不公正的。考虑到视觉艺术家，我们提出了一套供人工智能开发人员遵守的基本规则，旨在减轻对艺术家生计和人类作者受版权保护作品的市场价值造成损害的风险。我们的目标是，这些准则确保作品用于训练集的创作者和生成式 AI 技术的用户的透明度，强调 AI 可以合乎道德且安全地用作创作工具。此外，我们建议权利人保留对其知识产权的控制权，并通过合法许可为已摄取其作品的 AI 输出获得补偿。I. 摄取 AI 训练集图像的准则版权所有者的同意：版权法保护艺术家和版权所有者，赋予他们决定如何使用其作品的能力。AI 开发人员在将其作品摄取到 AI 训练集之前必须征得版权所有者的同意。版权所有者或其授权代表可以单独获得同意，并且“选择加入”选项应得到充分宣传、易于使用，并且创作者可以随时有效地撤销。同样，AI 开发人员必须遵守版权所有者的任何要求，删除未经同意摄取的图像。对创作者的补偿：生成式 AI 直接依赖于其训练集中目前使用的数百万个受版权保护的作品。如果不利用这些受版权保护的作品，他们的成果就不会存在。人工智能系统必须向版权持有者补偿其在训练集中使用其材料的费用。
基因表达 - ...
动机：基因表达数据通常在癌症研究和机器学习的交集中使用，以更好地了解肿瘤组织的分子状态。深度学习预测模型已用于基因表达数据，因为它们的扩展能力和消除了对手动功能工程的需求。但是，基因表达数据通常非常高维，嘈杂，并且呈现较少的样本。这对学习算法提出了重要的问题：模型通常过度拟合，学习噪音并努力捕获与生物学相关的信息。在本文中，我们利用嵌入基因相互作用图（例如蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络）中的外部生物学知识来指导预测模型的构建。结果：我们提出了基因相互作用网络约束构建（GINCCO），这是一种无监督的方法，用于自动构造基因表达数据的计算图模型，该方法受到基因相互作用网络的先验知识在结构上约束。我们在案例研究中采用了这种方法，该方法将PPI网络纳入癌症表型预测任务。我们的计算图是在PPI网络上使用拓扑聚类算法在结构上构建的，PPI网络上结合了蛋白质复杂发现网络生物学研究引起的电感偏见。GINCCO计算图中的每个实体都代表生物学实体，例如基因，候选蛋白质复合物和表型，而不是神经网络的任意隐藏节点。这为模型正则化提供了一种与生物学相关的机制，从而产生了强大的预测性能，同时大大减少了模型参数的数量，并实现了对目标表型的影响力基因集的引导后富集分析。我们分析各种CER表型的实验表明，尽管模型复杂性大大降低了，但Gincco经常超过支持向量机，完全连接的多层感知器（MLP）和随机连接的MLP。可用性和实现：https：//github.com/paulmorio/gincco包含我们方法的源代码。我们还在https://github.com/ paulmorio/protclus中发布了带有用于蛋白质复杂发现算法的库。此存储库包含本文使用的聚类算法的实现。联系人：paul.scherer@cl.cam.ac.uk补充信息：补充数据可在Online BioInformatics获得。
量子通道的Lyapunov指数：熵公式和通用属性
m k l（v）ρl（v）†dµ（v），l：m k→m k是可测量的函数，µ是m k的度量。在最近的一项工作[8]中，当L恒定并且等于身份矩阵时，作者考虑了此类通道φL的Lyapunov指数。在这篇论文中还考虑了φ-erg属性和纯化条件（请参见第6节的定义）。在上一篇论文（请参见[11]）中，我们表明，对于固定度量µ，它对函数lφ-erg属性是一般性（实际上，我们表明了不可约性条件是通用的）。这里的新颖性是，我们将证明纯化条件在L上也是固定度量µ的通用（请参见第9节）。此变量L的引入使我们能够在这种类型的问题中考虑通用性质的问题。我们在复杂矩阵集中使用C 0拓扑。对于附录第10节中读者的好处，我们介绍了[11]中的结果和Lyapunov指数与预先作品的关系的概述。在[8]之后，一个人可以考虑与l和µ相关联，两个相关的程序：一个用x n，n∈N表示，在射影空间p（c k）上取值；另一个用ρn，n∈N表示为d k（其中d k是一组密度运算符）。自然过渡概率在[8]中定义。分析这两个过程的ergodic属性时，φ-erg属性和纯化特性起着重要作用（请参见第6节）。在这里，我们考虑了第8节中通道的量子熵的概念，该概念最初在[3]中介绍。这表明引入的概念是自然的。对于固定的µ和一般L，在[11]中提出了熵的自然概念（请参阅未来第3节），以便在这种情况下开发吉布斯形式的版本。在[11]中的示例8.5中也介绍了某个通道（与固定马尔可夫链有关），其中使用该定义获得的值与熵的经典值相吻合。熵的这种定义是对论文[3]，[5]和[4]的概念的概括。这种特殊形式的定义熵在某种程度上是受[28]的结果启发的，该结果考虑了迭代功能系统。我们称[11]中示例8.5中描述的示例在量子信息中的Markov模型中称为示例。这是我们第8节中考虑的主要例子。
CD-2021-12 – 修订版 (LDV, LDT) 主题
• 车辆说明书应明确说明如何将车辆置于测功机模式（见下文）、如何将车辆置于空档、所需的电流钳数量以及如何安装它们以及如何读取电压。制造商必须包括测试车辆独有的任何特殊说明。这可能包括如何使用历史上称为“钥匙”的东西、如何“启动”车辆以及如何使车辆进入“休眠”状态。任何可能干扰测试的项目，如车门打开、引擎盖打开或安全带解开时车辆自动禁用，都应详细说明和强调，这些项目无法通过测功机模式或其他方式关闭。 • 车辆说明书应包括在 MCT 的两个恒速部分上实现的预期时间和距离。如果没有提供这些值，EPA 可能会使用 SAE J1634-12 中的公式为测试中期恒速循环 (CSC M ) 和测试结束时恒速循环 (CSC E ) 设置预期距离。 • 车辆必须有 CD-16-03 中所述的用于底盘测功机测试的固定装置。 • EPA 必须使用 EPA 自己的电流钳进行电流测量。 • 车辆应有清晰标记的电流钳连接位置和电压抽头（如果使用电压抽头）。车辆说明应包括安全安装车辆电流钳的详细说明。制造商必须指明电流流动的方向以及他们希望如何安装电流钳。EPA 实验室现在使用电流惯例，即负电流流出电池（放电）和正电流流入电池（充电）。 • EPA 更喜欢在电压抽头上使用 Pomona #6383-02 连接（通常称为“带护套的香蕉插头”）。如果由于技术原因您无法安装这种类型的连接，请通知您的认证工程师。 • 不提供电压抽头并需要 CAN 数据采集来测量电压的车辆可能会导致测试数据计算延迟。制造商应在预期结果时间中额外预留最多一周的时间。如果制造商可以提供包含参数信息的 .dbc 文件，EPA 能够使用其测试单元控制器读取 CAN 消息。如果制造商将提供第三方数据记录器，则他们必须提供电池电压、车速和时间对齐数据，然后才能提交给实验室进行处理。• 如果您的车辆需要四个以上的电流钳，请在测试前告知您的认证工程师。在这些情况下，制造商还应提供有关如何在测试数据采集中使用不同电流钳的详细说明，例如加法、减法等。• 如果需要起重机来安装电流钳或电压接头，请在测试前告知您的认证工程师。请告知是否需要任何特殊工具