XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号特征
CropCat：用于平滑EEG信号特征分布的数据增强
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是人与计算机之间的通信系统，无需使用物理控制设备即可反映人的意图。由于深度学习在从数据中提取特征方面具有很强的鲁棒性，因此在 BCI 领域应用深度学习解码脑电图的研究已经取得了进展。然而，深度学习在 BCI 领域的应用存在数据不足和过度自信的问题。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的数据增强方法 CropCat。CropCat 包含两个版本，CropCat-spatial 和 CropCat-temporal。我们通过在裁剪数据后连接裁剪后的数据来设计我们的方法，这些数据在空间和时间轴上具有不同的标签。此外，我们根据裁剪长度的比率调整标签。结果，我们提出的方法生成的数据有助于将因数据不足而导致的模糊决策边界修改为明显的。由于所提方法的有效性，与未应用所提方法相比，四个脑电信号解码模型在两个运动想象公共数据集上的性能得到了提高。因此，我们证明了 CropCat 生成的数据在训练模型时平滑了脑电信号的特征分布。关键词–脑机接口，脑电图，数据增强，运动想象；
比较高级原发性脑肿瘤的扩散MRI发现
AIM：胶质母细胞瘤是最高级和最致命的原发性脑肿瘤。 胶质母细胞瘤的鉴别诊断中包括脑部癌症转移发生的大脑肿块。 本研究旨在比较原发性和转移性脑质量的扩散加权成像信号特征，并描述可能在鉴别诊断中有用的发现。 材料和方法：患有病理诊断的胶质母细胞瘤患者以及患有病理诊断的转移或放射学诊断的脑转移的患者。 回顾性地分析了用1.5特斯拉扫描仪获得的磁共振成像检查中的扩散加权成像信号性能。 在两个患者组中测量并比较了病变的信号特征和短直径和长直径。 结果：研究中包括54例患者，24例胶质母细胞瘤和30个脑转移。 胶质母细胞瘤组扩散加权成像的最常见信号特征是在20名（83.3％）患者中观察到的异质性高和低位义区域。 转移组中最常见的信号特征是16例（53.3％）患者的外周超强度环和中央低位信号。 病变的数量与原发性脑肿瘤和转移之间没有显着关系。 结论：尽管在扩散加权成像中仅使用信号特性而没有定量评估，但它可能有助于对原发性和转移性脑质量的鉴别诊断。 ÖzAIM：胶质母细胞瘤是最高级和最致命的原发性脑肿瘤。脑部癌症转移发生的大脑肿块。本研究旨在比较原发性和转移性脑质量的扩散加权成像信号特征，并描述可能在鉴别诊断中有用的发现。材料和方法：患有病理诊断的胶质母细胞瘤患者以及患有病理诊断的转移或放射学诊断的脑转移的患者。回顾性地分析了用1.5特斯拉扫描仪获得的磁共振成像检查中的扩散加权成像信号性能。在两个患者组中测量并比较了病变的信号特征和短直径和长直径。结果：研究中包括54例患者，24例胶质母细胞瘤和30个脑转移。胶质母细胞瘤组扩散加权成像的最常见信号特征是在20名（83.3％）患者中观察到的异质性高和低位义区域。转移组中最常见的信号特征是16例（53.3％）患者的外周超强度环和中央低位信号。病变的数量与原发性脑肿瘤和转移之间没有显着关系。结论：尽管在扩散加权成像中仅使用信号特性而没有定量评估，但它可能有助于对原发性和转移性脑质量的鉴别诊断。Öz重要的是要记住，两组中的质量可以具有可比的信号特性。关键字：扩散加权成像；胶质母细胞瘤；脑转移；信号特性。
背柱核神经信号特征允许对自然触觉和本体感觉主导的刺激进行强大的机器学习
神经假体通过将脑信号转换成运动控制信号，使用户能够通过各种执行器实现运动。然而，要通过这些设备实现更自然的肢体运动，需要恢复体感反馈。我们使用特征学习能力（一种机器学习方法）来评估信号特征，以了解它们能否增强自然触觉和本体感觉刺激引起的神经信号的解码性能，这些刺激是从乌拉坦麻醉大鼠的背柱核 (DCN) 表面记录的。表现最好的单个特征尖峰幅度以 70% 的准确率对体感 DCN 信号进行分类。使用从 DCN 信号的高频和低频 (LF) 波段中提取的 13 个特征，最高准确率达到 87%。总体而言，高频 (HF) 特征包含有关外周体感事件的最多信息，但当从短时间窗口获取特征时，通过向特征集添加 LF 特征可以显著提高分类准确率。我们发现本体感觉主导的刺激在动物中的推广效果优于触觉主导的刺激，并且我们展示了信号特征有助于神经解码的信息如何随着动态体感事件的时间过程而变化。这些发现可能为可以激活 DCN 以替代体感反馈的人工刺激的仿生设计提供参考。虽然我们研究了体感结构，但我们研究的特征集也可能对解码其他（例如运动）神经信号有用。
通过解读和靶向个性化蛋白质网络改变来克服黑色素瘤对 BRAFV600E 抑制的耐药性
图 1：传统生物标志物分析与患者特异性信号特征分析。遗传/蛋白质生物标志物分析依赖于对常见癌症类型相关基因或蛋白质表达水平的评估（左）。药物组合的设计是根据对周围信号网络状态的推断，基于先前的知识（左）。相比之下，患者特异性信号特征 (PaSSS) 分析涉及数百种癌症相关蛋白质的蛋白质组学分析，并无偏倚地识别每个样本中改变的信号特征，即不依赖于先前对信号通路的了解。这使得能够合理设计基于患者特异性独特重新连接信号网络的个性化靶向药物组合（右）。
