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利用读出信号的实时反馈进行深度强化学习的快速量子门设计
高保真量子门的设计很困难，因为它需要优化两个相互竞争的效应，即最大化门速度和最小化量子比特子空间的泄漏。我们提出了一种深度强化学习算法，该算法使用两个代理同时解决超导传输量子比特的速度和泄漏挑战。第一个代理使用从奖励中学习到的策略构建量子比特同相控制脉冲，以补偿短门时间。在整个构建全长脉冲的中间时间步骤中获得奖励，使代理能够探索较短脉冲的前景。第二个代理确定异相脉冲以针对泄漏。这两个代理都使用来自嘈杂硬件的实时数据进行训练，从而提供适应不可预测的硬件噪声的无模型门设计。为了减少测量分类错误的影响，代理直接在探测量子比特的读出信号上进行训练。我们通过在 IBM 硬件上设计不同持续时间的 X 和 X 的平方根门来展示概念验证实验。仅经过 200 次训练迭代，我们的算法就能构建新的控制脉冲，速度比默认 IBM 门快两倍，同时在状态保真度和泄漏率方面与其性能相当。随着我们自定义控制脉冲的长度增加，它们开始超越默认门。门操作速度和保真度的改进为量子模拟、量子化学和近期及未来量子设备上的其他算法中更高的电路深度开辟了道路。
基于生物信号的电机控制自适应用户机界面
摘要 用户机界面将从用户测量的生物信号映射到外部设备的控制命令。从生物信号到设备输入的映射由解码算法执行。用户和解码器的适应——共同适应——为提高不同用户和应用程序的界面包容性和可用性提供了机会。用户学习可实现强大的界面控制，可跨环境和上下文进行推广。解码器适应可以个性化界面，考虑日常信号变化并提高整体性能。因此，共同适应创造了塑造用户和解码器系统的机会，以实现强大且可推广的个性化界面。然而，共同适应会创建一个双学习者系统，用户和解码器之间具有动态交互。设计共同适应界面需要新的工具和框架来分析和设计用户解码器交互。在本文中，我们回顾了用户机界面中的自适应解码、用户学习和共同适应，主要是用于运动控制的脑机、肌电和运动学界面。然后，我们讨论了共同适应接口的性能标准，并提出了一种设计用户-解码器共同适应的博弈论方法。
Neuroair：来自头皮录制的神经信号的深度学习框架
摘要 - 空气写入识别是一项任务，涉及使用手指运动在自由空间中写的字母。这是手势识别的一种特殊情况，手势与特定语言的字母相对应。脑电图（EEG）是一种用于记录大脑活动的非侵入性技术，已被广泛用于脑部计算机界面应用中。杠杆eeg信号用于空气写作识别提供了一种有希望的替代输入方法，用于人类计算机相互作用。空气写作识别的一个主要优点是用户不需要学习新的手势。通过串联公认的字母，可以形成各种各样的单词，使其适用于更广泛的人群。但是，在使用脑电图信号识别空气写作方面的研究有限，这构成了本研究的核心重点。首先构建了包含在编写英语大写字母过程中记录的EEG信号的NeuroAir数据集。然后与不同的深度学习模型结合探索各种功能，以实现准确的空气写作识别。这些功能包括处理后的脑电图数据，独立的组件分析组件，基于源域的侦察时间序列以及基于球形和头部 - 基于基于的特征。此外，全面研究了不同EEG频带对系统性能的影响。这项研究中达到的最高准确度是44。04％使用独立的组件分析组件和EEGNET分类模型。结果强调了基于EEG的空气写入识别作为人类计算机交互应用中替代输入方法的用户友好模态的潜力。这项研究为未来的进步树立了强大的基准，并证明了基于EEG的空气写作识别的可行性和实用性。
具有NV中心的射频信号的量子传感......
