XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图解
通过使用瞬态直方图解锁接近传感器的性能
摘要 - 我们提供了通过利用一类近距离飞行时间（TOF）距离传感器捕获的瞬态直方图来恢复平面场景几何形状的方法。瞬态直方图是一个一维的时间波形，它填充了入射在TOF传感器上的光子的到达时间。通常，传感器使用专有算法处理瞬态直方图以产生距离估计值，距离估计值通常在几种机器人应用中使用。我们的方法直接利用了瞬态直方图，以使平面几何形状能够更准确地恢复，仅使用专有距离估计值，并且平面表面的反照率的一致恢复，而单独的距离估计是不可能的。这是通过可区分的渲染管道来完成的，该管道模拟了瞬态成像过程，从而可以直接优化场景几何形状以匹配观测值。为了验证我们的方法，我们从广泛的观点中捕获了八个平面表面的3,800个测量值，并表明我们的方法在大多数情况下都以数量级优于专有距离基线的基线。我们演示了一种简单的机器人应用程序，该应用程序使用我们的方法感知与安装在机器人臂端效应器上的传感器的平面表面的距离和斜率。I. i tratoduction o ptally of飞机近距传感器最近已广泛使用场景瞬变。尽管这些传感器具有许多理想的属性，但现有的机器人应用程序不利用瞬态直方图，而是依靠低分辨率（最多最多这些传感器通过用光脉冲照亮场景，并在瞬态直方图中从场景中重新转移到场景中，从而测量该脉冲的形状，如图1。这些瞬态传感器在机器人技术中的使用是由于它们可靠地报告较大范围内（1cm -5m）的距离估计值，同时较小（<20 mm 3），轻量级和低功率（按测量的毫米级订单）[1]，[2]，[2]。由于其形式，可以将瞬态传感器放置在较高分辨率3D传感器无法的位置，例如在机器人操纵器的抓地力或链接上，或在非常小的机器人上。
利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
解决单个心室心脏病的路线图解决单个心室心脏病的路线图
单脑室（SV）心脏病护理处于关键时刻。巨大的进步 - 重新循环途径，从根本上提高了生存。但是，需要更多。现在是时候设想下一阶段的SV护理，这种护理源于对病因和风险的基本理解，旨在克服破坏患者的质量和生活持续时间的并发症和合并症，并专注于提供替代解决方案，以提供功能性而不是palliatiate palliative的解决方案。实现这样一个崇高的目标，不仅需要在科学或临床水平上进行协作，而且还需要科学家，临床医生，工程师，患者，家庭和资助者，必须将自己与生命的路线图保持一致，以解决这种疾病。在认识到需要这样的路线图的必要性之后，一群不同的研究人员，临床医生，资助者和监管机构定期开会多个月，主要重点是制定有针对性的研究计划，以克服三个特定重点领域的SV领域最紧迫的挑战：
紧急心电图解释：心脏接近
心电图是必不可少的工具，可以帮助快速诊断各种急性医疗状况。急诊部门已被重新排列，以优先考虑患有急性冠状动脉症状症状的人在三叶草中快速获取ECG。，但是心电图也可以帮助诊断和风险分层其他心血管，代谢和有毒状况。这类似于大多数急性护理抱怨的生命体征 - 包括pal，晕厥，胸痛，呼吸急促，腹痛/呕吐，无力，醉酒，醉酒和降落。心电图对于紧急情况尤其重要，当我们最初拥有的只是临床评估和心电图时，以及在任何实验室结果可用之前需要管理最敏感的诊断（以及它们不可靠时）。虽然心电图解释是急性护理提供者的重要技能，但几乎没有正式培训。大多数学习通过会议或在线学习独立发生。但是，如何教授心电图的大部分依赖于记忆而不是理解，或者锚定在心电图的一个部分而忽略其他部分。这是由于众所周知不准确的计算机解释而加强的，而STEMI范式仅着眼于ST段高程，因此，伪造正和假阴性率为25％。ECG解释的挑战的一部分是，有很多信息，每个异常都有多种差异。您如何同时对12条线索进行看一见，将多种异常重复并将其整合到即时诊断中？你不能。取而代之的是，您需要一个系统的操作，使您能够有条理但迅速地解释ECG，然后在临床环境中应用。以下旨在提供这种心电图解释的方法。它是基于旨在急诊医师诊断急性冠状动脉闭塞的质量改进项目，然后在急诊Medicicinecases.com上发展为每月的ECG病例博客。这是为Uoft急诊医学居民的一本书，以下是Hearts居民ECG研讨会的凝结版本。以下页面为ECG解释提供了基础，将在即将举行的研讨会中进一步探索，并且可以随着时间的流逝而进一步发展。感谢Matthew Tepper和Mazen El-Baba博士的编辑和反馈
人类与人工智能在心电图解读中的未来
1997年9月：加州大学旧金山分校心脏电生理学系研究员 2000年6月：东京医科大学八王子医疗中心心脏病学系助理教授 2006年3月：东京医科大学心脏病学系讲师 2016年9月：湖西中央医院心脏病学系主任 2022年10月：湖西中央医院副院长
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
脑电图解码深度学习方法的经验比较
脑电图（EEG）是一种可在非侵入性脑机界面（BMI）系统中用于注册脑电活动的技术。EEG信号是非线性和非平稳的，使解码过程成为复杂的任务。深度学习技术已成功地应用于几个研究领域，与传统方法相比，经常改善结果。因此，人们认为这些技术还可以改善在BMI系统中解码大脑信号的过程。在这项工作中，我们介绍了两个基于深度学习的解码器的实施，并将结果与其他最先进的深度学习方法进行了比较。第一个解码器使用长期记忆（LSTM）复发性神经网络，第二个题为EEGNET-LSTM的第二个解码器将基于卷积神经网络（称为EEGNET）的众所周知的神经解码器与某些LSTM层相结合。使用BCI竞争IV的数据集2A对解码器进行了测试，结果表明，EEGNET-LSTM解码器比赢得比赛的解码器好约23％。wilcoxon t检验在两个解码器之间显示出显着的区别（z = 2.524，p = 0.012）。基于LSTM的解码器比同一竞争中最佳解码器高约9％。但是，没有显着的差异（z = 1.540，p = 0.123）。为了验证EEGNET-LSTM解码器在另一个数据上的复制，我们使用Physionet的Physiobank EEG EEG运动/成像数据集进行了测试。EEGNET-LSTM比EEGNET提出的性能（0.85精度）（0.82精度）。这项工作的结果对于开发新研究以及基于脑电图的BMI系统至关重要，这可以从神经解码器的高精度中受益。
非平衡热容量的图解方法
从热和热力学的概念诞生，到量子力学的诞生，一直到黑洞，热容量一直在化学和物理学中扮演着核心和基础性的角色 [1-3]。生物学和复杂性科学在热容量研究中取得的成功较少。从根本上讲，这样的进步需要一种非平衡系统的热交换理论，以及复杂网络上能量景观中驱动的随机运动的理论。为此，我们希望定量了解环境、温度或活动等参数的变化如何改变此类系统的热容量。因此，应该寻找有关非平衡热容量的精确结果。本文的动机就是：介绍图上活跃系统的非平凡且有趣的玩具模型，并给出其热容量的精确结果。