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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
基于车辆动态模型导航中气动系数自校准的研究
摘要：基于车辆动态模型 (VDM) 的导航性能在很大程度上取决于先验未知的气动系数的准确确定。在模型模拟或风洞实验分析等不同技术中，通过有利于全球导航卫星系统 (GNSS) 定位的状态空间增强进行自校准的方法是一种有趣且经济的替代方案。我们在模拟下研究这种技术，目的是确定飞机机动对气动系数之间以及与其他误差状态的精度和（去）相关性的影响。不同机动的组合表明对于获得令人满意的气动系数估计并减少其不确定性至关重要。
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。
信心和解释对人工智能辅助决策准确性和信任校准的影响
如今，人工智能越来越多地被用于帮助人类专家在高风险场景中做出决策。在这些场景中，完全自动化通常是不可取的，这不仅是因为结果的重要性，还因为人类专家可以利用他们的领域知识来补充模型，以确保任务成功。我们将这些场景称为人工智能辅助决策，其中人类和人工智能各自的优势共同优化联合决策结果。成功的关键在于根据具体情况适当校准人类对人工智能的信任；知道何时信任或不信任人工智能可以让人类专家适当地运用他们的知识，在模型可能表现不佳的情况下改善决策结果。本研究对人工智能辅助决策进行了案例研究，其中人类和人工智能单独具有可比的表现，并探索揭示特定案例模型信息的特征是否可以校准信任并提高人类和人工智能的联合表现。具体来说，我们研究显示特定预测的置信度得分和局部解释的影响。通过两项人类实验，我们表明，置信度得分可以帮助校准人们对人工智能模型的信任，但仅靠信任校准不足以改善人工智能辅助决策，这也可能取决于人类是否能够带来足够的独特知识来弥补人工智能的错误。我们还强调了在人工智能辅助决策场景中使用局部解释的问题，并邀请研究界探索新的可解释性方法，以校准人类对人工智能的信任。
使用圆闭合进行角度校准的不确定性分析
使用比较器技术结合圆闭合原理，无需参考单独校准的参考工件，即可对多面镜、分度台和旋转台以及角度编码器的角度划分进行全圆校准。后者是平面角度的自然守恒定律，自欧几里得时代以来就广为人知，表示平面上任何一点周围的角度之和等于 2 � 弧度 (360 � )。如果将圆分成 n 个角段 A 1 、A 2 、 。..、A n 以及每个角段与未知参考角 X 之间的差异进行测量，则闭合为数据提供了约束，从而能够为所有 n + 1 个未知数提供完整的解决方案。圆闭合是众多自证比较技术之一，采用多次测量以及对测量系统组件进行适当的重新排列。参考文献 [1] 回顾了此类技术及其在尺寸计量中的应用。
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。
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
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。
无源光学遥感仪器发射前特性描述和校准的最佳实践指南
应结合遥感仪器的设计和开发来规划和执行发射前的特性描述和校准，以满足任务要求。应使用 SI 可追溯标准对机载校准器（例如黑体）和传感器（例如光谱辐射计）进行特性描述和校准。在地球遥感的情况下，这允许对太空中的不同传感器进行相互比较和相互校准，以创建高精度的全球气候记录时间序列，从而可以轻松弥补一些不可避免的数据差距。根据美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国国家航空航天局获得的经验，提出了针对此次发射前工作的推荐最佳实践指南