碳化硅是量子技术的新兴平台，可提供晶圆级低成本工业制造。该材料还具有高质量缺陷和长相干时间，可用于量子计算和传感应用。利用一组氮空位中心和 XY8- 2 相关光谱方法，我们展示了室温下以 ~900 kHz 为中心的人工交流场的量子传感，光谱分辨率为 10 kHz。通过实施同步读出技术，我们进一步将传感器的频率分辨率扩展到 0.01 kHz。这些结果为碳化硅量子传感器向低成本核磁共振波谱仪迈出了第一步，该波谱仪在医学、化学和生物分析中具有广泛的实际应用。
情感状态分类的表现，来自脑电图信号的视听刺激具有多种稳定学习
到小波函数。 在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。 特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。 对于每个样本，提取了512个功能。 在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。 从这些IMF中提取了76个功能。 在时频域中获得的功能数量到小波函数。在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。对于每个样本，提取了512个功能。在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。从这些IMF中提取了76个功能。在时频域中获得的功能数量
石墨烯等离子体消色差片上聚焦用于宽带数字光信号的空间反转
摘要：渐变折射率透镜中的等离子体片上聚焦对于深亚波长纳米级的成像、光刻、信号处理和光互连具有重要意义。然而，由于等离子体材料固有的强波长色散，等离子体片上聚焦存在严重的色差。利用成熟的平面介质光栅，提出了一种渐变折射率波导阵列透镜（GIWAL），以支持声学石墨烯等离子体极化激元（AGPP）的激发和传播，并实现 AGPP 在 10 至 20 THz 频带内焦点小至约工作波长的 2% 的消色差片上聚焦，得益于 GIWAL 与波长无关的折射率分布。提出了一种理论分析方法，以理解 AGPP 的片上聚焦以及其他光束演化行为，例如高斯光束的自聚焦、自准直和钟摆效应以及数字光信号的空间反转。此外，还展示了 GIWAL 反转空间宽带数字光信号的可能性，表明了 GIWAL 在宽带数字通信和信号处理中的潜在价值。
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度 使用基于梯度的优化来提高锂电池健康估算的准确性：电动汽车应用中的案例研究 基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279 糖尿病预测的深度学习技术
摘要：百里香和香果酚是精油（EOS）的一些最重要和使用的组成部分；它们进行了广泛的研究，文献中有很多数据可用。它们在2005年至今的文献中发现的最小抑制浓度（MIC）值用于评估对酵母，霉菌，霉菌，革兰氏阳性细菌和革兰氏阴性细菌的生物活性，以及某些细菌/血清型的生物活性（Salmonella sp。单核细胞增生，金黄色葡萄球菌，表皮等）发现两种化合物和经测试物种之间可能存在的共同趋势或差异。结果非常有趣，并指出某些细菌物种（150-400 mg/l）的百里香和葡萄丙醇的麦克风范围是一个共同范围，但对于此广义陈述，有一些例外。此外，统计数据还指出，细菌可能会经历均匀的（S. epidermidis，E。Coli O157：H7）或异质趋势（例如，沙门氏菌sp。）取决于可能的亚种或不同的实验设置。此外，本文提出，对于有效使用EOS，应该解决一些缺点和问题，这是微生物之间的强烈可变性，并且缺乏标准方案和参考菌株。
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。
利用机器学习识别多巴胺信号的神经特征
摘要：用于成像神经递质、神经调节剂和神经肽的新工具的出现改变了我们对神经化学在大脑发育和认知中的作用的理解，但对这一新维度的神经生物学信息的分析仍然具有挑战性。在这里，我们使用近红外儿茶酚胺纳米传感器 (nIRCat) 对纹状体脑组织切片中的多巴胺调节进行成像，并实施机器学习以确定多巴胺调节的哪些特征是刺激强度变化和不同神经解剖区域所独有的。我们训练了一个支持向量机和一个随机森林分类器来判断记录是从背外侧纹状体 (DLS) 还是背内侧纹状体 (DMS) 进行的，并发现机器学习能够准确区分 DLS 中发生的多巴胺释放和 DMS 中发生的多巴胺释放，而这是典型统计分析无法实现的。此外，我们的分析表明，多巴胺调节信号（包括独特的多巴胺释放位点的数量和每次刺激事件释放的多巴胺峰值）最能预测神经解剖学。这是因为综合神经调节剂的量是用于监测动物研究中神经调节的常规指标。最后，我们的研究发现，机器学习对不同刺激强度或神经解剖区域的区分仅在成年动物中才有可能，这表明在动物发育过程中多巴胺调节动力学具有高度的可变性。我们的研究强调，机器学习可以成为一种广泛使用的工具，用于区分神经解剖区域或神经典型状态和疾病状态，具有传统统计分析无法检测到的特征。关键词：多巴胺、机器学习、纳米传感器、纹状体■简介