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World File Search System信号
量子宇宙的信号
人们普遍认为宇宙的结构起源于加速膨胀早期的量子涨落。然而，我们今天观察到的模式并不能区分量子涨落和经典的原始涨落；目前的宇宙学数据与这两种可能性都一致。我们在此认为，检测原始非高斯性可以解决目前的情况，并为宇宙结构的量子起源提供试金石。与量子力学不同，真空涨落不能出现在经典理论中，因此长距离经典关联必须来自初始状态的（真实）粒子。与平坦空间散射过程类似，我们展示了基本原理如何要求这些粒子在所谓的折叠配置中表现为 n 点函数中的极点。根据这一观察，并假设涨落 (i) 在大尺度上相关，(ii) 由膨胀阶段的局部演化产生，我们证明非高斯相关器的折叠极限中没有极点唯一地标识了量子真空是初始状态。本着与贝尔不等式相同的精神，我们讨论了如果放弃局部性，如何能避免这种情况。
jak-stat信号传导以及...
审查的抽象目的Janus激酶 - 信号换能器和转录细胞信号蛋白（JAK-Stats）的激活剂在功能中起关键调节作用，在几种炎性细胞因子的功能中起作用。JAK-STAT信号传导蛋白是参与各种自身免疫性疾病的发病机理的细胞因子/细胞因子受体系统的关键调节剂，包括脊柱肝炎（SPA）。本文主要强调了JAK-STAT信号系统，即与相关的细胞因子/细胞因子受体系统的关联及其在SPA发病机理中的调节作用。此外，我们简要介绍了在水疗中使用Jaki的原则以及在SPA中使用JAK抑制剂（JAKI）的当前状态。最新发现的最新进展是新的JAK分子以及JAK抑制剂以外的其他分子，现在是开发新型自身免疫性疾病和各种恶性疾病的新疗法的令人兴奋的领域。在本文中，我们特别强调了JAK/STAT途径以外的各种细胞信号系统如何与水疗中心相关，并就有关新型TYK2抑制剂，RORγT抑制剂，MTOR抑制剂，NGF抑制剂，NGF抑制剂和各种Stat kinase Inbibitors提供了有关即将到来的领域的全面综述。摘要水疗中心是一组具有多因素病因的自身免疫性疾病。水疗中心与遗传倾向，环境危险因素和免疫系统介导的全身性炎症有关。在这里，我们提供了JAK/STAT途径和其他细胞内信号系统在水疗中心及其治疗相关性中的调节作用。
使用无线信号
摘要 - 物联网领域（IoT）中的杂货应用涉及跟踪人员和商品，其质量受室内位置精度影响的质量。信号方法的模式匹配，也称为特征指纹方法，是众多室内定位方法之一。由于存在嘈杂的环境情况，因此在定位中实现精度很容易中断。需要有效的稳定技术来减轻对本地化质量的负面影响。本研究介绍了几种新型机器学习方法和索引方法，旨在提高室内定位应用的准确性。遗传算法和部分最小二平方理论提议为此目的共同起作用。传统的指纹定位方法，例如粒子群优化（PSO），高斯模型还测试了验证目的。这种方法通过PSO算法试图近似接收信号强度指示器（RSSI）信号的噪声频谱，从而通过PSO算法来调整高斯模型的主要频率/振幅。与PSO/Gaussian模型指纹方法相比，遗传算法（GA）/部分最小二乘（PLS）/K-Nearest邻居（KNN）方法可以达到92％的室内定位精度，同时需要最小的开发时间。在复杂的实验室和走廊设置中，当目标位置验证程序中包括加权KNN算法时，总准确率可以达到95％，分辨率为16 cm。总体而言，我们建议的GA/PLS/KNN方法优于传统方法和基于许多无线技术的当前静态定位方法，例如WiFi，4G/5G，蓝牙低能（BLE）等。关键字 - 事物（IoT）本地化，粒子群优化（PSO）算法，部分最小二乘（PLS）算法，遗传算法（GA），智能定位
声音和电气信号
