XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System秒数
一种针对远程评估优化的新型计算机自适应单词列表记忆测试：无痴呆症老年女性的心理测量特性及其与神经退行性生物标志物的关联
缩写：CI，置信区间；SD，标准差；SLS，斯特里克学习广度；SLS 最大广度，在任何学习试验中识别的最大单词数；SLS 1-5 总计，在 1-5 次试验中正确识别的单词总数；SLS 试验总数，SLS 1-5 总计 + 延迟；SLS 综合，平均 z 分数（SLS 最大广度、SLS 1-5 总计、SLS 延迟）；SYM，符号测试；SYM 正确 RT，所有四次试验中每项的平均反应时间（仅正确试验）；SYM 最佳 2 平均值，完成试验的秒数，在完成时间最快的两次试验中取平均值；SYM 中间 2 平均值，完成试验的秒数，在两次试验中取平均值，不包括最高和最低表现；SYM 所有 4 平均值，完成试验的秒数，在所有四次试验中取平均值。两种测试均使用随机替代形式，因此信度系数也代表替代形式信度。 a 所有相关系数均显著（P < 0.001）。bn = 88。cn = 61，因为在学习开始后增加了延迟。d 1-5 总计 + 延迟，n = 61。e 平均 z 分数（最大跨度，1-5 总计，延迟），n = 61。f 四次试验中每个项目的平均反应时间（仅正确试验），单位为秒。g 完成一次试验的秒数，取完成时间最快的两次试验的平均秒数。h 完成一次试验的秒数，取两次试验的平均秒数，不包括最高和最低表现。i 完成一次试验的秒数，取四次试验的平均秒数。j 完成所有四次试验的秒数（总结）。
利用太空进行教学——建造你的火星探测器 | T01
1. 这个问题让学生探索可能最重要的模块的不同参数，该模块可用于操作探测车的任何程序中。学生应该理解主要原则：• 第一个参数确定如何控制电机的旋转量：开启、关闭或给定时间、旋转或度数。• 第二组参数给出每个电机的功率，从 -100 到 +100，其中 0 表示关闭。当将电机整合到探测车中时，正是这个参数允许转向。• 第三个参数是第一个参数中选择的任何约束量，即秒数、旋转次数或旋转度数。
运动前几秒钟开始动作
抽象意志 - 对自己的自愿行动的控制感或代理意识 - 被广泛认可为人类主观经验和非人类动物的自然行为的基础。几项人类研究发现，在自愿行动之前的神经活动中达到了峰值，例如准备潜力（RP），有些人甚至在意识之前就可以解码即将发生的动作。其他人提出，随机过程是基础并解释运动前神经活动的基础。在这里，我们试图通过评估小鼠运动前神经活动是否包含随机神经活动中存在的结构是否包含结构，以解决这些问题。在记录广场[Ca ++]神经活动时，实施了自发的水回水杆式杠杆范式，我们发现在移动前秒数的差异秒数的皮质活动变化可以预测3至5 s（在某些情况下在某些情况下）在移动前3和5 s之间。，我们发现在拉杆拉动之前大约5 s开始抑制运动皮层，并且在随机未经回报的左肢运动之前，从杠杆拉动和运动皮层的激活开始。我们表明，像人类一样，小鼠在神经活动的特定阶段开始进行自我启动的动作有偏见，但是在某些小鼠中，运动前神经代码会随着时间的流逝而变化，并且在使用所有和单个皮质区域时，随着行为预测的改善而被广泛分布。这些发现支持在自发动作之前的结构化多秒神经动力学的存在，而不是随机过程所期望的。我们的结果还表明，在小鼠和人类之间可以保留自启动作用的神经机制。
神经系统中的时间延迟
神经系统中存在多种延迟来源。首先考虑由于动作电位沿轴突传播而导致的延迟。在上述模型中，当动作电位在神经元 j 的细胞体中产生时，与其相连的所有其他神经元会立即感受到它。然而，实际上，动作电位必须沿着神经元 j 的轴突传播到突触或间隙连接。传导速度范围从沿无髓轴突的 1 米/秒数量级到沿有髓轴突的 100 米/秒以上 [16, 55]。这可能导致某些脑结构出现显著的时间延迟。有多种方法可以将其纳入模型，例如包括变量的空间依赖性或代表神经元不同部分的多个隔间 [37]。然而，如果我们主要关注动作电位到达轴突末端时的影响（它会在另一个神经元中引起动作电位吗？），那么更简单的方法是在耦合项中加入时间延迟。在这种情况下，一般耦合项变为 f ij ( xi ( t ) , xj ( t − τ ij )) (4)
AI在金融市场中的作用：对交易的影响，...
