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神经病学诊所中的多模式数字行为表型分析：Neurobooth 平台的开发和前两年的数据收集
定量分析人类行为对于客观描述神经系统表型、早期发现神经退行性疾病以及开发更敏感的疾病进展测量方法以支持临床试验和将新疗法转化为临床实践至关重要。复杂的计算建模可以支持这些目标，但需要大量信息丰富的数据集。这项工作引入了 Neurobooth，这是一个可定制的平台，用于时间同步的多模态人类行为捕获。在两年的时间里，集成到临床环境中的 Neurobooth 实施促进了从 470 名个人（82 名对照者和 388 名患有神经系统疾病的人）的多个行为领域收集数据，这些个人参加了总共 782 次会议。多模态时间序列数据的可视化表明，在一系列疾病中都存在丰富的表型体征。这些数据和开源平台为增进我们对神经系统疾病的理解和促进治疗方法的发展提供了潜力，并且可能是研究人类行为的相关领域的宝贵资源。
心脏骤停患者的非侵入性多模式神经监测：中国重症监护病房的调查
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。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-nc-nd/4。0/。
基于Firebase Real-Time的多模态交互框架...
摘要。依赖一种具有单一交互模式的技术可能会使一些用户受益，但如果他们不愿意使用该模式，肯定会排除更多用户。解决方案就是在交互系统的初始设计中包含多种模式，使其更能适应更多用户的需求。包括多种模式可以迅速增加需要接收用户命令流的交互对象的数量。如果用户需要在家庭自动化环境中与多个工件交互，则尤其如此。在本文中，我们介绍了正在进行的多模式家庭自动化系统项目的总体架构。该系统依赖于一个名为 Firebase 的基于 Web 的数据库来交换用户输入并向多个工件发出命令。用户输入是使用智能手机和配备网络摄像头的计算机获取的。它们捕捉用户的触觉输入、语音短语、眼神注视以及头部姿势特征，如倾斜和面部方向。我们能够在数据库和不同的输入采集接口之间实现可靠的数据传输。作为系统原型设计的第一步，我们能够控制使用 Unity3D 软件开发的两个独立游戏界面。
多模型合奏揭示了美国中西部农田再生实践中的土壤碳的收益
（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。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636509 doi：Biorxiv Preprint
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
实现多模量子光学的通用方法
连续变量 (CV) 类型的多模量子光学是许多量子应用的核心，包括量子通信 [1、2]、量子计量 [3] 以及通过团簇态 [5-7] 进行的量子计算 [4]。处理多模光学系统的核心步骤是识别所谓的超模 [8-10]。这些是原始模式的相干叠加，使描述系统动力学的方程对角化，并允许将多模 CV 纠缠态重写为独立压缩态的集合 [11]。超模知识对于优化对状态的非经典信息的检测[8,9,12]、在光频率梳[13-15]或多模空间系统[16]中生成和利用 CV 团簇态以及设计复杂的多模量子态[17,18]都是必需的。在实验中，由于超模在统计上是独立的，因此可以用单个零差探测器测量，从而大大减少实验开销[15]。由于其用途广泛，因此一种允许检索超模的通用策略对于多模量子光学及其应用至关重要。本理论工作的目的是提供这样一种强大而通用的工具。更具体地说，多模光量子态通常是通过二次哈密顿量描述的非线性相互作用产生的[2]。对角化系统方程的变换必须是辛变换，即遵守交换规则。标准的辛对角化方法，如 Block-Messiah 分解 (BMD) [19]，适用于单程相互作用 [20-22]，但不适用于基于腔的系统，因为在基于腔的系统中使用它们需要对所涉及模式的线性色散和非线性相互作用做出先验假设 [10, 23]。这种限制使传统的辛方法不适用于处理广泛的相关实验情况，包括利用三阶非线性相互作用的共振系统中的多模特征。例如，硅和氮化硅等集成量子光子学的重要平台就是这种情况 [24, 25]。在本文中，我们提供了一种广义策略，它扩展了标准辛方法，并允许在没有任何假设或限制的情况下检索任何二次哈密顿量的超模结构。我们在此考虑一个通用的阈值以下谐振系统，该系统可以呈现线性和非线性色散效应。我们的方法适用于多种场景。这些包括低维系统，例如失谐设备中的单模或双模压缩[ 26 , 27 ]或光机械腔中的单模或双模压缩[ 28 ]，以及高度多模状态，例如通过硅光子学集成系统中的四波混频产生的状态[ 24 ]。最终，我们注意到，这里为共振系统开发的工具同样可以用于单程配置中的空间传播分析[16, 22]。
