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World File Search System地面实况
INFOMAR 地面实况调查和采样策略
鉴于生物多样性和对生态系统的了解，采样在海洋调查中变得越来越重要。随着 GIS 平台的采用，可以在底栖和远洋环境中查询样本的相关性，从而最大限度地提高科学家对海洋的了解。因此，仔细分析、存储和解释对于保持随后的数据库达到高标准至关重要。样本描述很容易受到人为偏见的影响，对沙子和淤泥之间沙粒大小的错误判断会影响海洋建模的输出，并可能导致遗漏受气候变化严重影响的区域。因此，我们试图在本文档中预先消除数据收集过程中可能存在的任何歧义或分歧。
打印大脑：用于 MRI 的微结构地面实况模型
磁共振成像 (MRI) 已成为脑部活体检查的主要成像技术。除了解剖和功能 MRI 之外，扩散 MRI (dMRI) 还广泛用于临床和研究，以评估组织结构和纤维方向，尤其是在神经系统中。虽然扩散张量成像是评估方向测量的最广泛方法，但也提出了其他更复杂的模型。然而，dMRI 的验证是一项具有挑战性的工作，需要专门的测试样本。本文显示，双光子聚合 (2PP) 3D 打印允许制造此类测试对象，也称为幻影。在升级 2PP 制造工艺后，可以创建具有高空间分辨率和足够尺寸的 3D 结构，以便在人体 7T MRI 扫描仪中成像。这些幻影可靠地模拟了人类白质，从而能够系统地验证和确认 dMRI 数据及其分析。 3D 打印结构包含多达 51,000 个微通道，可模拟较大轴突的扩散行为，每个微通道的横截面积为 12 × 12 μ m 2，平行和交叉排列。获取的 dMRI 数据显示并验证了这些新型脑模型的实用性。
使用模拟地面实况对脑电图进行深度学习可解释性方法的实证比较
机器学习和基于深度学习 (DL) 的神经解码器的最新进展显著提高了使用头皮脑电图 (EEG) 的解码能力。然而，DL 模型的可解释性仍然是一个未被充分探索的领域。在本研究中，我们比较了多种模型解释方法，以确定最适合 EEG 的方法，并了解这些方法中的一些方法何时可能失败。我们开发了一个模拟框架，通过与地面真实特征进行比较来评估十二种基于反向传播的可视化方法的稳健性和灵敏度。这里测试的多种方法在随机化模型权重或标签后显示出可靠性问题：例如，显着性方法是 EEG 中最常用的可视化技术，它不是特定于类或模型的。我们发现 DeepLift 始终准确且稳健，可以检测这里测试的三个关键属性（时间、空间和频谱精度）。总体而言，本研究回顾了基于 DL 的神经解码器的模型解释方法，并提出了建议，以了解这些方法中的一些何时会失败以及它们可以在 EEG 中捕获什么。