摘要： - 今天的人工智能（AI）已成为人类商人必不可少的帮助。AI系统为人类贸易商提供了许多优势，例如进行真正的高频交易（HFT）的能力，这些功能利用了价格差异和市场异常，并分析了从多个秒数中的多个来源分析大量数据。这项研究的主要目标是研究AI在金融市场中的作用，重点是它如何影响交易，投资组合管理和价格预测。在这项研究中，使用了定量研究方法。主要和次要数据来源用于研究。在线问卷被用来收集主要数据，财务数据库，相关行业公告以及已经发表的文献被用来收集次要数据。发现，AI和机器学习技术越来越多地纳入金融机构。许多参与者透露，这些技术被适度地用于其组织中。最突出的AI和机器学习应用程序是“算法交易，风险管理，欺诈检测，信用评分和客户服务”。
无标记的非电源癌细胞...
基于CMOS的微电极阵列（CMOS MEAS）包含数千个密集的传感器位点，并且通常用于生物技术应用中，以记录高空间（几乎没有……几十µm）和高时间分辨率的神经元活性和高度分辨率（高达20 kHz带翼）。CMOS MEAs能够以几毫秒数的时间精度和数十微米的空间精度刺激活性[1-3]。未开发的CMOS MEA的应用是它们通过记录和分析由电阻粘附裂隙引起的电压噪声来检测粘附细胞的能力[4-6]。这可能归因于该方法，该方法需要考虑传感器位点的规模，粘附单元的大小，连接电容和相应的采样频率。在这里，我们采用两种不同类型的CMOS MEA和相应的记录系统来评估其可靠的无标签检测能力检测粘附细胞培养的能力（癌细胞系HT-29）。细胞粘附电压噪声通过光谱功率密度（S V）分析。
MAGCPP：一个C ++工具箱，用于将神经反馈与Magstim转颅磁刺激器
摘要：经颅磁刺激（TMS）是治疗各种神经系统疾病的确定方法，例如抑郁症，阿尔茨海默氏病和耳鸣。TMS的新应用程序是封闭循环神经反馈（NF）方案，它需要对TMS系统的软件控制，而不是当前使用的手动控件。因此，开发了MAGCPP（https://github.com/magcpp）工具箱，并在这项工作中进行了描述。该工具箱可以通过C ++接口启用Magstim TMS设备的外部控制。在具有40％功率的TMS应用程序方案中将MAGCPP与其他两个工具箱进行比较，我们发现MAGCPP的工作速度更快，并且重复运行的可变性较低（MagCPP，Python，Matlab [平均值±STD [秒数]：1.19±0.00，1.19±0.00，1.59±0.01，1.44±0.02）。在实时数据处理平台中，MAGCPP与可选的GUI集成了其作为闭环NF-Scenario的一部分的能力。具有比其他工具箱的表现优势，MAGCPP是迈向完整闭环NF场景的第一步，并为新颖的研究设计提供了可能性。
当突变似乎不影响表皮生长因子DOMA
材料和方法患者自2003年以来，遗传确认的Notch3突变患者随后在法国罕见的眼睛和大脑的罕见血管疾病中心（Cervco，https://www.cervco.fr）中，并愿意参与。它们在临床和标准化的MR成像中进行系统评估，每18-24个月。在基因检测时，在每个患者中记录了EGFR结构域。教育水平是系统地记录的。3 Beginning at inclusion and at each visit, patients undergo brain MR imaging, including 3D T1 high-resolution, FLAIR, and T2* sequences (scans were acquired on a 1.5T MR imaging scanner until 2014 and on a 3T thereafter) as well as comprehensive neurologic and neuropsychological assessments performed by experienced neurologists and neuropsy- chologists, respectively.