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无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
具有对比和域的逆向学习
先进的高维测定技术，例如转录组学和表观基因组学32分析，在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势，这些技术通常只专注于特定的分子变化，34缺乏在细胞状态下观察变化的能力，涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息，已经开发出高36个吞吐量成像技术，以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是，这些基于图像的技术也有38个局限性，因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上，从而限制了现有知识5中的发现5。此外，包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题，已提出该技术称为细胞绘画（CP），已被提议作为解决方案。具体而言，CP技术43涉及染色八个细胞成分，具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分，并在荧光显微镜6上五个通道中成像，这很易于操作，45
色素性视网膜炎：从致病机制到治疗策略
摘要：色素性视网膜炎是一种遗传性疾病，其中不同类型的基因的突变导致感光体死亡和视觉功能的丧失。尽管色素性视网膜炎是最常见的遗传性视网膜营养不良类型，但尚未定义明确的治疗线。在这篇综述中，我们将重点关注治疗方面，并试图定义不同疗法方案方案的优势和缺点。已经确定了某些疗法的作用，例如抗氧化剂或基因疗法。已经进行了许多引起RP的基因和突变的临床试验，FDA对Voretigene Nepavorec的批准是向前迈出的重要一步。尽管如此，即使基因治疗是这些患者的最有希望的治疗类型，但其他创新策略（例如干细胞移植或高压氧疗法）也已被证明是安全的，并且在临床试验期间可以改善视觉质量。对这种疾病的治疗仍然是一个挑战，我们希望尽快找到解决方案。
具有硅色中心的可扩展容错量子技术
量子网络和量子计算技术目前面临的扩展障碍归根结底是同一个核心挑战，即大规模分布高质量纠缠。在本文中，我们提出了一种基于硅中光学活性自旋的新型量子信息处理架构，该架构为可扩展的容错量子计算和网络提供了一个综合的单一技术平台。该架构针对整体纠缠分布进行了优化，并利用硅中的色心自旋（T 中心）的可制造性、光子接口和高保真信息处理特性。硅纳米光子光路允许 T 中心之间建立光子链接，这些 T 中心通过高度连通的电信波段光子联网。这种高连接性解锁了低开销量子纠错码的使用，大大加快了模块化、可扩展的容错量子中继器和量子处理器的时间表。
多色发光和上转换纳米颗粒的抗逆转录
目前，多色发光材料由于其在固态三维显示，1个信息存储，2个生物标记，3,4个抗逆转录病毒期，5-9等中的广泛应用，因此引起了广泛的研究兴趣。一些已发表的研究表明，近几十年来，多色发光 - 发射材料已经迅速发展，例如量子点（QD），10,11个有机材料，稀土纳米颗粒，2,12 - 16个碳圆点（CDS），17等。到目前为止，实现多色发光的最常见方法仍然是颜色混合，其中几种材料与单独的主要发射器物理混合在一起，以产生所需的颜色。尽管如此，这种颜色融合过程不可避免地会导致颜色不平衡，并限制了分辨率。此外，多色发光的颜色调制过程很复杂，它限制了其在反伪造，信息存储等应用中的使用。因此，极端需要，具有化学稳定的宿主，有效的吸收量以及三种主要颜色（红色，绿色和蓝色）的效果，经济和耐用的多色发光来源是非常稳定的。
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
AccuBlue® 宽范围 RNA 定量试剂盒
该试剂盒非常适合定量 RNA，用于下一代测序 (NGS) 或逆转录 PCR (RT-PCR) 等敏感应用。与基于吸光度的测量不同，RNA Broad Range Dye 对 RNA 的选择性高于双链 DNA (dsDNA)，并且可以耐受样品中等摩尔量的 dsDNA，而不会对 RNA 定量产生显著影响（图 4）。仍然建议使用纯化的 RNA 样品。该测定还可用于定量小 RNA，例如 miRNA（图 5）以及单链 DNA (ssDNA)，尽管与 RNA 相比，ssDNA 发出的荧光信号较低（图 6）。与总 RNA 相比，该测定对 dsRNA 发出的信号非常低（图 7）。
利用关键的矿物质来催化包容性宽...
•非洲在全球关键的矿产资源中拥有很大一部分，并有可能在清洁能源技术的全球供应链中发挥至关重要的作用。•但是，在有效利用其关键矿产资源（包括有限的基础设施，融资不足，薄弱的治理框架和地缘政治风险）时，面临挑战。•迫切需要将非洲的关键矿物质潜力与其更广泛的可持续发展目标保持一致，利益相关者应专注于加强政策制定流程，并促进以人为中心的过渡性矿业子行业的投资方法。•本文旨在指导政策制定者，行业利益相关者和民间社会行为者利用非洲的关键矿物质，以使其所有人受益。
清洁式宽离子光束系统
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