生物能源对交通脱碳的贡献：多模型评估
9 另外两个模型没有考虑木质纤维素燃料生产中的 CCS，从而导致了不同的行为：GRAPE-15 模型通过使用第一代生物燃料实现运输脱碳，其原料不会在发电方面形成竞争（有关不同模型中第一代和第二代运输生物燃料的区别，请参阅 SOM 中的 A.3 节）；IMACLIM-NLU 模型是唯一一个例外，它即使在没有 CCS 的情况下也在运输中使用木质纤维素燃料。在该模型中，生物质的跨部门分配不是采用成本效益方法进行的，而是独立进行的，以响应生物质原料市场价格（Leblanc 等人，本期）。10 运输用生物燃料也与其他用途存在竞争，例如在 IMAGE 模型中，它们使用 CCS 生产，但最终用于工业能源用途，并在一定程度上用于发电。 11 GCAM 模型在“高”政策情景中也具有较高的生物燃料份额（38%），而在其基线情景中则依赖于石油燃料和气体。12 只有少数模型发现“nobeccs”情景对于 1,000 GtCO 2 目标而言是可行的，因此在 SOM 中，我们提出了一个 1,600 GtCO 2 排放预算的情景，以讨论与 BECCS 可用性相关的敏感性。
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
在黎曼流形上对复杂 EEG 数据分布进行建模，以实现异常值检测和多模态分类
摘要 — 目的：近年来，黎曼几何在脑机接口 (BCI) 中的应用势头强劲。为黎曼 BCI 提出的大多数机器学习技术都认为流形上的数据分布是单峰的。然而，由于高数据变异性是脑电图 (EEG) 的一个关键限制，因此分布可能是多峰的而不是单峰的。在本文中，我们提出了一种新颖的数据建模方法，用于考虑 EEG 协方差矩阵的黎曼流形上的复杂数据分布，旨在提高 BCI 的可靠性。方法：我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 使用基于测地距离的相似性测量的图来表示流形上的 EEG 协方差矩阵分布，然后通过谱聚类对图节点进行聚类。这允许灵活地在流形上对单峰和多峰分布进行建模。可以以 RiSC 为基础设计异常值检测器（即异常值检测黎曼谱聚类 (oden-RiSC)）和多模态分类器（即多模态分类器黎曼谱聚类 (mcRiSC)）。odenRiSC/mcRiSC 的所有必需参数均以数据驱动的方式选择。此外，无需预设异常值检测阈值和多模态分类模式数。结果：实验评估表明，odenRiSC 可以比现有方法更准确地检测 EEG 异常值，并且 mcRiSC 的表现优于标准单模态分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：odenRiSC/mcRiSC 有望使实验室外的真实 BCI 和神经人体工程学应用更加稳健。意义：RiSC 可以用作稳健的 EEG 异常值检测器和多模态分类器。
专用于超低功耗应用的无电感多模 RF-CMOS 低噪声放大器
摘要 本文介绍并分析了一种专用于 2.4 GHz 无线传感器网络 (WSN) 应用的多模式低噪声放大器 (LNA) 的设计。所提出的无电感器 LNA 采用 28 nm FDSOI CMOS 技术实现，基于共栅极配置，其中嵌入共源级以提高电路的整体跨导。该 LNA 经过专门设计和优化，可解决三种操作模式。重新配置是通过电流调谐以及切换放大晶体管的背栅极来完成的。所提出的实现方式可使品质因数 (FOM) 在不同操作模式下保持恒定。在低功耗模式下，LNA 仅消耗 350 uW。它实现了 16.8 dB 的电压增益 (G v ) 和 6.6 dB 的噪声系数 (NF)。在中等性能模式下，增益和噪声系数分别提高到 19.4 dB 和 5.4 dB，功耗为 0.9 mW。在高性能模式下，增益最大，为 22.9 dB，噪声系数最小，为 3.6 dB，功耗为 2 mW。输入参考三阶截点 (IIP3) 所表示的线性度恒定，接近 -16 dBm。报道的 LNA 仅占用 0.0015 mm 2 。