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每次试验使用单一权重的脑电图稳健统计线性建模
美国） - Arnaud Delorme（加州大学圣地亚哥分校斯沃茨计算神经科学中心；法国图卢兹图卢兹第三大学保罗萨巴蒂尔大脑与认知研究中心；国家科学研究中心
采用单面 MX 拉杆技术的 MAXIMO 面板模板
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利用单细胞基因组学绘制肿瘤抗原图谱
一个多世纪以前，德国化学家、诺贝尔奖获得者保罗·埃尔利希 (Paul Ehrlich) 认为，如果我们能够设计出一种选择性靶向致病因子的化合物，我们就应该能够杀死病原体而不伤害宿主 (Strebhardt 和 Ullrich，2008 年)。从那时起，埃尔利希的魔球或“魔法子弹”的概念就吸引了研究人员的想象力，他们寻求一种有效且特异性治疗疾病的可行疗法。尽管他的实验室取得了许多非凡的成就，但埃尔利希仍在努力寻找一种有效且有选择性的癌症治疗方法。他曾数十次使用苯胺染料和烷化剂进行化疗的实验都失败了。最后，埃尔利希在自己的癌症研究实验室外挂了一块牌子，上面写着：“进来的人放弃一切希望吧。”精准肿瘤学的概念——针对癌症而不影响身体其他部位的疗法——虽然很诱人，但似乎更多的是想象而不是现实。在埃尔利希提出这一概念后的几十年里，新兴的治疗方式重新激发了人们使用灵丹妙药对抗癌症的可能性。除了极少数例外，开发针对癌症特定靶点的化疗药物或其他靶向小分子疗法一直具有挑战性（伊马替尼用于治疗慢性粒细胞白血病是少数几个值得注意的例外之一）。具体而言，这些药物往往会调节全身多个组织中表达的靶点，而药物
p-ISSN: 2407-7275, e-ISSN: 2686-3251 原创研究论文 使用单电极 EEG 设备和 BCI 的大脑控制轮椅
这通过简单的 4 个步骤完成：步骤 1 使用显著障碍物识别算法来识别显著障碍物。为了识别显著障碍物，引入了动态过滤。我们逐个检查差异图像，我们设置一个边缘值，如果差异值更大，那么我们将这些点标记为障碍物。利用这种方式，大量的地面点被删除。对于由于参数选择不当而保留在显著障碍物图中的其余地面点，我们然后逐个部分执行。如果每个差异值的数量不完全是给定的极限，则将相关值设置为零。通过这种方式，删除地面点和小障碍物点。步骤 2 计算 3D 点云并优化显著障碍物识别。这个阶段很快，因此我们使用基于形态学模拟的区域填充算法。使用过滤器来删除剩余的噪声。由于部分检查以相同的高度移除景观，因此对突出障碍物地图和其余部分处理 3D 点云。然后获取最低高度，并将任何大于此高度的点归为显著点。阶段 3 使用改进的空间变化目标 (SVR) 算法来识别小障碍物。首先，在过滤时我们将目标减小 1/n。其次，算法检查测试的点，如果发现一个好点，则重新过滤截断三角形。第三，将比较的 3D 点彼此相距不超过欧几里得距离 f 的像素标记为障碍物点，从而识别出厚障碍物。阶段 4 合并突出障碍物地图和小障碍物地图以获得最终的障碍物识别算法结果。5. 结论构建了 BCI 接口，可以读取用于驾驶轮椅的 EEG 信号，而无需任何形式的物理输入。这些脑电图信号使用单个单极电极读取，并通过蓝牙接口输入计算机系统。计算机将信号分为 3 类，即
一个特殊的两个人：使用单个...