对生物医学信号的记录，处理和分析及其显示和解释是现代医学实践中的标准诊断程序。了解代表这些症状的病理症状与信号参数之间的联系有助于医生更容易地研究和理解它们，这对于诊断非常重要，也对治疗和治疗该疾病非常重要。声学和电气心脏信号是心脏活动的反映，因此通过解释那些信号，我们可以解释心脏的工作。信号在时间和频率上显示和解释。心脏的生物活性引发了通过心脏的电流（心脏的电活动）。通过通过经过的时间显示此活动，我们获得了一个电信号，该信号显示了心脏的电活动。通过心脏电的电流引发了产生声音的心脏的机械活动，即心脏的声活动。通过将心脏的声音转换为电信号并通过经过的时间显示出来，我们可以录制心脏的声音活动。
LED 驱动控制专用电路TM1640
微处理器的数据通过两线总线接口和TM1640 通信，在输入数据时当CLK 是高电平时，DIN 上的信号必须 保持不变；只有CLK 上的时钟信号为低电平时，DIN 上的信号才能改变。数据的输入总是低位在前,高位在后 传输.数据输入的开始条件是CLK 为高电平时，DIN 由高变低；结束条件是CLK 为高时，DIN 由低电平变为高 电平。
Skyrmion人工智能元素
图 3 skyrmion 物理储层元件的波形识别。（a）输入信号的波形。输入信号是正弦波（红色）和方波（蓝色）的随机组合。 （b）经 skyrmion 物理储存器元件转换的输入信号波形。 （c）最终输出（灰色）和正确值（红色和蓝色）。最终的输出是经过一定权重的skyrmion物理储存器转换的信号之和。权重经过优化（训练），如果输入信号是正弦波，则输出为 1，如果输入信号是方波，则输出为 -1。将数据分为前半部分和后半部分，前半部分数据用于优化。可以看出，即使是后面这个没有用于训练的数据（测试），也能得到正确的输出。
UniCoRN：统一认知信号重建，连接认知信号和人类语言
从认知信号（例如 fMRI）中解码文本刺激增强了我们对人类语言系统的理解，为构建多功能脑机接口铺平了道路。然而，现有的研究主要集中于从受限词汇表中解码单个单词级别的 fMRI 数据，这对于实际应用来说过于理想化。在本文中，我们提出了 fMRI2text，这是第一个开放词汇任务，旨在将 fMRI 时间序列与人类语言联系起来。此外，为了探索这项新任务的潜力，我们提出了一个基线解决方案 UniCoRN：用于脑解码的统一认知信号重建。通过重建单个时间点和时间序列，UniCoRN 建立了一个用于认知信号（fMRI 和 EEG）的鲁棒编码器。利用预先训练的语言模型作为解码器，UniCoRN 证明了其在各种分割设置中从 fMRI 序列中解码连贯文本的有效性。我们的模型在 fMRI2text 上实现了 34.77% 的 BLEU 得分，在推广到 EEG-to-text 解码时实现了 37.04% 的 BLEU，从而超越了之前的基线。实验结果表明了解码连续 fMRI 体积的可行性，以及使用统一结构解码不同认知信号的有效性。
通过生物信号了解疲劳
疲劳是一个多方面的结构，是人类体验的重要组成部分。疲劳有两个主要方面：心理疲劳和身体疲劳，它们往往交织在一起，加剧了它们对日常生活和整体幸福感的共同影响。为了减轻这种影响，理解和量化疲劳至关重要。生理数据在理解疲劳方面起着关键作用，可以让我们深入了解疲劳的程度和类型。通过分析这些生物信号，研究人员可以确定一个人是感到精神疲劳、身体疲劳还是两者兼而有之。本文介绍了 MePhy，这是一个全面的数据集，包含各种生物信号，这些信号是在诱发不同的疲劳条件（尤其是精神疲劳和身体疲劳）时收集的。在与压力情况密切相关的生物信号中，我们选择了：眼部活动、心脏活动、皮肤电活动 (EDA) 和肌电图 (EMG)。数据是使用不同的设备收集的，包括相机、胸带和 BITalino 套件中的不同传感器。