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从不稳定的输入到强劲的输出
对于瘫痪患者，脑机接口 (BCI) 可以通过直接与大脑交互将运动意图转化为动作来恢复自主运动。性能最佳的 BCI 通过植入的微电极监测与运动相关的神经信号。为了将监测到的信号转换成命令，需要训练解码器找到从记录的神经活动到控制信号的映射。BCI 在开发方面的进步使其能够用于一系列应用，例如快速打字、控制拟人机械臂、生成合成语音以及刺激瘫痪肌肉以实现伸手和抓握 1 – 4 。然而，随着时间的推移而产生的神经记录不稳定性对维持强大的闭环性能提出了挑战。例如，植入电极的轻微位移（相对于周围脑组织）会导致记录的神经元身份发生变化，并导致日内和日间不稳定，从而干扰意图的解码 5、6。据《自然生物医学工程》报道，Byron Yu 及其同事现在表明，通过利用大量神经元活动背后的“隐藏”结构（称为低维神经流形）可以稳定 BCI 的解码性能 7 。神经流形表示跨神经元协调活动的模式，仅通过观察单个神经元活动是无法识别的 8、9（图 1a）。它们被认为反映了底层神经回路施加的约束 9 。依赖于神经流形的 BCI 解码器使用两阶段方法：降维阶段将单个神经元的活动映射到底层流形上，然后将流形映射到运动上。由于流形是从皮质神经元的小随机样本计算得出的，因此可以将许多不同的记录神经元集映射到同一流形上 10 – 14 。这些流形及其解码输出与行为具有一致的关系
从不同方式学习人类行动
与人类不同，他们通过视觉，听觉和触觉感知到计算机视觉的领域来感知行动，传统上，人类的行为是使用单一模态来代表的，通常是视觉上的[2，3]。这种方法虽然直接可以引入偏见和噪声，从而有可能限制动作分析和合成的准确性和普遍性[5,11,9,6]。要应对这些挑战，将多种模式（例如3D，运动学和运动信息）整合起来，都具有显着优势1）。这种多模式策略不仅模仿了人类处理复杂动作的全面方式，而且还显着增强了计算机视觉系统的鲁棒性和准确性[14，17，15，16，10]。利用各种数据源可以实现更多有效的人类行动学习，从而促进了诸如互动媒体，医疗保健和公共安全等各种领域的先进应用程序。基于这些观察结果，我的研究重点是从不同的模态表示中学习人类行动。特别是，我的工作沿两个主要轴指向：增强单模式范式内的概括性；利用多模式表示的协同潜力。下面我详细说明了两个方向。
从不变本征时角度看波函数的本体论
波函数的所有参数都是在同一时刻定义的，这意味着同时性的概念。在某种相关的问题上，量子力学中的某些现象似乎具有非局部因果关系。这两个概念都与狭义相对论相矛盾。我们建议根据狭义相对论的不变固有时间而不是标准时间来定义波函数。此外，我们将采用薛定谔的原始思想，认为波函数代表一个本体论的云状物体，我们称之为“个体结构”，其有限密度振幅在无穷远处消失。因此，测量作用可以理解为引入一个限制势，该势触发个体结构内固有的非局部机制。该机制通过将波函数与局部高斯相乘来形式化，就像在 GRW 理论中一样，但采用确定性的方式。
废物电池：通过微生物燃料电池从不同类型的食物浪费中利用生物电力
摘要：随着世界不断发展和发展，人口也有增长，在这种人口中，人们对能源需求的需求越来越多，以及产生的食物浪费量。因此，非常需要寻找解决这两个问题的解决方案，同时仍然可以遇到贫困家庭。这项研究研究了利用双重培训的微生物燃料电池或MFC利用生物电性的水果，肉类和蔬菜食品废物的潜力。研究人员改编了Sambavi等人的方法。（2021）准备MFC设置。人类尿液是从健康的个体中收集的，作为接种物。MFC设置产生的电压。使用模拟万用表来量化MFC产生的生物电性14（14）天。单向方差分析测试表明，三种类型的MFC没有显示出电力产生的任何显着差异[F（2，39）= 1.307，p = 0.2822]。这表明食物浪费的类型不是影响MFC生物电性产生的关键因素。此外，果实，肉和蔬菜MFC在不同时间段，特别是在第五天，第二和第三天分别达到峰值电压输出。这表明食物浪费的类型决定了MFC达到其峰值电压输出的时间。建议进一步研究以检查三种类型的MFC在产生生物电性方面的潜力。
