XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区分
使用遗传算法找到运动脑电图信号的区分频率
脑部计算机界面的关键部分是脑电图（EEG）运动任务的分类。诸如眼睛和肌肉运动之类的工件损坏了脑电图信号并降低分类性能。许多研究试图从EEG信号中提取不是冗余和歧视性特征。因此，本研究提出了一种信号预处理和用于脑电图分类的特征提取方法。它包括使用离散的傅立叶变换（DFT）作为特定频率的理想滤波器来删除伪像。它还将脑电图通道与强调脑电图信号的有效通道交叉相交。然后，计算出跨相关的结果，以提取使用支持向量机（SVM）对左右指的运动进行分类的特征。应用遗传算法以找到两个EEG类信号的DFT的区分频率。通过13受试者的手指运动分类确定了所提出的方法的性能，实验表明平均准确性高于93％。
评估自适应策略对量子信道区分性的优势
最近，[Wang et al ., Phys. Rev. Research 1, 033169 (2019)] 提出了量子策略非对称可区分性的资源理论。资源理论的基本对象是量子策略对，它们是量子通道的泛化，为描述任意量子相互作用提供了框架。在本文中，我们提供了该资源理论中一次性操作量的半定程序表征。然后，我们应用这些半定程序来研究自适应策略在广义振幅阻尼通道的鉴别和可区分性提炼中的优势。我们发现自适应策略与非自适应策略所能实现的目标之间存在显著差距。
扩散组织学成像可区分不同的儿童脑肿瘤组织学
高级别儿童脑肿瘤是儿童中癌症死亡率最高的。虽然常规 MRI 已被广泛用于临床检查儿童高级别脑肿瘤，但准确的神经影像学检测和肿瘤组织病理学的区分以改善诊断、手术计划和治疗评估仍然是临床管理中尚未满足的需求。我们采用了一种新颖的扩散组织学成像 (DHI) 方法，使用扩散基础频谱成像 (DBSI) 衍生的指标作为深度神经网络分析的输入分类器。DHI 旨在检测、区分和量化儿童高级别脑肿瘤中的异质区域，包括正常白质 (WM)、密集细胞肿瘤、密度较低的细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血。因此，不同的扩散指标组合将指示每个不同肿瘤组织学特征的独特分布。DHI 通过结合 DBSI 指标和深度神经网络算法，对儿童肿瘤组织学进行了分类，总体准确率为 85.8%。受试者工作分析 (ROC) 分析表明，DHI 在区分单个肿瘤组织学方面具有很强的能力，正常 WM、致密细胞肿瘤、稀疏细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血的 AUC 值 (95% CI) 分别为 0.984 (0.982–0.986)、0.960 (0.956–0.963)、0.991 (0.990–0.993)、0.950 (0.944–0.956)、0.977 (0.973–0.981) 和 0.976 (0.972–0.979)。我们的结果表明，DBSI-DNN 或 DHI 可以准确地表征和分类儿童高级别脑肿瘤中的多种肿瘤组织学特征。如果这些结果能够在患者身上得到进一步验证，那么新型 DHI 可能会成为当前神经影像技术的有利替代方案，以更好地指导活检和切除以及监测高级别脑肿瘤患者的治疗反应。
区分HNF1A变异的新临床筛查策略
摘要 目的 由肝细胞核因子-1α ( HNF1A ) 变异 ( HNF1A -MODY ) 导致的年轻人成年型糖尿病是一种常见的单基因糖尿病。尽管 HNF1A -MODY 患者可能特别受益于磺酰脲类药物治疗，但现有的筛查这种特定类型糖尿病的方法并不具有成本效益。本研究旨在建立一种基于多种生物标志物优化的临床策略，以区分 HNF1A -MODY 患者和临床诊断的早发性 2 型糖尿病 (EOD) 患者，并在中国人群中进行基因检测。研究设计和方法进行一项病例对照研究，包括 125 名无血缘关系的年轻 EOD 患者和 15 名 HNF1A -MODY 先证者 (队列 1)，以评估已报道的 HNF1A -MODY 生物标志物。以150例代谢综合征成分正常的健康人群的第97.5百分位数（队列2）为空腹胰岛素（Fins）水平的截断值，筛选出明显胰岛素抵抗（Fins<102 pmol/L）的个体。