图2。脑电图超系统设置的图。这使用一个单个，64通道的EEG放大器，该放大器作为输入每个32个电极的输入。用于高压扫描，每个参与者的头部都放置了一束32个电极。将每个参与者头皮上的地面电极连接到连接到放大器上的接地输入的地面分配器设备（脑产品）。eog是使用在每个参与者的眼睛周围放置的双极对电极捕获的，该电极通过脑产品Bip2aux设备连接到放大器上的AUX端口。音频都是使用STIMTRAK设备内置的麦克风（脑产品）记录的，该麦克风连接到EEG放大器。因此，来自两个参与者的脑电图以及在研究期间的音频是通过单个放大器和记录计算机同步记录到一个数据文件的。
利用单眼动模式简化多模态情绪识别
多模态情绪识别一直是情感计算的热门话题，因为与单一模态相比，它能显著提高识别性能。其中，脑电图 (EEG) 和眼动信号的组合由于它们的互补性和客观性而成为最有吸引力的实践之一。然而，脑电图信号采集的高成本和不便性严重阻碍了多模态情绪识别在实际场景中的普及，而眼动信号则更容易获取。为了在不影响性能的情况下提高情绪解码的可行性和泛化能力，我们提出了一个基于生成对抗网络的框架。在我们的模型中，单一模态的眼动作为输入，它能够将信息映射到多模态特征上。在不同情绪类别的 SEED 系列数据集上的实验结果表明，与使用多模态输入的模型相比，使用单一眼动模态生成的多模态特征的模型保持了具有竞争力的准确率，并且大大优于那些单模态情绪分类器。这说明该模型有可能在不牺牲性能的情况下减少对多模态的依赖，从而使情绪识别更具适用性和实用性。
使用单个，两个频率...
I.引言m绘制的喷嘴推进器是正在开发的几种技术之一，旨在满足对低功率，高特定冲动的空间推进的需求。这些推进器通过通过扩展的直流磁场加热和加速等离子体来运行[1]。主要存储在血浆电子中的热能随着血浆通过磁场扩展而转换为离子动能。通常，这些设备使用射频或微波功率来加热等离子体，从而实现无电极操作。此推进器体系结构具有多种属性，使其非常适合小型卫星推进。例如，缺乏电极可以进行反应性推进剂和潜在的低侵蚀操作。同样，该设计仅需要一个电源。与以前的设计相比，使用电子回旋共振（ECR）作为磁性喷嘴推进器中的加热源的最新发展已产生有希望的结果。推力支架测量结果显示，在30瓦的1000秒内，特定的冲动在10％以上的推力官方官方[2]。这是低功率直升机的发布数据和电感耦合等离子体设计的几倍[3]。话虽如此，尽管ECR推进器的性能是有希望的，但对于任务申请，水平仍然没有竞争力。为了充分证明这项技术的潜力，迫切需要确定技术途径以更快地提高其成熟度。此启用等离子属性，即高电子温度。为此，以前的参数实验表明，对于推进器几何形状的小变化可能对整体性能具有很大的影响，这表明可能进行进一步的性能优化[4]。改善ECR性能的另一种方法是操纵微波输入到推进器的功率调节。例如，将具有不同频率的多个波在注入推进器之前混合在一起，或以脉冲方式调节振幅。波浪混合方法的基础假设是改变功率条件可能会改变ECR共振区的位置和大小。另一方面，使用脉冲功率使推进器可以摆脱源于0D功率平衡的正常限制。两种类型的功率调节已经成功地在用于重离子生产的ECR离子来源上实施[5]。但是，尚未对推进器进行探索。采用这种优化方法的主要挑战之一是问题的维度。没有完整的基础物理模型，优化需要无梯度的方法。只有两个免费参数，探索设计空间可能需要数十个或数百个样本点。因此，对于可以更有效地测试每个设计点的工具来说，需求显而易见。这项工作的目标是探索通过传统的单频率操作，两频加热和脉冲操作来优化低功率ECR推进器的策略。本文以以下方式组织。sec。sec。我们使用基于替代物的优化算法来指导每种情况下参数空间的探索。我们首先激励我们的研究。ii通过引入推进器的全局模型，我们用来确定密钥优化参数。iii我们描述了实验设置，包括推进器，真空设施和所使用的诊断。第四节详细详细介绍了优化过程和