在本研究中，与以前的报道相一致，我们使用了小型精神状态检查（MMSE：范围：0-30；得分较高）和Mattis痴呆率评级量表（MDRS：范围：0-144;较高的分数更好）作为全球认知功能的Proxies;完成越野训练测试B部分的时间（TMTBT，秒数，较短的时间较短），作为行政功能的标志；以及完成A部分（TMTAT，也要在几秒钟内）作为处理速度的标记的时间。最后，我们将MRS（从0，无症状到5，卧床不起）用作残疾的量度。
关于行动时间大脑时钟的新见解
为了概述成人大脑中目标导向行为的行动时间背后的复杂生物节律，我们采用了基于控制系统理论的布尔代数模型。这表明大脑的“计时器”反映了代谢的兴奋-抑制平衡，而目标导向行为（信号变化的最佳范围）背后的健康时钟由大脑层面之间并行序列的 XOR 逻辑门维持。使用真值表，我们发现 XOR 逻辑门反映了各层面之间健康、受控的行动时间事件。我们认为，行动时间的大脑时钟在由经验塑造的多层次、并行序列复合体中活跃。我们展示了从原子级到分子、细胞、网络和区域间各个层面的行动时间代谢成分，它们以并行序列的方式运行。我们采用热力学观点，认为时钟基因计算自由能与熵的关系，并作为主控制器逐级推导出行动时间，并表明它们是信息的接收器和发射器。我们认为，受调控的多级行动时间过程对应于玻尔兹曼微观和宏观状态的热力学定理，并且可用的代谢自由能熵矩阵决定了大脑在特定时刻的可逆状态，以实现与年龄相适应的时序特性。因此，健康的时间尺度不是活动的精确纳秒或毫秒数，也不是行动时间慢与行动时间快的简单表型区别，而是包含一系列可变性，这取决于分子的大小和受体、蛋白质和 RNA 异构体的组成的动态。
Mini-Q 和 Full Q 设置和映射说明
BrainMaster 设置 ~ Mini-Q 和 Full Q 设置和映射说明 10 点 Mini-Q 用于 New Mind 应用程序 1) 打开 BrainMaster 2) 单击文件夹选择 3) 单击创建新文件夹 4) 输入患者/客户姓名/信息 5) 如果您计划使用患者姓名作为文件 ID，请单击使用名称作为文件 ID 6) 单击确定 7) 单击确定 8) 选择 MINI-Q New Mind 格式 [Richard Soutar] 并双击它。 9) 单击数据通道 10) 如果尚未设置，请选择 2 通道 11) 单击电极学员信息 12) 单击使用会话向导控制会话 [用于 MINI-Q] 13) 不输入年龄 14) 单击闭眼 15) 单击确定 16) 单击将 EEG 保存到磁盘 - ON 17) 单击确定 18) 单击显示选项 19) 在查看的面板下，单击原始波、滤波波、脑镜像 [FFT] 或您希望在 QEEG 会话期间监控的显示（这些应该稍后设置，但是，如果您想在运行 Mini-Q 或 Full Q 之前检查您的阻抗，然后一旦您开始评估，您可以单击训练/控制屏幕中的显示并选择您想要监控的显示 - 请参阅下面有关运行 Mini-Q 或运行 Full-Q 的部分）。 20) 在“查看的组件”下，单击 Delta、Theta、Alpha Beta（如果要分别查看其中一个或两个，请单击 Lobeta 和 HiBeta），但是（这些应该稍后设置，但是，如果您想在运行 Mini-Q 或 Full Q 之前检查阻抗，然后一旦开始评估，您可以单击训练/控制屏幕中的频带并选择要监控的频带 - 请参阅下面有关运行 Mini-Q 或运行 Full-Q 的部分）。 21) 单击确定 22) 单击会话控制 23) 如果您想在开始之前获得基线读数，请设置您希望的基线秒数。 24) 运行长度应预设为 60 秒 25) 运行次数 [试验] 应预设为 6