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基于软件和硬件技术的神经计算机接口人工智能算法的稳健性
摘要 本文主要研究利用信息技术进行脑机交互，利用脑电图（EEG）信号检测大脑活动模式。在实验中，我们使用了机器学习方法，即以下分类器：Bagging、Boosting、Nearest Neighbors 和 Support Vector。实验从手指运动任务期间对 EEG 信号的真实观察开始。我们使用 10 倍交叉验证来评估每个分类器的性能，包括准确性和稳健性。结果发现，支持向量分类器在分类器中表现出最高的稳定性。实验的主要目标是确定分类器的稳健性的重要性，特别是在医疗应用中。总之，该实验有助于脑机交互领域的发展以及在医疗保健和其他地方具有实际应用的稳健神经接口技术的开发。
肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
用于在现实临床环境中进行早期痴呆症预测的稳健且可解释的人工智能引导标记
a 剑桥大学心理学系，剑桥，CB2 3EB，英国 b 伯明翰大学计算机科学学院，伯明翰，B15 2TT，英国 c 剑桥大学临床神经科学系，剑桥，CB2 0QQ，英国 d 加州大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所，加利福尼亚州伯克利，美国 e 纽卡斯尔大学工程、科学与环境学院心理科学学院，新南威尔士州纽卡斯尔，澳大利亚 f 剑桥大学临床神经科学系沃尔夫森脑成像中心，剑桥，CB2 0QQ，英国 g 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系记忆、衰老和认知中心，新加坡 h 剑桥大学精神病学系，剑桥，CB2 0SZ，英国 i 剑桥郡和彼得伯勒 NHS 基金会信托，温莎单位，富尔本医院，剑桥，CB21 5EF，英国
结合工程化的 FnCas9 和扩展的 gRNA，实现 PAM 灵活、稳健且核碱基特异性的编辑和诊断
CRISPR 疗法的临床成功取决于 Cas 蛋白的安全性和有效性。来自新凶手弗朗西斯菌 (FnCas9) 的 Cas9 对错配底物的亲和力可以忽略不计，这使得它即使在结合水平上也能以非常高的精度区分 DNA 中的脱靶。然而，它的细胞靶向效率很低，限制了它在治疗应用中的使用。在这里，我们合理地设计了蛋白质以开发增强的 FnCas9 (enFnCas9) 变体，并将其细胞编辑活性扩展到以前无法访问的基因组位点。值得注意的是，一些变体释放了从 NGG 到 NGR/NRG 的原间隔区相邻基序 (PAM) 约束，使其在人类基因组位点上的可访问性增加了约 3.5 倍。enFnCas9 蛋白在体外和细胞中都具有单一错配特异性，从而扩大了基于 FnCas9 的 CRISPR 诊断的靶标范围，用于检测点突变和致病 DNA 特征。重要的是，它们在编辑效率、敲入率和脱靶特异性方面比其他经过设计的 SpCas9 高保真版本（SpCas9-HF1 和 eSpCas9）更胜一筹。值得注意的是，enFnCas9 变体可以与延长长度的 gRNA 结合使用，在 PAM 约束的规范碱基编辑器无法访问的位点进行强大的碱基编辑。最后，我们展示了使用 enFnCas9 腺嘌呤碱基编辑器完全纠正患者衍生的 iPSC 中的疾病特异性视网膜色素变性突变，突出了其在治疗和诊断中的广泛应用。
放射组学和深度特征：使用 3D 自动编码器神经网络对脑出血进行稳健分类和可重复性分析
1 库尔德斯坦医科大学辅助医学学院放射学系，萨南达季邮政信箱 66177-13446，伊朗；salar.bijari89@gmail.com 2 伊朗医科大学医学院神经外科系，德黑兰邮政信箱 14496-14535，伊朗；sayfollahisahar@gmail.com 3 库尔德斯坦大学工程学院机械工程组，萨南达季邮政信箱 66177-15175，伊朗；mardokh94@gmail.com 4 沙希德萨杜吉医科大学公共卫生学院老龄化与健康系，亚兹德邮政信箱 89151-73160，伊朗；s.bijari8810@gmail.com 5 德黑兰医科大学放射学系，德黑兰邮政信箱 14197-33151，伊朗； moradian.sm@gmail.com 6 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学 Golestan 医院放射肿瘤科，阿瓦士邮政信箱 61357-15794；zibazaheir@gmail.com 7 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学医学院医学物理学系，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 8 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学癌症研究中心，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 * 通信地址：rezaei-sm@ajums.ac.ir
Savannah Energy 首席执行官 Andrew Knott 表示：“2023 年清楚地证明了我们的商业模式、企业产能和企业基础设施的稳健性
在开始第一部分之前，我想先提请大家注意今年年报中的三篇重要文章。第一篇文章位于第 10 至 19 页，描述了“我们为什么做我们所做的事情”，我们在其中讨论了我们的企业宗旨以及支撑我们战略和商业模式的相关核心信念。我坚信，对于任何想要了解我们公司的人来说，这一部分都是必读内容。第二篇文章位于第 27 至 31 页，由牛津大学布拉瓦尼克政府学院和经济系经济政策教授兼牛津大学非洲经济研究中心主任 Stefan Dercon 教授撰写，讨论了“私人投资者与增长和发展赌博”，借鉴了他最近出版的著作《发展赌博；为什么有些国家赢而其他国家输》中的主题。第三篇文章在第 32 至 37 页，作者是约翰·诺伯格，他是一位作家、讲师、纪录片制片人，也是华盛顿特区卡托研究所的高级研究员，文章重点探讨了资本主义和自由市场对非洲经济增长的重要性，并根据他在最近的著作《资本主义宣言：为什么全球自由市场将拯救世界》中提出的论点。我们非常感谢两位杰出的客座作者的贡献。
英飞凌科技股份公司业务稳健但价格合理：持有
我们首次评级为持有，目标价为 40.00 欧元，上涨潜力为 9.0%。英飞凌是全球领先的半导体制造商，拥有约 58600 名员工。该公司在汽车、电源管理、微控制器和物联网技术领域占据主导地位。预计到 2030 年，半导体行业规模将接近 1 万亿美元，英飞凌预计未来几年的复合年增长率将超过 10%，这得益于电动汽车、可再生能源、自动驾驶、物联网和数据中心等核心应用的发展趋势。与同行相比，英飞凌的利润率相对较低，根据市盈率和 EV/EBIT 倍数，其定价似乎合理，在我们的 DCF 模型中，上涨空间有限。因此，我们首次评级为持有。
随机场 Floquet 量子 Ising 模型中的稳健谱 π 配对
受超导量子处理器实验的启发 [X. Mi et al. , Science 378 , 785 (2022). ]，我们研究了随机场 Floquet 量子 Ising 模型多体谱中的能级配对。在 Jordan-Wigner 费米子中写入自旋模型时，配对源自 Majorana 零模式和 π 模式。两种分裂都具有对数正态分布和随机横向场。相反，随机纵向场以截然不同的方式影响零和 π 分裂。虽然零配对迅速提升，但 π 配对非常稳健，甚至得到加强，直至无序强度大大增加。我们在自洽的 Floquet 微扰理论中解释我们的结果，并研究对边界自旋关联的意义。π 配对对纵向无序的稳健性可能对量子信息处理有用。