建立优化的临床筛查策略（HNF1A-CSS），并在另一组410例年轻EOD患者（队列3）中评估其有效性。结果在队列1中，体质指数（BMI）、血清高密度脂蛋白胆固醇（HDL-c）和高敏C反应蛋白（hs-CRP）水平被证实可用于HNF1A-MODY的鉴别诊断。在队列3中，共识别出8例HNF1A-MODY先证者。在队列 3 和患有 HNF1A -MODY 的年轻亲属中，符合四项标准中的三项（BMI <28 kg/m 2 、hs-CRP <0.75 mg/L、Fins <102 pmol/L 和 HDL-c >1.12 mmol/L），HNF1A -CSS 的敏感性和特异性分别为 100% 和 69.3%。在所有年轻患者的汇总分析中，HNF1A -CSS 对在临床诊断为 EOD 的患者中识别 HNF1A- MODY 患者显示出 90.5% 的敏感性和 73.6% 的特异性。结论我们的 HNF1A -CSS 可用于在中国年轻人群中区分 HNF1A -MODY 患者和 EOD 患者。
物理学和数学中的身份、个性和不可区分性
– 仅从属性的角度（所谓束理论的捍卫者们声称如此）， – 从相应个体的时空局部性的角度（如果时空局部性被理解为一种属性，则可以包括在第一种情况中）， – 还是诉诸某种个体性、洛克式的实体、“原始本性” [2] 或“先验个体性” [120]？• 我们能否接受单纯数值差异的存在，即不以质的差异为基础的数值差异 [129] ？用麦克塔格特的话来说，（数值上的）多样性必然（质的）不同 [89，第十章，第 95-101 页] ？• 我们应该如何理解数学中的相等性“=”概念？应该从意向性还是外延性的角度来理解（例如函数相等）？作为定义和/或具有真值的命题？作为数值相等或不可区分性的表达？作为名称之间的同义词关系或所表示实体之间的关系？
开发可区分认知能力下降患者面部的AI模型
痴呆症是一种近年来患者数量不断增加并已成为重大社会问题的疾病，因此有必要尽早发现它。东京大学医院老年病科秋下昌弘教授、龟山由美助理教授（特别讲师（医院））团队与东京都老年医学研究所诊断放射学科主任龟山正志博士合作，在世界上首次证明了人工智能（AI；注1）可以区分认知障碍患者和健康人的面部照片。面部识别有望成为一种非侵入性、省时且廉价的早期发现痴呆症的方法。 此项研究得到了日本医疗研究发展机构（AMED）痴呆症研究与发展项目的支持，并于日本时间1月26日发表在美国科学期刊《衰老》（纽约州奥尔巴尼）上。 4.演讲内容： (1)研究背景 痴呆症是老龄化社会中最严重的问题之一，早期诊断将在未来的治疗策略中变得非常重要。然而，痴呆症的诊断测试有各种局限性。例如，淀粉样蛋白PET（注2）检测费用非常昂贵，而且脑脊液的采集具有侵入性。因此，需要一种简单、非侵入性且廉价的痴呆症筛查方法。 此外，由于衰老是一个系统性的过程，因此从面部判断的外表年龄被认为是预期寿命、动脉硬化和骨质疏松症的指标。此前，东京大学医院老年病科的秋下昌弘教授和龟山由美助理教授（特任讲师（医院））等研究小组也报告称，表观年龄与认知功能的相关性强于实际年龄（Umeda-Kameyama Y et al., “Cognitive function has a stronger correlation with perceived age than with chronological age”, Geriatr Gerontol Int, 2020;20: 779–784, doi:10.1011/ggi.13972.）。 因此，研究小组研究了是否可以使用人工智能（AI）从面部信息中检测认知能力下降。 （二）研究内容
AI 蛇油：人工智能能做什么，不能做什么，以及如何区分 - 第 1 章
想象一个平行宇宙，人们没有专门用来形容不同交通方式的词语，只有集合名词“交通工具”。他们用这个词来指汽车、公共汽车、自行车、宇宙飞船以及从 A 地到 B 地的所有其他交通方式。这个世界上的对话令人困惑。人们就交通工具是否环保展开了激烈的争论，但没人意识到争论的一方在谈论自行车，而另一方在谈论卡车。火箭技术取得了突破，但媒体的焦点是交通工具如何变得更快，因此人们打电话给汽车经销商（哦，汽车经销商）询问何时会有更快的车型。与此同时，欺诈者利用消费者在交通工具技术方面不知道该相信什么的事实，因此交通工具行业诈骗猖獗。现在，将“汽车”一词替换为“人工智能”，我们就很好地描述了我们生活的世界。人工智能（简称 AI）是一组松散相关技术的总称。ChatGPT 与银行用来评估贷款申请人的软件几乎没有共同之处。两者都被称为 AI，但在所有重要方面——如何
