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BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要。开发能够可靠地在生命早期检测自闭症（ASD）的数字生物标记物具有挑战性，因为自闭症的表现形式多种多样，并且需要在体检期间进行常规的简单测量。脑电图，俗称EEG，是一种电生理监测方法，已被探索为监测非典型脑功能的潜在临床工具。从12至15个月大开始，一直持续到36个月大，共收集了101名婴儿的EEG测量数据。与文献中分析EEG信号的先前研究不同，我们的方法将EEG视为图像，使用适当的信号变换来保留EEG信号的空间位置以创建RGB图像。它采用残差神经网络来检测非典型脑功能。从12个月大开始，就可以准确预测36个月大时临床诊断结果是否为ASD。这表明，使用端到端深度学习是从脑电图测量中提取有用的数字生物标志物以预测婴儿自闭症的可行方法。
利用重力浴进行信息传递 摘要 目录
纠缠岛的后期主导地位在解决 AdS 黑洞与渐近非引力浴耦合的信息悖论中起着关键作用。一个自然的问题是如何将这一观察扩展到引力系统。为了深入了解这个问题，我们探索了当我们允许渐近浴与动态引力耦合时，这个故事在 Karch-Randall 膜世界背景下是如何修改的。我们发现，由于在定义辐射区域时无法按空间位置分离自由度，因此发射到浴中的辐射的纠缠熵是一个与时间无关的常数，这与最近在渐近平坦空间中对黑洞信息的研究一致。如果我们考虑希尔伯特空间特定部分的两个部分之间的纠缠熵，就会发现非平凡的时间依赖性，其中 Page 时间是膜角度的单调递减函数——前提是两个膜的角度都低于特定角度。然而，熵的性质不连续地依赖于这个角度，这是 AdS 空间中 AdS 膜的这种不连续行为的第一个例子。
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
社交网络位置是蚂蚁行为，菌群组成和脑基因表达的主要预测指标
au：PleaseconfirmthatalleadinglevelsarreepressedCorrected：社会生物的生理和行为与其社会环境相关。但是，由于社交环境通常会被年龄和物理环境（即空间位置和相关的非生物因素）混淆，因此这些相关性通常很难解释。例如，个人的社会环境与其基因表达模式之间的关联可能是由于年龄或行为驱动的两个因素所致。同时测量相关变量和这些变量之间的相关性的量化可以指示关系是直接（可能是因果关系）还是间接。在这里，我们将人口统计学和自动化的行为跟踪与穆尔氏症方法相结合，以剖析社会和身体环境，年龄，行为，脑基因表达和微生物群中的相关结构之间的相关结构。生理和行为的变化与社会环境最密切相关。此外，在控制社会环境时，脑基因表达与微生物群，身体环境，年龄和行为之间的看似很强。与此一致，机器学习分析表明，从脑基因表达数据中，个人的社交环境可以比任何其他行为度量标准更准确地预测。这些结果表明社会环境是行为和生理学的关键调节者。
DNA折纸指导的金纳米球的自组装
等离子纳米结构经常用于创建具有多种光学效应的元整形面积。控制纳米结构的形状和定位是这种等离子跨面功能的关键。在光刻均值旁边，定向自组装是一条可行的途径，可在表面上以必要的精度在表面上创建等离子结构。在这里，提出了DNA折纸自组装和电子束光刻的组合方法，用于确定金纳米球在SIO 2表面上的定位。首先，DNA折纸结构与电子束图案的底物结合，然后通过DNA杂交连接到DNA折纸结构上定义的结合位点上的金纳米颗粒。然后使用溶胶 - 凝胶反应在DNA周围生长二氧化硅层，从而增加了自组装跨表面的稳定性。平均产量为74％的单金纳米球，位于确定位置，空间位置精度为9 nm。金纳米球二聚体和三聚体的速度分别为65％和60％。这种结构方法的适用性是通过制造的元张面积来证明的，其光学响应可以通过传入和散射光的极化来调节。
使用基于迁移学习的特征提取和卷积神经网络进行基于脑电图的情绪识别
