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World File Search System时间轴
使用1-D
本文提出了一种基于1-D卷积神经网络（CNN）的ballistarcardiogram（BCG）分类方法，该方法为临床诊断提供了辅助基础，尤其是在老年人中心脏功能的监测中。四类BCG信号用作1-D CNN的输入。通过在时间轴上移动卷积内核，在保持频带相关性的同时，可以更好地满足BCG信号的时间变化。然后将它们发送到多层传感器，此后将软玛克斯分类器处理的功能分类。我们获得了93.39％的精度，其中H类为95.36％，C类为86.19％，D类为95.31％，Y类为96.57％。与现有的研究结果相比，提出的方法实现了出色的分类性能。此方法是简单，快速且高通用的，它可以作为老年人每天诊断心脏病的可靠辅助工具。
FY2022工作量和用户人口时间表
在部落咨询和区域审查之后，IHS释放了我们与部落合作调和和验证数据所产生的人口估计。随附的时间轴已由地区统计官员进行了审查，并在可能的情况下包括他们的建议，从2022年2月10日开始，该截止日期为发布月度工作量报告和进度报告。在2022年4月28日，将发布几年至今的用户人口报告中的第一个。这些日期允许区域统计人员足够的时间来审查区域数据并及时，全面地识别差距或丢失数据。国家患者信息报告系统将在2022年10月27日（数据提交截止日期）接近时产生更多的工作量报告。
原始和rb- ...
图S1。 RBV 3 SB 5的退火实验。 （a）退火循环的示意图。 （b）样品的退火过程。 时间轴的数字表示单个周期的退火时间。 退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。 （C1，C2）原始RB表面的STM构图。 设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。 （D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。 （d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。图S1。RBV 3 SB 5的退火实验。 （a）退火循环的示意图。 （b）样品的退火过程。 时间轴的数字表示单个周期的退火时间。 退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。 （C1，C2）原始RB表面的STM构图。 设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。 （D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。 （d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。RBV 3 SB 5的退火实验。（a）退火循环的示意图。（b）样品的退火过程。时间轴的数字表示单个周期的退火时间。退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。（C1，C2）原始RB表面的STM构图。设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。（D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。（d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。
脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
当'if'''''when'n quantum ...
三个因素引起了不断上升的兴趣。第一个是技术成就。自从我们在2019年5月发布了有关量子计算市场的最后一份报告以来，已经有两个高度宣传的“量子至上”的演示，这是Google于2019年10月由Google进行的，另一个是由中国科学技术大学的一组。1第二个因素是增加时间轴清晰度。在过去的两年中，几乎每个主要的量子计算技术提供商都发布了一个路线图，列出了未来十年沿量子优势的关键里程碑。第三个因素是用例开发。企业通过定义量子计算机成熟时应对的实用用例来对最初的热情浪潮做出了反应。这些事态发展的总和是，对于潜在用户而言，Quantum计算正在迅速成为现实，并且所有类型的投资者都认识到这一事实。
啮齿动物海马体内部产生的时间被对数压缩
摘要 韦伯-费希纳定律认为，我们感知到的感觉输入会随着物理输入以对数方式增加。海马“时间细胞”在触发刺激后的一段有限时间内依次放电，记录最近的经验。不同的细胞在不同的延迟下具有“时间场”，延迟时间至少可达数十秒。过去的研究表明，时间细胞代表了一条压缩的时间线，因为延迟后期放电的时间细胞较少，时间场较宽。本文探讨时间细胞的压缩是否遵循韦伯-费希纳定律。使用分层贝叶斯模型研究了时间细胞，该模型同时考虑了试验水平、细胞水平和群体水平的放电模式。该程序允许分别估计试验内感受野宽度和试验间变异性。分离试验间变异性后，时间场宽度随延迟线性增加。此外，时间细胞群体沿对数时间轴均匀分布。这些发现提供了强有力的定量证据，表明啮齿动物海马中的神经时间表征具有对数压缩性，并且遵循神经韦伯-费希纳定律。
HOSHI Takeo PM“通过超维状态工程实现回溯数字系统”
项目概要 该项目将构建一个数字平台和虚拟实验室（V-Lab），以便在数字空间中设计和测试利用聚变反应发电和其他各种用途的聚变能系统的性能。为了在数字空间中重现等离子体（电离气体）的状态以及聚变能系统中组件的复杂性和时空尺度（时间和空间范围），我们将定义一个新的“超维数据空间”（图 1），它结合了时间轴、空间（坐标）轴、速度轴、物理量等。我们将建立结合该空间独特属性的计算方法。此外，为了将这些计算方法应用于“超维状态工程”，我们将开发前所未有的创新型 AI/数据驱动科学技术。通过这样做，我们将构建一个 V-Lab，可以在数字空间中进行聚变能系统的实验，从而能够在数字空间中对下一代聚变能系统的元素和整个系统进行性能预测（未来预测）（图 2）。本项目旨在大幅减少现实空间中耗费大量时间和成本的试错过程（开发和测试原型）。通过这样做，我们寻求实现各种聚变能源系统的早期社会应用和降低成本，最终致力于实现由聚变能源驱动的社会。
人工智能的频谱
人工智能 (AI) 是计算机执行通常与人类智能相关的任务的能力，包括推理、发现模式和意义、概括、在应用领域应用知识以及从经验中学习。近年来，基于人工智能的系统的发展引起了广泛关注，尤其是在机器学习领域。作为人工智能的一个子集，机器学习 (ML) 系统从其输出的成功或准确性中“学习”，并且可以随着时间的推移改变其处理方式，而无需太多人工干预。但是，存在非 ML 类型的人工智能，它们单独或组合使用，是现实世界中常用应用的幕后推手。通用人工智能（人类级别的计算系统）尚不存在。但是，在许多领域和应用中，计算机系统极大地提高了人类的输出或在定义的任务上表现优于人类，存在狭义人工智能。此图表解释了人工智能的主要类型及其相互关系，并提供了它们目前如何出现在我们日常生活中的具体示例。它还展示了人工智能在人类知识和发展的时间轴中如何存在。
基于CNN-GRU网络的运动想象分类...
摘要：最近，各种深度神经网络已被用于对脑电图（EEG）信号进行分类。EEG 是一种可以非侵入性方式获取的脑信号，具有很高的时间分辨率。它可用于解码用户的意图。由于 EEG 信号具有高维特征空间，因此需要适当的特征提取方法来提高分类性能。在本研究中，我们获得了时空特征表示，并用组合卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）模型对其进行分类。为此，我们在每个不同的时间带中获得协方差矩阵，然后在时间轴上将它们连接起来以获得最终的时空特征表示。在分类模型中，CNN 负责空间特征提取，GRU 负责时间特征提取。通过区分空间数据处理和时间数据处理来提高分类性能。对于 BCI 竞赛 IV 2a 数据集，所提出的模型的平均准确率为 77.70% (± 15.39)。作为基线方法，所提出的方法优于所有其他方法。