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本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
国立高雄科技大学111学年度各系所学位中英文名称一览表
41 智慧机电学院College of Intelligent Mechanical and Electrical Engineering UF11 机电工程系智慧自动化组四技Department of Mechatronics Engineering－ Automation Engineering Program 工学学士Bachelor of Science
国立高雄科技大学109学年度各系所学位中英文名称一览表
47 电机与资讯学院College of Electrical Engineering and Computer Science UB02 硕士在职专班电机工程系智慧自动化系统硕士在职专班Graduate Program in Intelligent Automation Systems 工学硕士Master of Science
使用事件相关的潜在p300响应对BCI进行研究
1简介日本有近10,000例肌萎缩性侧索硬化症患者。 ALS患者的体育锻炼困难。因此，正在对大脑计算机接口（BCI）进行研究，该脑电波使用脑电波来与他人和计算机操作进行沟通。有一种使用P300的BCI方法。 p300是外部视觉和听觉刺激引起的一种潜力，在刺激后300毫秒至500毫秒内出现。通过捕获所选对象的P300，您可以选择目标并输入文本。 p300-播种机是使用p300拼写字符的系统。与字母数字字符排列的矩阵的每一行或列都以伪随机为基础点亮，以使所有字符在有限的时间内发光相同的次数。通过检测光刺激引起的P300，用户可以识别他们想要拼写的角色。使用非侵入装置测量脑波。这次，我们将报告p300-Speller实验的结果和P300的检测。 2在P300串联实验中进行的2个实验，捕获了与事件相关的电势，它是由用户打算的字符的照明引起的。这次，将字母数字字符放在6x6矩阵中，字母为蓝色，刺激为绿色。这是因为有报道说，与使灰色文本发光白色的常规方法相比，右脑的视觉皮层有所增加[1]。 图1显示了实验中使用的p300销售器。平均刺激时间和刺激间隔均为173.7 ms。一种尝试是眨眼每行30次，并要求对象计算指示字符（目标）点亮的次。 EPOC+用于测量脑波。采样频率为128Hz。 3预处理在实验中获得的脑波对每个试验进行带通滤波器（1.0至15.0Hz）。接下来，为了消除闪烁的噪声，在25μV的上限和下限为-25μV的情况下进行剪辑。此后，将基线设置为刺激力矩之前约102 ms（13点），从刺激时刻开始，将基线平均值从波形中减去1秒（128点）。 脑波中有很多噪音，很难用单个波形区分p300。因此，加法平均方法用于清楚提取对刺激的反应。添加和平均的波形数量越大，p300更容易区分，但是确定歧视和用户所需的时间将承受负担。因此，有必要确定p300的平均额外算术数量。图2显示了目标为O时T8通道的五个波形的平均值（第3行，第三列）。在刺激后250 ms的行属性的行和柱中可以看到电峰。这被认为是P300。 4。歧视方法分类目标和非目标字符（非目标）。作为BCI的CNN，已经提出了使用可分离卷积的“ EEGNET” [2]。深度
固定体+数位签章演算法成为后量子密码学标准，nist ...
2024年8月13日，美国国家标准技术研究所（NIST）正式发布了“基于无状态哈希的数字签名标准”，也称为联邦信息处理标准（FIPS）出版物205。这标志着量子后密码学的一个重要里程碑。创建该标准是全球努力以应对量子计算机构成的威胁的多年努力的结果，尤其是基于括约肌+算法，该算法是由国际团队开发的，并被选为2022年7月的Quantum Cryptography标准之一。团队包括信息科学研究所的副研究研究员Ruben Niederhagen博士，以及Tanja Lange博士和Daniel J. Bernstein博士，他们都是国际专家长期访问该研究所的国际专家。这是第二次与该研究所密码研究小组参与的密码系统被选为美国国家标准，此前在去年4月在FIPS 186中纳入了ED25519数字签名系统之后，有效地使其成为国际标准。
具有高输出摆幅的传感点，用于自旋量子位的可扩展基带读出
量子计算（特别是可扩展量子计算和纠错）的一个关键要求是快速且高保真度的量子比特读出。对于基于半导体的量子比特，局部低功率信号放大的一个限制因素是电荷传感器的输出摆幅。我们展示了 GaAs 和 Si 非对称传感点 (ASD)，它们专门设计用于提供比传统电荷传感点大得多的响应。我们的 ASD 设计具有与传感器点强烈分离的漏极储液器，这减轻了传统传感器中的负反馈效应。这导致输出摆幅增强 3 mV，这比我们设备传统状态下的响应高出 10 倍以上。增强的输出信号为在量子比特附近使用超低功率读出放大器铺平了道路。
大动脉转位 (TGA)
在简单的右心室型心房颤动 (d-TGA) 中，主动脉和主肺动脉 [PA] 被调换，这样主动脉从右心室 (RV) 前方伸出，主肺动脉 [PA] 从左心室 (LV) 后方伸出。另一种类型的心房颤动是左心室型心房颤动 (l-TGA)，其中心室也被调换，称为先天性矫正心房颤动 (cc-TGA)。心房颤动可能与其他心脏异常有关，例如室间隔缺损 (VSD)、房间隔缺损 (ASD)、DORV、伴有室间隔缺损的肺动脉狭窄和左心室流出道阻塞 (LVOTO)。本文将讨论伴有/不伴有室间隔缺损的右心室型心房颤动及其治疗。
