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2025 年行动计划背后的“轰隆隆”声
本演示文稿中的信息包含前瞻性陈述，其中涉及许多风险和不确定性。除历史事实陈述之外的所有陈述均为前瞻性陈述，通常以“预期”、“相信”、“可能”、“估计”、“期望”、“目标”、“打算”、“期待”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“应该”、“将”、“会”等术语和类似表述表示。本文包含的前瞻性陈述代表 Evotec 在本演示文稿发布之日的判断。此类前瞻性陈述既不是承诺也不是保证，但受各种风险和不确定性的影响，其中许多风险和不确定性超出我们的控制范围，并且可能导致实际结果与这些前瞻性陈述中预期的结果存在重大差异。我们明确表示不承担任何义务或承诺公开发布任何此类声明的更新或修订，以反映我们预期的任何变化或此类声明所依据的事件、条件或情况的任何变化。鉴于这些风险、不确定性和其他因素，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
云中以人为中心范式的混合量子量子式有条件生成网络算法
摘要作为一个新兴领域，旨在弥合人类活动与计算系统之间的差距，以人为中心的计算（HCC），云，边缘，雾对人工智能算法产生了巨大影响。量子生成的对抗网络（QGAN）被认为是具有良好应用前景的量子机学习算法之一，也应改进这些算法以符合以人为中心的范式。QGAN的生成过程相对随机，生成的模型不符合以人为中心的概念，因此它不太适合实际情况。为了解决这些问题，提出了一种混合量子量子经典生成对抗网络（QCGAN）算法，这是一种知识驱动的人类计算机相互作用计算模式。通过在发生器和歧视器中输入条件信息来实现稳定生成过程以及人与计算过程之间的相互作用的目的。发电机使用全面连接的拓扑使用参数化的量子电路，从而有助于在训练过程中调整网络参数。歧视者使用经典的神经网络，该网络有效地避免了量子机学习的“输入瓶颈”。最后，选择了BAS训练集以在量子云计算平台上进行实验。结果表明，QCGAN算法可以在训练和执行以人为中心的分类生成任务后有效地收敛到NASH平衡点。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。
金属中的依赖性电子声子耦合
金属中的声子散射是材料科学中最基本的过程之一。但是，了解此类过程仍然具有挑战性，需要有关声子与电子之间相互作用的详细信息。我们使用超快速电子弥漫性散射技术来解决时间和动量中的飞秒激光器激发剂的钨中的非平衡声子动力学。我们确定声子模式的瞬态群体，这些群体表现出通过电子 - 音波耦合引发的强动量依赖性。对于布里远区域边界附近的声子，我们在大约1皮秒上观察到其人口的短暂上升，这是由强烈的电子 - 音波耦合驱动的，然后在大约8个picsecond的时间表上缓慢衰减，由弱声子 - 音音子释放过程控制。我们发现，隔离这两个过程需要钨的特殊谐波，从而导致纯金中的长期非平衡声子。我们发现电子散射可能是金属声子热传输的决定因素。
现代奴隶制声明瓦肯钢有限公司
Vulcan在碳，不锈钢和工程钢以及具有前20名的铝制产品中拥有100多个直接支出供应商，占支出的85％以上。Vulcan的供应商跨越了全球，公司的风险评估考虑了与Vulcan的原产地国家，年度支出和关系的期限（如下第4节中进一步讨论）。供应商包括钢铁厂，冶炼厂，滚动厂和服务中心以及金属交易员。贸易商在全球范围内从钢铁厂和滚动厂买卖不同的钢铁产品，并专门从事特定产品范围。交易者还提供扩展的付款条款，供应商关系管理和货运处理。瓦肯（Vulcan）的前20名供应商中有9个是交易者，约占Vulcan直接支出的25％。
脉冲微波能量转导声子相关脑损伤
据报道，超过特定能量阈值的脉冲微波会在动物模型中造成脑损伤。造成脑损伤的实际物理机制尚无法解释，而这些损伤的临床现实仍存在争议。本文提出了脉冲微波可能通过将微波能量转换为脑水中的破坏性声子来损伤脑组织的机制。我们已经证明，低强度爆炸冲击波可能会在脑组织中引发声子激发。在这种情况下，脑损伤发生在纳米级亚细胞水平，这是根据脑水中声子相互作用的物理考虑所预测的。声子机制还可以解释原发性非撞击性爆炸引起的轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 与最近在美国大使馆人员中观察到的可能由于定向射频辐射而导致的不明原因脑损伤的临床和成像结果之间的相似性。我们描述了实验以阐明脉冲微波可能损伤脑组织的机制、射频频率和功率水平。纳米级脑爆炸损伤的病理记录已得到实验支持，即使用透射电子显微镜 (TEM) 在没有肉眼或光学显微镜发现的情况下，证明了纳米级细胞损伤。需要进行类似的研究来更好地定义脉冲微波脑损伤。根据现有发现，临床诊断低强度爆炸和微波引起的脑损伤可能需要扩散张量成像 (DTI)，这是一种专门的水基磁共振成像 (MRI) 技术。