使用扩展的块项张量回归根据颅内脑活动预测手指运动和共同激活
每年，全球有多达 50 万患者因脊髓损伤、脑干中风和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 而陷入瘫痪 [1]。脑机接口 (BCI) 能够绕过断开的神经通路来取代丢失或受损的身体部位的功能，这使得它们被推广为这些患者的解决方案。通常，BCI 系统由几个组件组成：从记录的大脑活动中提取信号特征，并将结果翻译（“解码”）为控制外部设备（如机械臂或手）的命令。BCI 控制手部肌肉的功能性电刺激 (FES) [2, 3] 和假手、外骨骼或其他效应器 [4, 5, 6, 7] 已经取得了非凡的成果。
波浪干扰 - ANFR
然后，飞机在停机坪上被一架接一架地拖出堵塞区域，以便执行必要的 GPS 操作，以便能够自行定位并起飞。乘客必须乘坐巴士前往飞机。这些技术和人为操作导致航班延误和机场平台呼叫饱和！ 6 号和 7 号停车场则闲置且空无一人。根据要求，机场安全部门证实了飞行员的证词，并实际检测到 GPS 信号的严重干扰，精确地为 L1 频率（1,575.42 MHz），正如 ANFR 民航总局 (DGAC) 所解释的那样，我们迅速联系了。从上午 10 点 30 分开始，在通知南特高等法院检察官后，ANFR 东日地区服务局的两名授权宣誓特工在机场 6 号和 7 号飞机停车场附近进行了干预。他们使用先进的测量设备，注意到 GPS 干扰机发出的信号特征。现在是要回到源头的问题了！
通过立体定向脑电图检测语音活动
摘要 — 最近的研究表明，设计脑机接口 (BCI) 为神经损伤或疾病患者恢复语音交流大有可为。已经开发出许多 BCI 来从大脑活动中重建语音的不同方面，例如音素和单词。然而，在语音图像期间从大脑活动中成功重建连续语音方面仍然存在许多挑战。在这里，我们研究了使用立体定向脑电图获取的不同频带中的颅内脑活动来区分语音和非语音的潜力。结果显示，在 alpha 和 theta 波段中具有统计学上显着的信息，可用于检测语音活动，并且使用多个频带的组合可以进一步提高性能，准确率超过 92%。此外，该模型是因果关系，可以在未来的闭环实验中以低延迟实现。这些初步发现表明，跨频率脑信号特征可用于检测语音活动以增强语音解码和合成模型。
自动感官预测
人类大脑具有惊人的能力，可以整合来自环境的感官信息流，并自动对未来事件做出预测。尽管最初是为视觉处理而开发的，但大部分预测编码研究后来都集中在听觉处理上，著名的失配负性信号可能是最受研究的意外或预测误差 (PE) 信号特征。听觉 PE 存在于各种意识状态中。有趣的是，它们的存在和特征与意识的残留水平和意识的恢复有关。在这篇综述中，我们首先概述了听觉模态中预测过程的神经基础及其与意识的关系。然后，我们关注不同的意识状态——清醒、睡眠、麻醉、昏迷、冥想和催眠——以及预测处理能够揭示大脑在这些状态下运作的奥秘。我们回顾了研究听觉预测的神经特征如何受到意识减弱或缺乏状态的调节的研究。作为未来的展望，我们提出将电生理学和计算技术结合起来，以便研究当意识消失时哪些感觉预测过程能够得以维持。
计算机科学与工程学院
3。计算机编程和数据结构和算法编程在C，面向对象的编程，阵列，堆栈，排队，链接列表，树，搜索排序技术，哈希和图形。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和概述。图形搜索，最小跨越树和最短路径。5。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。6。数据库ER -MODEL。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。6。数据通信和计算机网络模拟和数字信号，信号特征，多路复用技术，通信通道，开关技术。概念分层。LAN Technologies（以太网）。流量和错误控制技术，切换。IPv4/ipv6，路由器和路由算法（距离向量，链接状态）。TCP/UDP和插座，拥塞控制。应用程序层协议（DNS，SMTP，POP，FTP，HTTP）。
基于深度学习的脑电图自我诱导情绪识别
从脑电图 (EEG) 信号中识别情绪需要准确高效的信号处理和特征提取。深度学习技术已经能够自动提取原始 EEG 信号特征，从而更准确地对情绪进行分类。尽管取得了这些进展，但尚未研究从 EEG 信号（尤其是在回忆特定记忆或想象情绪情境时记录的 EEG 信号）中进行情绪分类。此外，使用深度神经网络进行高密度 EEG 信号分类面临着计算复杂度高、通道冗余和准确度低等挑战。为了解决这些问题，我们评估了使用简单的通道选择方法对基于深度学习的自诱情绪进行分类的效果。实验表明，基于信号统计数据选择关键通道可以在不降低分类准确度的情况下将计算复杂度降低 89%。准确率最高的通道选择方法是基于峰度的方法，其对效价和唤醒量表的准确率分别达到 79.03% 和 79.36%。实验结果表明，尽管所提出的框架使用的通道较少，但其性能优于传统方法。我们提出的方法有利于在实际应用中有效利用 EEG 信号。