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World File Search System唤醒
医疗产品供应链的脆弱性：唤醒
获取。在COVID-19危机期间看到的许多短缺显然会影响安全性，并且会加剧公平性的广泛问题。重大事件有机会不仅有机会识别明显的主动错误，还可以识别潜在的安全概率，也有6种危机，例如COVID-19暴露了一般供应链弱点。实际上，在调查关键安全事件中，产品短缺通常表现出主动和潜在错误（或“系统问题”）的组合。玛丽亚飓风在2017年将无菌盐水溶液（用于静脉内给药）的长期短缺转化为急性短缺，当时是普通港的制造能力被损害。7目前出现的仿制药短缺风险是从与较少的公司和浓缩生产地点相关的数十年的长期短缺之后。8，鉴于未来的传染病暴发，9和加速的气候危机的持续威胁，这些事件不太可能减轻，这会增加极端天气，暴力冲突和其他引起严重短缺的事件。10
新闻稿唤醒“休眠”细胞对抗癌症
十年前，小分子靶向疗法的出现彻底改变了转移性黑色素瘤的治疗，前提是肿瘤携带对这些治疗有反应的突变。然而，尽管大多数患者都表现出显著的初始反应，但即使在最初反应惊人之后，大多数患者还是会出现复发。这些复发是由于“休眠”的持续性细胞对治疗没有反应。日内瓦大学 (UNIGE) 和日内瓦大学医院 (HUG) 的研究小组表明，这些细胞缺乏一种名为 HuR 的蛋白质表达。通过揭示这种表达不足的机制并使用酶抑制剂对其进行靶向治疗，该团队成功降低了所有黑色素瘤细胞的治疗耐药性。这些结果发表在《生化与生物物理研究通讯》上，为治疗转移性黑色素瘤和其他类型实体癌开辟了新的途径。
睡眠/唤醒周期影响脑弹性
摘要作为大脑发现临床应用的弹性结果，关于体内大脑的基线粘弹性的基本问题仍然是基本问题。此外，弹性措施如何以及为什么会随着时间变化的基本机制仍未得到充分了解。为了研究这些问题，在醒着条件下和睡眠状态下，在小鼠模型上实现了使用光学相干断层扫描仪的混响剪切波弹性，在大脑中淋巴流体系统发生已知变化的情况下。我们发现，在整个皮质脑成像体积中，剪切波速度是刚度的度量，在两个状态之间变化约12％，睡眠与清醒。我们的双相通道模型（Fluid Plus solid）组织提供了一个基于分形分支的血管和血管周围系统的流行性模型，再加上第二个平行系统，代表了晶状体尺度的GlyMphphatic scale尺度流体微通道。通过调整与已知的睡眠 /唤醒变化成正比的淋巴系统流体体积，我们能够近似预测所测得的剪切波速度及其变化，它们的变化与淋巴系统的状态。该模型的优点是其主要参数源自解剖学措施，并与包括Murray定律在内的分支流体结构的其他主要推导有关。对临床研究的影响是，大脑的弹性学受到血管，血管周期和糖浆系统的调节或失调的强烈影响。
使用机器学习对船的唤醒可检测性
基于卫星的合成孔径雷达（SAR）采集中唤醒特征的可检测性取决于描述检测过程中当前情况的各种物理参数。SAR中的船舶唤醒签名是复杂的结构，该结构由多个唤醒组件组成，这些尾流组件的出现不同，具体取决于当前的检测情况。对这些唤醒组件的可检测性有影响的物理参数称为影响参数。尽管几十年以来就开发了自动检测唤醒的各种方法，但没有系统地分析尾流组合和影响参数之间的可检测性与影响参数之间的依赖性。在这项研究中，将机器学习应用于对所有受影响参数的所有尾流组件之间的依赖性建模。分析机器学习模型的组成，以得出有关影响参数和唤醒组件的可检测性之间物理关系的陈述。对于这种类型的应用程序，引入了可检测性的优点和衍生陈述不确定性的措施。基于SAR图像中的船舶唤醒及其可检测性的模拟和/或物理减免的文献形成对比。
治疗动物对大学生压力和唤醒的影响
历史................................................................................................................ 4 术语定义................................................................................................................ 6 风险.............................................................................................................................. 8 社会效益................................................................................................................ 10 身体健康效益............................................................................................................ 11 心理健康效益............................................................................................................ 11 大学环境中的动物...................................................................................................... 13 概念框架...................................................................................................................... 15
使用机器学习从多模式数据唤醒检测
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
驾驶模拟器中的深度生理唤醒检测...
摘要 —驾驶是一项需要高度警觉的活动。注意力不足、感知不完善、信息处理不充分和唤醒程度不佳都是导致人类表现不佳的可能原因。了解这些原因并实施有效的补救措施对于提高交通安全和改善驾驶员健康至关重要。为此，我们使用深度学习算法在模拟环境中检测专业卡车司机的唤醒水平，即唤醒不足、正常和过度唤醒。通过腕戴设备收集 11 名参与者的生理信号。我们根据主观的嗜睡测量和压力刺激分数，提出了一种经济有效的唤醒真实值生成方案。在这个数据集上，我们评估了一系列深度神经网络模型，用于表示学习作为手工特征提取的替代方案。我们的结果表明，在原始生理信号（如心率、皮肤电导率和皮肤温度）上训练的 7 层卷积神经网络优于基线神经网络和去噪自动编码器模型，加权 F 值分别为 0.82 vs. 0.75，Kappa 分别为 0.64 vs. 0.53。提出的卷积模型不仅改善了整体结果，而且还提高了数据集中每个驾驶员的检测率，这是通过留一交叉验证确定的。索引术语 — 唤醒检测、深度学习
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。