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World File Search System校准的
versailles项目对X射线光电子光谱仪的强度校准的高级材料和标准性研究使用低密度聚乙烯
Benjamen P. Reed* 1 , David J. H. Cant 1 , Steve J. Spencer 1 , Abraham Jorge Carmona-Carmona 2 , Adam Bushell 3 , Alberto Herrera-Gómez 2 , Akira Kurokawa 4 , Andreas Thissen 5 , Andrew G. Thomas 6 , Andrew J. Britton 7 , Andrzej Bernasik 8 , Anne Fuchs 9 , Arthur P. Baddorf 10 , Bernd Bock 11 , Bill Theilacker 12 , Bin Cheng 13 , David G. Castner 14 , David J. Morgan 15 , David Valley 16 , Elizabeth A. Willneff 17 , Emily F. Smith 18 , Emmanuel Nolot 19 , Fangyan Xie 20 , Gilad Zorn 21 , Graham C. Smith 22 , Hideyuki Yasufuku 23 , Jeffery Fenton 24 , Jian Chen 20 , Jonathan D. P. Counsell 25 , Jörg Radnik 26 , Karen J. Gaskell 27 , Kateryna Artyushkova 16 , Li Yang 28 , Lulu Zhang 4 , Makiho Eguchi 29 , Marc Walker 30 , Mariusz Hajdyła 8 , Mateusz M. Marzec 8 , Matthew R. Linford 31 , Naoyoshi Kubota 29 , Orlando Cortazar- Martínez2，Paul Dietrich 5，Riki Satoh 29，Sven L. M. Schroeder 7，Tahereh G. Avval 31，Takaharu Nagatomi 32，Vincent Fernandez 33，Wayne Lake 34，Wayne Lake 34，Yasushi Azuma 4，Yasushi Azuma 4，Yusuke Yusuke Yoshikawa 355,36，and Alexander G./alexander G.
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
一种精确且快速校准的语音神经假体
作者的经济利益：Stavisky、Henderson 和 Willett 是斯坦福大学所拥有的知识产权的发明人，这些知识产权已授权给 Blackrock Neurotech 和 Neuralink Corp。Wairagkar、Stavisky 和 Brandman 拥有与加州大学校董会拥有的语音 BCI 相关的专利申请。Stavisky 是 wispr.ai 的顾问，并获得了股权。Brandman 是 Paradromics Inc. 的外科顾问。Henderson 是 Neuralink Corp 的顾问，在 Enspire DBS 的医学顾问委员会任职，也是 Maplight Therapeutics 的股东。MGH 转化研究中心与 Neuralink、Synchron、Axoft、Precision Neuro 和 Reach Neuro 签订了临床研究支持协议，LRH 为其提供咨询意见。麻省总医院 (MGB) 正在召集可植入脑机接口协作社区 (iBCI-CC)；向 MGB 提供的慈善捐赠协议，包括迄今为止从 Paradromics、Synchron、Precision Neuro、Neuralink 和 Blackrock Neurotech 获得的捐赠，都支持 iBCI-CC，LRH 为其提供了帮助。Glasser 是 Sora Neuroscience、Manifest Technologies 和 Turing Medical 的顾问。
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
国家测试和校准的国家认证委员会...
国家测试和校准实验室的国家认证委员会文档。no：NABL 112A医疗实验室认证的具体标准编号：01发行日期：18-DEC-2024 AMEND NO NO： - 修订日期： - 第108页：10 of 108
MP-RNA：通过校准的二级结构预测释放多物种 RNA 基础模型
RNA 基础模型 (FM) 已广泛用于解释基因组序列和解决各种计算机基因组任务。然而，目前的 RNA FM 往往忽略了 FM 预训练中二级结构的加入，这阻碍了其在各种基因组任务中的有效性。为了解决这个问题，我们利用过滤后的高保真结构注释进行结构预训练，以增强 FM 在单核苷酸分辨率任务中的建模能力。在四个综合基因组基准上的实验评估表明，我们的 FM (MP-RNA) 始终优于现有的 RNA FM，在 RNA 二级结构预测方面实现了 40% 的提高，并在 DNA 基因组基准上获得了顶级结果，尽管它尚未在任何 DNA 基因组上进行预训练。我们发布代码和教程 1 和模型，以鼓励进一步研究，以弥合计算机预测和生物现实之间的差距。
精确且快速校准的语音神经假体
交流是构造障碍患者的优先事项，例如中风和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）1。患有疾病的人会损害沟通报告，增加了隔离，抑郁症和生活质量下降的速度2,3；失去沟通可能会确定一个人是否会在高级ALS 4中追求或撤回维持生命的护理。虽然可以使用现有的增强性和辅助通信技术，例如头部或眼动仪，但随着患者失去自愿性肌肉控制5，它们的信息传输率较低，并且越来越难以使用。大脑计算机接口是一种有前途的通信技术，可以直接从皮质神经信号中解码用户的预期语音6。开发语音神经假期的努力主要是基于研究的研究，这些数据是从经受电生理监测的能力强大的扬声器进行回顾性分析的，以实现临床目的7-16。几个小组已经进行了实时的脑界面研究，以使用植入的皮质摄影（ECOG）17-20恢复丢失的语音，其中包括在17期发表的报告，或物质内多电极阵列21。最近的两份报告通过将尝试的语音通过尝试到音素（单词的基础）而产生的皮质神经信号并将这些音素组装成在计算机屏幕上显示的单词和/或句子，从而建立了“大脑到文本”的语音表现19,21。这些研究实现了通过单词错误率量化的沟通性能，为25.5％，1,024字词汇19和23.8％，词汇为125,000字，词汇21，并需要大约17个小时的记录才能收集足够的训练数据以获得该水平的表现。
无需校准的在线测试时间自适应脑电图运动意象解码
摘要 — 脑机接口 (BCI) 为连接人脑和外部设备提供了一条有前途的途径，其解码能力取得了显著进步，这主要得益于日益复杂的技术，尤其是深度学习。然而，由于会话和受试者之间的分布变化，在现实场景中实现高精度仍然是一个挑战。在本文中，我们将探讨在线测试时间自适应 (OTTA) 的概念，以在推理时间内以无监督的方式持续调整模型。我们的方法通过消除在自适应过程中访问源数据的要求来保证隐私的保护。此外，OTTA 通过不需要任何会话或受试者特定的数据来实现无校准操作。我们将使用轻量级架构以及不同的 OTTA 技术（如对齐、自适应批量归一化和熵最小化）来研究脑电图 (EEG) 运动意象解码任务。我们检查了两个数据集和三个不同的数据设置以进行全面分析。我们的适应方法产生了最先进的结果，有可能促使 BCI 解码的迁移学习转向在线适应。索引术语 —BCI、深度学习、跨学科、迁移学习、运动意象、EEG、测试时间适应