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World File Search System检测时间
使用头带和深度学习减少运动图像中的响应时间” 2279
摘要：检测运动图像的脑电图（EEG）信号已用于帮助迁移率低的患者。但是，捕获EEG信号的常规大脑计算机接口（BCI）通常需要插入的设备和电缆与机器相关的电缆。最近，出现了一些商业性低的BCI头带，但电极少于常规BCI。一些作品证明了头带检测基本运动图像的能力。但是，所有这些作品都集中在检测的准确性上，使用大于10 s的会话大小，以提高准确性。这些会话大小可防止执行器使用头带在足够的响应时间内与用户交互。在这项工作中，我们探索了仅使用深度学习来检测右 /左手运动图像的低侵入设备中时间响应的减少。获得的模型能够降低检测时间，同时保持检测中可接受的精度。我们的发现报告了2 s的响应时间以高于83.8％的精度克服了使用低侵入和高侵入设备的相关作品。因此，我们的低侵入性和低成本解决方案可以在响应时间减少2 s的交互式系统中使用。
一种新型的基于异步脑信号的驱动器——......
摘要：直接应用脑信号来操作移动载人平台（例如车辆）可能有助于神经肌肉疾病患者恢复驾驶能力。本文开发了一种基于脑电图（EEG）信号的新型驾驶员-车辆接口（DVI），用于脑控车辆的连续和异步控制。所提出的 DVI 由用户界面、命令解码算法和控制模型组成。用户界面旨在呈现控制命令并诱导相应的大脑模式。开发了命令解码算法来解码控制命令。建立控制模型以将解码的命令转换为控制信号。离线实验结果表明，所开发的 DVI 可以生成准确率为 83.59% 的运动控制命令，检测时间约为 2 秒，而在空闲状态下的识别准确率为 90.06%。基于 DVI 开发了实时脑控模拟车辆，并在 U 型转弯道路上进行了测试。实验结果表明 DVI 用于连续和异步控制车辆的可行性。这项工作不仅推动了脑控汽车的研究，而且为驾驶员-车辆界面、多模式交互和智能汽车提供了宝贵的见解。
脑电图信号的分析和分类
摘要。 div>脑电图信号（EEG）的分析已成为研究在不同的认知和运动任务中研究大脑活动的强大工具。 div>在这项研究中，该技术用于分析10名J´ovenes参与者的数据，他们进行了运动想象范式，以控制一种称为HAND OF HOPER（HOH）的机器人型（HOH），以恢复心血管疾病患者的康复患者。 div>信号的获取是在训练和验证阶段进行的。 div>训练数据用于校准称为滤波器库公共空间模式（FBCSP）的人工智能模型，以提取特征和线性区分分析（LDA）作为分类器。 div>随后，对信号进行了频率分析，该频率分析估计了放松和想象任务之间的频谱功率以及频域中这些信号之间的相关性。 div>除了信号的检测时间外，SLICE验证数据还用于评估参与者移动'robalotica'tortesis的产率和能力。 div>结果表明，与弛豫状态相比，在运动想象力中，在α和theta波段的C3和CP3通道的光谱功率上存在不同步，这表明在其上激活了运动皮层，该均具有所用电极的位置。 div>
使用单一温度进行孵化
环境监测 (EM) 计划是制药生产中一项重要的 GMP 控制。它必须快速检测出偏离既定警报/行动限度的情况，这些情况可能会损害设施的控制状态。从环境压力中恢复的能力取决于两个主要因素：培养基的类型和质量以及培养温度（主要是两个连续的温度）的适宜性。在日常环境监测中实施单一培养温度是一项具有挑战性的任务，业内仍在讨论这一问题。最近的举措，如 PDA“一种培养基，一种温度”，提出了一种简化培养方案的方法，即使用在 25-30°C 范围内的单一温度下培养的 TSA。在 bioMérieux“体外研究”1 中，该研究检查了不同温度下各种微生物的生长情况，可以检测到所有细菌的通用温度为 25°C。bioMérieux 使用真实的 EM 样本进行了一项新研究，以比较单温培养和双温培养的性能。海报展示了所获得的结果并强调了单一温度孵化对于常规使用的适用性，同时也表明独特温度的选择可以加快检测时间并改善 EM 测试的结果时间。
