Quantifying Tactical Risk: A Framework for Statistical Classification Using MECH

Author(s):  
Xing Wang ◽  
Stephen George ◽  
Jason Lin ◽  
Jyh-Charn Liu
Author(s):  
Carolin Szász-Janocha ◽  
Eva Vonderlin ◽  
Katajun Lindenberg

Zusammenfassung. Fragestellung: Das junge Störungsbild der Computerspiel- und Internetabhängigkeit hat in den vergangenen Jahren in der Forschung zunehmend an Aufmerksamkeit gewonnen. Durch die Aufnahme der „Gaming Disorder“ in die ICD-11 (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems) wurde die Notwendigkeit von evidenzbasierten und wirksamen Interventionen avanciert. PROTECT+ ist ein kognitiv-verhaltenstherapeutisches Gruppentherapieprogramm für Jugendliche mit Symptomen der Computerspiel- und Internetabhängigkeit. Die vorliegende Studie zielt auf die Evaluation der mittelfristigen Effekte nach 4 Monaten ab. Methodik: N = 54 Patientinnen und Patienten im Alter von 9 bis 19 Jahren (M = 13.48; SD = 1.72) nahmen an der Frühinterventionsstudie zwischen April 2016 und Dezember 2017 in Heidelberg teil. Die Symptomschwere wurde zu Beginn, zum Abschluss der Gruppentherapie sowie nach 4 Monaten anhand von standardisierten Diagnostikinstrumenten erfasst. Ergebnisse: Mehrebenenanalysen zeigten eine signifikante Reduktion der Symptomschwere anhand der Computerspielabhängigkeitsskala (CSAS) nach 4 Monaten. Im Selbstbeurteilungsbogen zeigte sich ein kleiner Effekt (d = 0.35), im Elternurteil ein mittlerer Effekt (d = 0.77). Der Reliable Change Index, der anhand der Compulsive Internet Use Scale (CIUS) berechnet wurde, deutete auf eine starke Heterogenität im individuellen Symptomverlauf hin. Die Patientinnen und Patienten bewerteten das Programm zu beiden Follow-Up-Messzeitpunkten mit einer hohen Zufriedenheit. Schlussfolgerungen: Die vorliegende Arbeit stellt international eine der wenigen Studien dar, die eine Reduktion der Symptome von Computerspiel- und Internetabhängigkeit im Jugendalter über 4 Monate belegen konnte.


2019 ◽  
Vol 73 (8) ◽  
pp. 893-901
Author(s):  
Sinead J. Barton ◽  
Bryan M. Hennelly

Cosmic ray artifacts may be present in all photo-electric readout systems. In spectroscopy, they present as random unidirectional sharp spikes that distort spectra and may have an affect on post-processing, possibly affecting the results of multivariate statistical classification. A number of methods have previously been proposed to remove cosmic ray artifacts from spectra but the goal of removing the artifacts while making no other change to the underlying spectrum is challenging. One of the most successful and commonly applied methods for the removal of comic ray artifacts involves the capture of two sequential spectra that are compared in order to identify spikes. The disadvantage of this approach is that at least two recordings are necessary, which may be problematic for dynamically changing spectra, and which can reduce the signal-to-noise (S/N) ratio when compared with a single recording of equivalent duration due to the inclusion of two instances of read noise. In this paper, a cosmic ray artefact removal algorithm is proposed that works in a similar way to the double acquisition method but requires only a single capture, so long as a data set of similar spectra is available. The method employs normalized covariance in order to identify a similar spectrum in the data set, from which a direct comparison reveals the presence of cosmic ray artifacts, which are then replaced with the corresponding values from the matching spectrum. The advantage of the proposed method over the double acquisition method is investigated in the context of the S/N ratio and is applied to various data sets of Raman spectra recorded from biological cells.


1984 ◽  
Vol 4 (2) ◽  
pp. 620-628 ◽  
Author(s):  
Hiroichi Tasaki ◽  
Shunzo Watanabe ◽  
Kei Hojo ◽  
Kazue Chishima ◽  
Hirobumi Metoki

2015 ◽  
Vol 713-715 ◽  
pp. 495-499
Author(s):  
Xun Yi Ren ◽  
Han Qing Hu

Unbounded browsing software is an application worked in Internet client. It uses a custom encryption protocol to break the traditional network filtering. In this paper, we can detect this application through classifying the Ultra Surf T mode (TCP packets) packets and using SPID. The experimental results show that we can effectively reduce the false alarm rate and detect the application accurately by classifying the Ultra Surf T mode (TCP packets) packets and using SPID.


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