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使用转移学习从EEG解码想象的语音
摘要我们提出了一种基于转移学习的方法，用于解码电子脑力图（EEG）的想象语音。特征是从多个EEG通道同时提取的，而不是与单个通道分开提取。这有助于捕获皮质区域之间的相互关系。为了减轻缺乏足够数据来训练深层网络的问题，可以执行基于窗口的数据增强。平均相干性和幅度方相干性，用作EEG连通性分析中使用的两种流行措施，用作特征。这些特征是紧凑的，利用它们的对称性，以获得三维“图像样”表示。该矩阵的三个维度对应于alpha，beta和伽马eeg频带。具有RESNET50的深层网络，因为基本模型用于对想象的提示进行分类。所提出的方法已在想象中的语音脑电图的公开可用的ASU数据集上进行了测试，其中包括四种不同类型的提示。解码想象的提示的准确性从元音的最低79.7％，到整个主题的长时间单词最多95.5％。所获得的精度优于状态方法，并且该技术在解码不同复杂性的提示方面非常好。
重新想象的药房护理 - 处方药供应链模型
什么是药房护理重新构想？重新想象的药房护理是加利福尼亚大胆计划的蓝盾，以确保每个人都可以安全，公平地使用可持续的负担得起的处方药。为了实现这一目标，我们将重点放在三个支柱上： - 转移端到端处方药生态系统 - 在个人，高质量的体验中进行投资 - 通过技术和数据来构建强大的解决方案，因为我们有人类，患者，一个患者，一个家人，一位朋友，每个处方背后的朋友。忠实于我们的愿景，我们的目标是创造一个值得家人和朋友的药房护理体验，可持续的负担得起。药房护理重新构想为我们的成员带来了更加人性化和透明的护理和价值。这就是我们的立场。我们宣布重新构想药房护理的内容？2023年8月17日，我们在药房护理中宣布了一个重新构想的工作 - 一种新的处方药供应链模型，旨在解决当今破碎的药房系统中的问题。我们正在与组织合作，他们分享我们致力于转变如何购买药物并提供给我们的480万会员（240万具有药房福利的成员）的方式，以使他们提供方便，透明的药物使用，同时降低成本。一旦我们的开创性，多年的战略就得到了充分的实施，我们预计会大量节省的处方药使处方药更加负担得起。该模型增加了已经进行了正在进行的工作的实质性药房护理：•政策倡导
用于运动想象的 SPD 流形上的图形神经网络......
摘要 — 运动想象 (MI) 分类一直是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口中的一个重要研究课题。在过去的几十年里，MI-EEG 分类器的性能逐渐提高。在本研究中，我们从时频分析的角度扩展了基于几何深度学习的 MI-EEG 分类器，引入了一种称为 Graph-CSPNet 的新架构。我们将这类分类器称为几何分类器，强调它们在源自 EEG 空间协方差矩阵的微分几何中的基础。Graph-CSPNet 利用新颖的流形值图卷积技术来捕获时频域中的 EEG 特征，为捕获局部波动的信号分割提供了更高的灵活性。为了评估 Graph-CSPNet 的有效性，我们使用了五个常用的公开 MI-EEG 数据集，在十一种场景中的九种中实现了接近最佳的分类准确率。Python 存储库可在 https://github 找到。 com/GeometricBCI/Tensor-CSPNet-and-Graph-CSPNet。
赫斯特的内心与希望——走向想象的未来
2022 年 3 月 31 日，诺森伯兰郡议会正式通过了《2016 年至 2036 年诺森伯兰郡地方规划》。诺森伯兰郡地方规划中的政策支持赫斯特的复兴，通过充分利用现有建筑作为创建可持续社区的一部分，包括支持和推动改善和翻新现有住房存量的干预措施。这还包括与当地社区协商，考虑在需求低的地区或现有存量无法满足当地住房需求的地区实施拆除和重建计划。地方规划将支持在赫斯特内引入更多用途组合，同时确保当地绿地的良好通道。
学习机器人想象的学习构图世界模型
文本对视频模型在机器人决策中表现出了实质性的潜力，从而使未来的现实计划以及准确的环境模拟实现了现实计划的想象。但是，此类模型中的一个主要问题是一般化 - 模型仅限于综合视频，但受到与培训时间相似的语言指令约束的视频。这在决策中严重限制，我们寻求一个强大的世界模型来综合对象和行动的不显示的计划，以便在新环境中解决以前看不见的任务。为了解决此问题，我们介绍了Robodreamer，这是一种通过分配视频生成来学习组成世界模型的创新方法。我们利用语言的自然组成性将说明解析为一组低级原始词，我们调节一组模型以生成视频。我们通过允许我们制定新的自然语言教学作为先前看到的组成部分的组合来说明这种分解如何自然地实现组成的重新化。我们进一步展示了这样的分解如何使我们能够添加附加的多模式目标，从而使我们能够指定一个我们希望同时给定自然语言指令和目标图像生成的视频。我们的AP-PRACH可以成功地合成RT-X中看不见的目标的视频计划，在仿真中成功执行机器人，并且在视频生成方面实质上优于单片基线方法。
流感比你想象的更严重 - 公共卫生局
• 6 个月至 2 岁的儿童和患有以下任何一种疾病的成人： - 哮喘等慢性胸部疾病或因胸部感染入院的儿童（6 个月至 2 岁）； - 慢性心脏病； - 慢性肝病； - 慢性肾病； - 糖尿病； - 因疾病或治疗（如类固醇或癌症治疗）导致免疫力降低（与免疫力降低者生活在同一屋檐下的人可能也需要接种疫苗）； - 慢性神经系统疾病，如中风、多发性硬化症或影响神经系统的疾病，如脑瘫； - 严重超重（BMI>40）； - 任何其他严重疾病 – 如不确定，请咨询医生。
流感比你想象的更严重 - 公共卫生局
• 患有以下任何一种疾病的儿童和成人： - 哮喘等慢性胸部疾病； - 慢性心脏病； - 慢性肝病； - 慢性肾病； - 糖尿病； - 因疾病或治疗（如类固醇或癌症治疗）导致免疫力降低（与免疫力降低者生活在同一屋檐下的人可能也需要接种疫苗）； - 中风、多发性硬化症等慢性神经系统疾病或影响神经系统的疾病，如脑瘫； - 严重超重（BMI>40）； - 任何其他严重疾病 – 如不确定，请咨询医生。
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
人皮层中想象的体感感知的神经生理学表示
人类原发性体感皮质（S1）中的心脏内微刺激（ICM）已被用于成功引起自然的感觉。然而，诱发感觉的背后的神经生理机制仍然未知。要了解特定刺激参数如何引起某些感觉，我们必须首先了解大脑中这些感觉的表示。在这项研究中，我们记录了植入S1，前体皮层和男性参与者的后顶叶皮层的皮质内微电极阵列，执行了体感成像任务。所想象的感觉是在同一参与者的同一阵列中由ICMS先前引起的感觉。在尖峰和局部场上的记录中，神经信号的特征都可用于对不同的想象感觉进行分类。这些功能随着时间的推移而显示稳定。感觉运动皮层仅在图像任务过程中编码想象中的感觉，而后顶叶皮层则用提示呈现开始编码感觉。这些发现表明，感觉体验的不同方面可以从整个皮质感觉网络中的内部记录的人类神经信号分别解码。这些独特的感官表示基础的活动可能会告知刺激参数，以通过ICMS在未来的工作中通过ICMS进行特定的感觉。