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与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

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本支持库为E4A跨程序类库，利用安卓系统的的无障碍功能进行对其他应用进行操作，比免费版清明跨程序类库，功能还要多，做辅助特别棒

信息无障碍动态 （2021年 第2期）.pdf

屏障覆盖在无线传感器网络中起着至关重要的作用。 势垒覆盖率的研究主要集中在最大化寿命和在各种传感模型下实现k势垒覆盖率的关键条件上。 当传感器沿着感兴趣区域的边界随机部署时，它们可能会形成多个不相交的障碍物覆盖物。 为了最大程度地延长隔离墙的使用寿命，需要安排这些隔离墙以避免出现安全问题（呼叫中断）。 在异构无线传感器网络中，给定一组具有生命周期的屏障覆盖，我们研究了使用无中断睡眠唤醒计划来找到生命周期最大化子集的问题。 我们首先证明，可以在多项式时间内判断给定的睡眠唤醒计划是否无违规，但是给定一组障碍覆盖物，确定是否存在无违规时间表是NP-Complete。 然后，我们证明找到有生命周期最大化的无违规时间表的问题等同于有向图中的最大节点加权路径问题，并设计了参数化算法。 实验结果表明，我们的算法明显优于文献中提出的启发式算法。

基于人工蜂群的带障碍约束的空间聚类算法