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脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
通过多尺度图分析揭示Covid-19与神经退行性疾病之间的共同疾病：生物数据库和文本挖掘的系统研究
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637069 doi：Biorxiv Preprint
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
使用机器学习的ECG图分析
teratogy是科学的分支，侧重于胎儿发育异常的原因和机制。致病作用主要与与化学药物，物理因素和电离辐射的接触有关。怀孕的前两周特别关键，因为在此期间暴露于致畸剂可以显着影响胚胎发育。这些物质中的许多物质都会渗入人体组织并影响发育中的胎儿，从而导致各种生殖健康问题。致病性暴露的后果可能会有很大的不同，从不孕症和生长限制开始到结构异常，中枢神经系统中的功能问题，流产甚至胎儿的灭亡。可以使用筛查和测试方法来识别婴儿的致畸缺陷。
通过脑电图分析探索数学决策
在本研究中，数学决策任务用于提供有关多个大脑区域信息流的更多细节，目的是找出连接模式是否有助于预测决策结果。实验包括向每个参与者展示 50 个数学表达式，他们通过按下按钮来决定其正确性。通过配备 64 个电极的 g.tec Nautilus EEG 设备记录神经活动和按钮按下。对参与者的反应进行了详细的时期分析。采用了先进的信号分析技术，包括 Granger 因果关系、相位锁定值和复杂皮尔逊相关系数。本研究旨在确定以下工具如何区分事件和状态，意识到它们的局限性，并开发新的分析技术以更好地区分大脑过程。本研究特别关注使用数学推理作为模型来研究决策过程。我们的目标是测试现有方法并开发新方法，以更深入地了解离散认知活动中涉及的大脑动力学。
theta-gamma相的定向图分析
摘要 - 理解大脑中复杂的神经相互作用对于推进诊断和治疗策略至关重要。帕金森病（PD）是由多巴胺不足引起的神经退行性疾病，会影响大脑大面积的网络水平性能。这项研究介绍了一种新型的脑电图（EEG）数据分析方法，研究了theta-gamma跨频率相位振幅耦合（PAC）的时间动力学（PAC），通过使用有向图网络。该方法是特别开发的，可以将PD患者与健康对照区分开。我们首先测量脑电通道对之间的PAC，以构建一个有向图，该图指示不同大脑区域之间的方向相互作用。然后，通过分析该图的结构特征，例如节点聚类和跨时间的有效路径长度，我们提出了图形特征作为诊断标记，以分类来自健康对照的PD患者。结果表明，PD患者和对照组的有向图有显着差异，路径长度和连通性模式的改变表明神经通信中断。这些发现强调了基于PAC的脑电图数据采用定向图分析的潜力，以发现由PD等神经系统疾病引起的神经机制的变化。
CSF中的 NFL浓度是衰老和亨廷顿氏病神经退行性率的定量标记：基于半机械模型的分析 自动化核图分析，用于早期检测遗传和神经退行性疾病：一种混合机器学习方法 社论：海拔梯度的土壤微生物 用延迟差分分析解码想象的语音 线粒体展开的蛋白质反应（UPRMT） 免疫的概述和单臂荟萃分析 - trail及其心脏疾病的受体
脑脊液（CSF）和血浆中神经素制轻链（NFL）的浓度已成为许多神经退行性疾病的关键生物标志物，包括亨廷顿氏病（HD）。然而，CSF中NFL浓度的动力学与神经变性（全脑萎缩）的时间顺序之间的关系尚未以定量和机械的方式描述。在这里，我们提出了一种新型的半机械模型，该模型假定进入CSF的NFL量对应于受损神经元释放的NFL量，其退化导致大脑体积的减少。在数学术语中，该模型以脑组织的NFL浓度，整个大脑体积的变化率和CSF流量率表示了CSF的NFL浓度。为了测试我们的模型，我们使用了非线性混合效应方法来分析HD-CSF研究的NFL和大脑量数据，这是对具有前命中率HD，明显HD和健康对照的个体的24个月前瞻性研究。从MRI获得的整个大脑体积的时间顺序以二阶多项式在经验上表示，从中计算出其变化速率。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。 通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。 此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。 讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。CSF流量率是从最近的文献数据中获取的。通过估计脑组织中的NFL浓度，该模型成功地描述了HD受试者和健康对照中CSF中NFL浓度的时间顺序。此外，大脑中NFL浓度的模型衍生的估计值与最近的直接实验测量非常吻合。讨论了我们的半机械NFL模型在其他神经退行性疾病中的应用。我们模型与NFL和脑量数据的一致性表明，CSF中的NFL浓度反映了神经变性的速率而不是范围，而NFL浓度随时间的增加是衡量与老化和HD相关的神经变性速率加速的量度。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。对于HD受试者，发现加速度的程度显着增加，其HTT基因上的CAG重复次数。
人工智能工程方法路线图分析
基于人工智能的软件的特性有可能重塑传统的软件开发范式。因此，本研究在人工智能工程领域进行了系统的文献综述 (SLR)，以确定基于人工智能的系统的软件工程中的独特挑战，这些挑战正在改变传统的软件开发范式。SLR 的范围包括通过严格流程选择的 2018 年至 2023 年期间发表的学术期刊和会议论文集文献。该方法涉及在 Scopus、ScienceDirect、ACM 数字图书馆和 IEEE Xplore 等数据库中使用特定搜索关键字，并严格应用 Kitchenham 的纳入和排除标准，以确保重点突出且相关的审查。本综述对解决与基于人工智能的软件开发相关的挑战、问题和方法的各种研究工作进行了综合总结。重点主题包括人工智能密集型系统开发的需求工程挑战、负责任的软件开发（负责任的人工智能）、负责任的人工智能软件工程路线图的制定、TrustOps 作为人工智能系统开发风险管理方法的应用、在基于人工智能的系统中纳入软件工程方法的必要性，以及探索需求工程实践、人工智能密集型系统开发和机器学习模型开发工具使用的研究。主要发现包括认识到人工智能开发中的道德要求的重要性、风险管理和道德属性的作用，以及在软件开发人员、数据科学家和机器学习专家之间联系需求的挑战。这项研究为参与开发基于人工智能的软件的从业者和研究人员提供了宝贵的见解，以克服现有的挑战并在开发过程中应用适当的方法。