与一组耗散量子发射器的完美光子不可区分性
摘要：由于存在强烈的失相过程，基于半导体量子点 (QD) 平台的单光子源 (SPS) 仅限于低温 (T) 操作。尽管 QD 在光腔中的集成可以增强其发射特性，但在高 T 下保持高不可区分性 (I) 的技术要求仍然超出了当前技术水平。最近，新的理论方法通过实现双偶极耦合发射系统已经显示出有希望的结果。在这里，我们提出了一个基于优化的五偶极耦合发射系统平台，该系统耦合到腔体，可在高 T 下实现完美的 I。在我们的方案中，使用完善的光子平台可以实现具有耗散 QD 的完美 I 单光子发射。对于优化过程，我们开发了一种新颖的机器学习方法，该方法可以显着减少高要求优化算法的计算时间。我们的策略为优化不同光子结构用于量子信息应用开辟了有趣的可能性，例如减少耦合的两级量子系统簇中的量子退相干。
几何相位区分虫洞量子力学中的纠缠态
近年来，在建立几何与引力与量子纠缠之间的新关系方面取得了重大进展。一个重要的例子是 Ryu-Takayanagi 公式 [1]，它在 AdS = CFT 对应关系 [2] 的背景下将共形场论 (CFT) 的纠缠熵与反德西特 (AdS) 空间中极小曲面的面积联系起来。此外，ER¼EPR 猜想 [3] 认为，热场双态 (TFD) 中的纠缠可以通过 AdS 空间中不可穿越虫洞中的测地线全息实现。测地线的长度（横跨 AdS 空间的两个边界）量化了纠缠量 [4]。在更简单的环境中，半经典惠勒虫洞 [5,6] 提供了一个早期的例子。该解的一个重要特征是所涉及的磁场不能以矢量势的形式全局写出。这相当于非精确辛形式，产生量化通量，类似于磁单极子 [7] 。最近，H. Verlinde [8] 通过分析虫洞的配分函数研究了量子力学虫洞的例子。对于具有非精确辛形式的系统，热配分函数变为
根据强度、柔韧性和相关特性区分 NASHA 和 OBT 透明质酸凝胶
背景：市面上有各种各样的透明质酸 (HA) 填充剂产品，了解凝胶特性是根据每位患者的审美目标量身定制治疗方案的关键部分。本文介绍了使用 NASHA ® 和 OBT™ 生产的 HA 填充剂的两个主要凝胶特性——强度/硬度和柔韧性，以及它们对组织性能的临床意义。方法：在 25˚C 下，使用 PP25 流变测量系统以动态模式研究了三种 NASHA 凝胶（Restylane ®；Restylane Silk；Restylane Lyft）和四种 OBT 凝胶（Restylane Refyne；Restylane Kysse；Restylane Volyme；Restylane Defyne）。使用频率扫描测量凝胶强度/硬度，以 0.1 Hz 评估 G prime。柔韧性评估使用 1 Hz 下 0.1% 至 10,000% 应变之间的振幅扫描测量，其中 xStrain 是 G prime 和 G double prime 具有相同值的交叉点处的应变值。结果：Restylane、Restylane Silk 和 Restylane Lyft 的 G prime 分别为 701、416 和 799 Pa。Restylane Refyne、Restylane Kysse、Restylane Volyme 和 Restylane Defyne 的 OBT G prime 分别为 70、160、171 和 271 Pa。 xStrain 值分别为 1,442%（Restylane Refyne）、908%（Restylane Kysse）、930%（Restylane Volyme）、761%（Restylane Defyne）、7%（Restylane）、19%（Restylane Silk）和 17%（Restylane Lyft）。结论：OBT 产品具有高柔韧性（耐变形性）和低至中等强度/硬度，适合用于动态面部区域。NASHA 产品具有更高的强度/硬度，具有提升和突出的潜力。总而言之，NASHA 和 OBT HA 凝胶涵盖了广泛的强度和柔韧性。