从不完整心脏MRI的标准12铅ECG电极位置的个性化拓扑信息定位，可有效心脏数字双胞胎
心脏数字双胞胎（CDTS）of er个性化的内部心脏表示，以推断与心脏机制相关的多尺度特性。CDT的创建需要有关躯干上电极位置的精确信息，特别是对于个性化心电图（ECG）校准。然而，当前的研究通常依赖于对ECG电极定位的躯干成像和手动 /半自动方法的额外获取。在这项研究中，我们提出了一种新颖和E FFI Cient拓扑知识模型，以完全自动从2D临床标准心脏MRIS中提取个性化的ECG标准电极。具体来说，我们从心脏MRI中获得稀疏的躯干轮廓，然后从轮廓中定位12铅ECG的标准电极。心脏MRI旨在成像心脏而不是躯干，从而导致成像中不完整的躯干几何形状。为了解决错过的拓扑结构，我们将电极合并为关键点的子集，可以将其与3D躯干拓扑明确对齐。实验结果表明，所提出的模型优于耗时的常规模型投影方法（Euclidean距离：1。24±0。293厘米与1。48±0。362 cm）和E FFI效率（2 S vs. 30-35分钟）。我们进一步证明了使用检测到的电极进行硅内ECG模拟的e FF具有效果，从而突出了它们创建准确和E ffi cient CDT模型的潜力。该代码可在https://github.com/lileitech/12Lead_ecg_electrode_localizer上获得。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。
SF No. 558 – 补救措施，将未经授权的人员从不动产中驱逐出去，经 SCS0558A-2 修正案修订作者：参议员 Eric Lucero Prepa
第 1 部分。要求驱逐的权利。规定业主或其授权代理人可以要求警长将某人从该物业中驱逐出去，如果：该人未经许可进入并留在业主的物业内；该人无权占用该物业；业主或代理人已要求该人离开，但该人拒绝；该人不是租户或家庭成员；并且业主和该人之间没有与该物业有关的未决诉讼。第 2 部分。投诉。为业主或代理人提供一份法定表格，提交给警长，要求业主或代理人在伪证处罚下声明已满足第 1 部分的要求。第 3 部分。核实；送达；要求。要求警长核实投诉人是该物业的记录所有者或业主的授权代理人。要求向投诉对象的未经授权的占用人送达。第 4 部分。费用。允许治安官对通知送达和待命服务收取合理的费用。
MBMB 632 DNA 条形码课程大纲（2025）
*上课迟到5分钟即为迟到 参与度 (5%) 经常参与 (4) 参与度一般 (2-3) 很少参与 (1) 从不参与 (0) 2 作业 (15%) 按时提交作业 (1%)
使用不准确的模拟器改善离线增强学习
摘要 - 离线增强学习（RL）提供了一种有希望的方法，以避免与真实环境的昂贵在线互动。但是，离线RL的性能高度取决于数据集的质量，这可能会导致学习过程中的外推错误。在许多机器人范围内，通常可以使用不准确的模拟器。但是，由于众所周知的探索 - 剥削困境以及不准确的模拟和真实环境之间的动态差距，直接从不准确的模拟器收集的数据不能直接用于离线RL中。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的方法，以更好的方式将离线数据集和不准确的仿真数据组合在一起。具体来说，我们预先训练了生成对抗网络（GAN）模型，以适合离线数据集的状态分布。给出了这一点，我们从发电机提供的分布开始，从不准确的模拟器中收集数据，并使用鉴别器重新重量模拟数据。我们在D4RL基准测试中的实验结果和现实世界中的操纵任务确认，我们的方法可以从不准确的模拟器和有限的离线数据集中受益更多，以比先进的方法获得更好的性能。