基于单克隆抗体的ELISA和ELISA和时间分辨的荧光免疫测定的玉米中黄曲毒素B1的定量确定
摘要：在这项研究中，开发了高度敏感的单克隆抗体（MAB），用于玉米和饲料中黄曲霉毒素B 1（AFB 1）的分解。还建立了间接竞争性酶联免疫吸附测定（IC-ELISA）和时间分辨荧光免疫测定法（TRFICA）。首先，合成了HAPEN AFB 1 -CMO，并与载体蛋白共轭，以制备用于小鼠免疫的免疫原。随后，使用Classical杂交瘤技术产生mAb。IC-ELISA的最低半最大抑制浓度（IC50）为38.6 ng/kg，线性范围为6.25–100 ng/kg。玉米和饲料中检测的极限分别为6.58 ng/kg和5.54 ng/kg，回收率范围从72％到94％。从样本处理到阅读，开发了TRFICA的检测时间仅大幅减少21分钟。此外，玉米和饲料的检测限度分别为62.7 ng/kg和121 ng/kg。线性范围为100–4000 ng/kg，回收率范围从90％到98％。总而言之，AFB 1 MAB的开发和用于高通量样品检测的IC-ELISA以及用于快速检测的TRFICA的IC-ELISA提出了可用于多功能AFB 1在不同情况下检测的强大工具。
使用机器学习检测勒索软件...
2024年。更不用说在2021年全球大约有6亿次攻击，这是对网络安全的主要威胁。也有人说，IBM报告中的勒索软件攻击泄露数据泄露的10％增加。JumpCloud一个IT平台说，与过去几年相比，勒索软件攻击的幅度强劲。为了克服这一威胁，如此多的研究人员以及科学家发现了许多防止这种感染的想法。通过使用机器学习算法，自然语言处理，静态分析，基于文件的异常分析，基于网络的分析以及基于行为分析，一些算法和方法通过使用机器学习算法，静态分析，基于异常的分析来实现了很高的精度。大多数研究以及研究主要基于行为分析和网络分析。因此，本文主要集中于根据PE（便携式可执行文件）文件的PE标头的功能检测勒索软件文件。那么为什么要执行文件？为什么不使用其他方法？主要原因是可以提取PE文件的功能，而无需实际执行PE文件。与其他方法相比，检测时间将更高。在PE文件中使用PE标头功能所需的资源要低得多，并且病毒感染系统的风险也很小。除了使用赎金注释的自然语言处理对勒索软件的分析之外，PE标头分析方法具有最小的假阳性或假阴性。
阿尔茨海默氏症的诊断超出脑脊液
磷酸化的tau蛋白是对阿尔茨海默氏病的诊断和预后的有希望的生物标志物。本研究使用钒烯聚体（V X PDA）氧化还原活性复合材料和TAU-441特异性聚苯胺分子印迹聚合物（PANI MIP）提出了一种新型的伏安传感器，用于对tau-441 intstitialial（ISF）和Plasma的敏感检测。V X PDA/PANI MIP传感器在ISF中显示了5 fg/ml至5 ng/ml（122 am/l至122 pm/l）的广泛检测范围，而无需使用氧化还原介体，并且检测下限（LOD）为2.3 fg/ml（60 AM/L）。此外，利用这项技术的手持设备成功地检测到具有高灵敏度（5 fg/ml至150 fg/ml（122 am/l至366 am/l）的人造血清中的tau-441，并且在临床相关范围内。该传感器的快速检测时间（〜32分钟）和低成本（〜20英镑/设备）突出了其在临床环境中微创，早期AD诊断的潜力。这一进步旨在促进从侵入性脑脊液（CSF）基于AD的诊断技术的过渡。
基于视力检测的系统文献综述...
