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使用循环神经网络对人类事件相关电位进行建模的指导教程
摘要：在认知神经科学研究中，事件相关电位 (ERP) 的计算模型可以提供一种为观察到的波形开发解释性假设的方法。然而，接受过认知神经科学培训的研究人员在实施这些模型时可能会面临技术挑战。本文提供了有关开发 ERP 波形的循环神经网络 (RNN) 模型的教程，以促进计算模型在 ERP 研究中更广泛地使用。为了举例说明 RNN 模型的使用，检查了在通道 Pz 处测量的目标和非目标视觉事件引起的 P3 成分。实验事件的输入表示和相应的 ERP 标签用于在监督学习范式中优化 RNN。将一个输入表示与多个 ERP 波形标签链接起来，然后优化 RNN 以最小化均方误差损失，会导致 RNN 输出近似于总平均 ERP 波形。然后可以将 RNN 的行为评估为 ERP 生成背后的计算原理的模型。除了拟合这样的模型之外，本教程还将演示如何根据 RNN 的隐藏单元的时间响应对其进行分类，并使用主成分分析对其进行表征。统计假设检验也可以应用于这些数据。本文重点介绍建模方法以及随后使用公开数据和共享代码以操作指南的形式对模型输出进行分析。虽然对 P3 响应生成的具体解释的关注相对较少，但结果引发了一些有趣的讨论点。
TPS2000B系列数字存储示波器用户手册
应用示例 ................................................................................................................ 37 进行简单测量 .............................................................................................................. 38 使用自动量程检查一系列测试点 .............................................................................. 43 使用隔离通道分析差分通信信号 .............................................................................. 44 查看数学瞬时功率波形 ............................................................................................. 45 进行光标测量 ............................................................................................................. 46 分析信号细节 ............................................................................................................. 50 捕获单次信号 ............................................................................................................. 51 测量传播延迟 ............................................................................................................. 53 特定脉冲宽度触发 ............................................................................................................. 54 视频信号触发 ............................................................................................................. 55 查看网络中的阻抗变化 ............................................................................................. 59 数学 FFT ............................................................................................................. 61 设置时域波形 .............................................................................................
Petahertz电子
Petahertz或Lightwave，电子产品使用量身定制的光波形来控制Petahertz频率的电子电路中的电荷载体。这可能比传统的脉冲电子设备更快地处理，该脉冲电子不能超过Gigahertz频率。近年来，已经在固态系统和纳米级结构中测量了由光场驱动的PETAHERTZ尺度电流，并在次体 - 菲姆特周期到几尺度至几尺尺度的次光线循环电流生成和光场分辨波形检测中进行了几项原理证明。最近的工作通过探索光场驱动的逻辑和内存功能采取了第一步，迈出了数字和量子操作。在这篇综述中，我们讨论了亚周期磁场驱动的电流注入的进展，突出了关键的理论概念，实验里程碑和问题，因为我们朝着实现Petahertz Electronics进行超快光波形分析，数字逻辑，通信和量子计算时仍存在问题。
![arxiv：2312.03964v2 [cs.cr] 2024年10月10日](/simg/2\2d2bb51b7e89ac7d67700a40852242ec110b8db9.webp)
arxiv：2312.03964v2 [cs.cr] 2024年10月10日
摘要 - 符号范围是指具有可靠性的两个设备之间的实际物理距离的能力。这在各种应用中至关重要，包括解锁物理系统。在这项工作中，我们将在IEEE 802.15.4Z中指定的Ultra-Wideband Impuls Radio（UWB-ir）的上下文中查看安全范围（a.k.a.4z）。特别是加密波形，即炒时间戳序列（STS）以高速脉冲重复频率（HRP）在4z中的高速脉冲重复频率（HRP）定义，以用于安全范围。这项工作显示了使用足够的接收器设计实现4z HRP的安全性分析，并显示STS波形可以实现安全的范围。我们首先审查先前研究中通过的STS接收器并分析其安全漏洞。然后，我们提出一个参考STS接收器，并证明可以通过在4z HRP中使用STS波形来实现安全范围。也表征了参考安全性STS接收器的性能界限。数值实验证实了分析并证明了参考STS接收器的安全性。
共聚焦定量图像细胞仪
a：细胞培养的明胶纤维底物（用于心肌评估的Genocell®板，日本羊毛Co. A：在细胞培养的明胶纤维底物上培养的IPSC衍生的心肌细胞（Genocell®心肌评估板）明亮的场图像（左），用钙敏感的荧光染料（右）染色。b：钙信号波形因心肌搏动（上图）周期性地流动。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。以每秒100帧的速度高速成像允许以功率采样频率捕获波形的快速升高部分。
甲基苯丙胺的连续治疗促进4
图1。斑马鱼心电图设置和代表性的心电图数字。（a）主要图描述了ECG记录过程中斑马鱼和电极的一般布局。工作电极以绿色显示，并接触胸腔。参考电极以黄色显示，尾巴附近的接触。此电极设置与右侧的框图中概述的仪器连接，在该框图上，信号被处理并显示在笔记本电脑上。插图在记录过程中仔细观察了电极在斑马鱼上的位置。（b）使用自定义MATLAB软件的标记波形的ECG信号处理的表示。顶部显示橙色原始信号，而底部显示蓝色处理的信号。（c）这些ECG信号数字是根据未处理的（对照，n = 6）和甲基处理（治疗，n = 8）的鱼类处理的，在基线，第1周和研究的第2周中采集。在每个图的第一个周期上，将ECG波形（PQRST）标记为标记。这些数字表明，与无治疗相比，在研究期间，甲基甲基治疗在研究期间的心率显着降低。此外，经过甲基甲虫处理的斑马鱼表现出更为明显的心律失常，如跨越心动过心的蓝色支架所表明的那样。请注意，虽然对照鱼也表现出轻度的心律失常，但甲基处理的鱼中的发生更为明显。所示的图表示记录的3秒。比例尺描绘1秒。波形显示如下：洋红= p;绿色= q;蓝色= r;橙色= S;红色= t波的结尾。（d）这些数字是通过平均每个记录中的所有ECG段来产生的，从而推断ECG波形以确定T波。为所有波形标记了RR和QT间隔，并且计算出的QTC间隔显示在每个图的右上方。与未处理的（对照，n = 6）和甲基治疗（治疗，n = 8）鱼之间的鱼类相比，经过处理的鱼类在实验的整个过程中逐渐降低QTC，这可能是由于心脏速率降低（被描述为增加的RR间隔）。