摘要。本文介绍了一种基于脑电图 (EEG) 的情绪识别新方法。该方法使用迁移学习从多通道脑电图信号中提取特征，然后将这些特征排列在 8×9 的图中以表示它们在头皮上的空间位置，然后我们引入一个 CNN 模型，该模型接收空间特征图并提取脑电图通道之间的空间关系并最终对情绪进行分类。首先，将脑电图信号转换为频谱图并通过预先训练的图像分类模型从脑电图频谱中获取特征向量。然后，重新排列不同通道的特征向量并将其作为 CNN 模型的输入，该模型提取空间特征或通道依赖关系作为训练的一部分。最后，CNN 输出被展平并通过密集层以在情绪类别之间进行分类。在本研究中，SEED、SEED-IV 和 SEED-V EEG 情绪数据集用于分类，我们的方法通过五倍交叉验证在 SEED 上实现了 97.09% 的最佳分类准确率，在 SEED-IV 上实现了 89.81% 的最佳分类准确率，在 SEED-V 数据集上实现了 88.23% 的最佳分类准确率。
交通区域特定规划设计指南
VI. 交通区域专项规划 米尔皮塔斯交通区域专项规划 (TASP) 是对城市南部约 437 英亩区域的再开发规划，该区域目前包括 Great Mall 购物中心附近的多种工业用途。根据市议会的指示，首选规划草案目前提议将该区域再开发为 7,109 个住宅单元、993,843 平方英尺的办公空间、340 间酒店客房和 287,075 平方英尺的零售空间，以拟议的米尔皮塔斯 BART 车站和 VTA 轻轨系统为中心。专项规划为土地使用、街道和开放空间设定了框架。图 3-1 中的规划图是土地使用、允许的密度/强度、街道网格、公园和开放空间位置以及人行道连接的总体规划。本章和其他章节中的政策和标准阐明了规划图中列出的概念并提供了进一步的细节。第 4 章描述了交通区内六个街道的具体政策。
Pepperpose：带有伴侣机器人的全身姿势估计
许多著名的研究工作[40，53，70]强调了准确的全身姿势估计的重要性，尤其是在涉及多个身体部位的行动成为信息交换的基本渠道的情况下。这尤其是在运动员训练[50]，运动教练[42]和运动康复[11，61]等领域的应用。在这些情况下，从全身姿势中提取详细的运动学特征的能力对于这些交互式系统的有效操作至关重要。但是，在开放和现实世界中实施姿势捕获系统构成了巨大的挑战。这在很大程度上是由于目标运动在各个空间位置及其行动的多样性的不可预测性。此外，要考虑到幼稚用户的可接受性至关重要，尤其是当他们需要佩戴设备或留在特定区域以享受服务时。为了在用户舒适度和姿势估计精度之间达到平衡，我们寻求一种多功能，灵活和交互式的副驾驶，当他们在空旷的区域移动和行动时，可以积极了解用户的骨骼姿势。鉴于机器人技术的最新进展，采用视觉机器人为此目的成为有前途的解决方案。尽管如此，这在用视觉系统驱动机器人时构成了独特的挑战和问题。在这项探索性工作中，我们针对一个中心问题：如何使视觉机器人适应其位置和观点，以跨不同空间位置和动作类型进行最佳姿势估计？工作这对于基于视觉的系统至关重要，因为固定视角和用户的不同方向引起的遮挡可以显着降低准确性。解决这些问题时，本文介绍了Pepperpose，这是与类人生物机器人集成的以姿势估计为中心的机器人系统[6]。我们训练了机器人在移动目标时积极跟踪他们，并调整观点以改善姿势估计结果。因此，Pepperpose可以充当基本的动作感应平台，该平台消除了用户对戴其他设备或留在受限区域内的需求。我们在涉及30名参与者的现实世界中评估了该系统的性能。，我们通过利用从参与者的全身运动捕获诉讼中获得的同步高保真姿势来量化其姿势估计的精度，从而整合了惯性测量单元（IMUS），其轨道损失率以及向各种参与者行动中的最佳观察位置移动到最佳观察位置的速度。虽然这种机器人的当前成本可能无法承受，但我们强调了机器人姿势估计解决方案的潜力，该解决方案可能会提供更丰富的交互机会，对用户体验的影响很小。
人的大脑使用空间模式代表分段环境
人类和动物使用认知图来表示环境的空间结构。尽管这些地图通常被概念化为以等电位的方式扩展到已知的空间，但Psy Chrogical证据表明，人们在心理上分段的复杂环境进入了子空间。不明白这项操作背后的神经认知机制，我们熟悉了参与者的虚拟庭院，该虚拟庭院被河流分为两半。然后，我们使用行为测试和fMRI来了解如何在此环境中编码空间位置。参与者的空间判断和多毒素激活模式受庭院的划分影响，表明即使环境的所有部分都可以共同提供，边界的存在也会引起精神分割。在海马和枕叶区域（OPA）中，在示意图空间代码中表现出的环境的分段组织，这些空间代码表示两个子空间中的几何等效位置。在retplenial复合物（RSC）中，响应与集成的空间图更一致。这些结果表明，人们同时使用局部空间模式和集成的空间图来表示分段环境。我们假设示意图可以作为组织成分元素组织复杂知识结构的一般机制。