摘要常规火灾检测系统使用的主要方法是基于传感器的检测，在准确性和检测时间方面具有局限性。传统方法和技术可以通过基于计算机视觉预测和检测的计算机视觉技术的最新进步来提高。因此，本文旨在对使用计算机视觉技术进行早期火灾检测和预测的早期研究进行全面的文献分析。在本系统的审查中应用了用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目，或2020年的Prisma 2020。在本研究中搜索了三个数据库，例如科学，Scopus和IEEE等相关出版物。系统评价表明，现有研究主要集中于火焰而不是烟雾检测。此外，大多数研究都集中在特定发生，忽视室内或室内环境的特定情况下。视频监视系统成为这些调查中使用的硬件和数据集的主要来源。值得注意的是，卷积神经网络（CNN）脱颖而出，是用于分类目的的最经常使用的深度学习方法。系统评价通过结合来自几个学术来源的数据，阐明了使用计算机视觉技术的火灾检测研究。通过系统的方法，这项研究对利用基于视觉的技术进行火灾检测和预测的机会和挑战有了更深入的了解。关键字：系统文献综述；基于视觉的；火灾检测；火灾预测；机器学习
使用Yolov4和RGB-D
摘要。松散的棕榈果（LPF）是一种油棕果，已从其堆中成熟并掉落，含有高油脂含量。LPF的每个损失都会影响石油提取率并导致财务损失。现有的LPF收集方法不是很有效，因为它们需要人类的控制和监督。常规方法，例如机械和滚筒型LPF收集器，由于LPF散布在广泛的人工林上，因此效率低下。因此，必须使用自主LPF检测系统。但是，基于图像的检测系统通常受到诸如亮度和草的环境因素的干扰，而LPF位置随机器人和摄像头的位置而变化。这项研究的一般目标是开发一种基于图像的LPF检测算法。这需要基于深度学习的实时应用的有效检测算法。另外，使用图像深度（RGB-D）准确地确定LPF位置是必不可少的。该项目采用高效率和准确性的Yolov4对象检测器来实现实时LPF检测。使用深度图像和Intel Realsense D435i相机的视野，LPF位置是通过LPF边界框的中心坐标与相机之间的距离确定的。该系统已集成到机器人操作系统（ROS）中，以确保机器人的可用性。该系统达到了98.74％的平均准确性（MAP@IOU 0.5），平均损失为0.124，检测时间为5.14ms。对于LPF位置确定，算法的计算位置和手动测量之间的差异仅为X坐标的3.82厘米，而Y坐标的差异仅为1.80厘米。
利用量子计算和人工智能增强网络安全：综述
网络威胁的快速发展要求我们找到解决方案来加强网络安全框架。本文回顾了量子计算 (QC) 和人工智能如何开始应对网络安全系统通常受到的批评。传统计算使用基于确定性逻辑的算法按顺序处理数据，它面临着来自两个尺度的限制，并且在处理海量数据集时效率很高，导致威胁检测时间变慢，误报频率更高。不同之处在于量子计算使用量子力学使数据处理更快、更准确。使用叠加和量子增强算法等技术可以在比传统方法更短的时间内提供更精确的威胁分析。量子机器学习 (QML) 技术（例如量子支持向量机 (SVM) 和变分量子电路）比传统方法更有效地处理大数据集，因此它们能够更好地检测威胁。企业家还可以通过基于人工智能的 AI 方法受益，通过学习机制自动检测与量子发展协同关系的异常，以提高威胁分类和响应的准确性。随着量子算法与人工智能的结合，网络安全有望显著提高速度、准确性和可扩展性，尤其是在大规模部署场景中。然而，量子技术的实施仍然存在问题——例如需要兼容的硬件和开发量子时代的加密方法。本文指出了量子计算和人工智能如何重塑网络安全，并提出了未来研究必须在这些领域开展的议程。