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用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
使用神经形态听觉传感器和脉冲神经网络实时检测神经元培养中的爆发
在许多情况下，从基础神经科学到生物医学应用，正确识别突发事件都至关重要。然而，文献中可以找到的突发检测方法都没有被广泛用于此任务。作为传统技术的替代方案，提出了一种用于实时突发检测的新型神经形态方法，并在体外培养采集的数据上进行了测试。该系统由一个神经形态听觉传感器组成，它将从电生理记录中获得的输入信号转换为尖峰并将其分解为不同的频带。传感器的输出被发送到在 SpiNNaker 板上实现的经过训练的尖峰神经网络，该网络可辨别突发和非突发活动。这种数据驱动的方法与 8 种不同的传统基于尖峰的方法进行了比较，解决了它们的一些缺点，例如能够检测高频和低频事件并以在线方式工作。使用所提出的系统，在检测到的事件数量、平均突发持续时间和相关性方面获得了与当前最先进的方法相似的结果，也受益于
实验室手册
步骤 1：启动进程步骤 2：接受就绪队列中的进程数和时间段（或）时间片步骤 3：为就绪 Q 中的每个进程分配进程 ID 并接受 CPU 突发时间步骤 4：计算每个进程的时间片数，其中进程（n）的时间片数 = 突发时间进程（n）/时间片步骤 5：如果突发时间小于时间片，则时间片数 =1。步骤 6：假设就绪队列为循环 Q，计算进程（n）的等待时间 = 进程（n-1）的等待时间 + 进程（n-1）的突发时间 + 从进程（n-1）获取 CPU 的时间差（a）进程（n）的周转时间 = 进程（n）的等待时间 + 进程（n）的突发时间 + 从进程（n）获取 CPU 的时间差。步骤 7：计算（a）平均等待时间 = 总等待时间/进程数（b）平均周转时间 = 总周转时间/进程数步骤 8：停止进程 1.1.3 程序：
重新审视战略和绩效概念......
战略与财务绩效之间的关联在科学研究中很常见。然而，尽管许多研究人员已经讨论过深思熟虑战略和突发战略之间的二分法，但在文献中并没有达成共识。此外，学术界的主流做法是研究绩效的财务视角，通常不考虑其多元方面。基于这种反思，本理论研究讨论了彭等人（2009 年）战略框架中的缺陷，该框架侧重于战略和绩效。因此，我们建议对战略框架进行审查，包括四个战略阶段（深思熟虑、深思熟虑、突发和突发）和多元绩效。我们还提出了可以在商业战略中进行的方法研究。
产品数据表
电磁兼容性 静电放电抗扰度试验 - 测试等级: 8 kV (空气放电) 符合 IEC 61000-4-2 静电放电抗扰度试验 - 测试等级: 6 kV (接触放电) 符合 IEC 61000-4-2 电磁场敏感性 - 测试等级: 10 V/m (80 MHz ... 3 GHz) 符合 IEC 61000-4-3 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 2 kV (电源线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 1 kV (模拟 I/O 和工作电压之间) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 2 kV (继电器线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变/突发抗扰度试验 - 测试等级: 1 kV (以太网线) 符合符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变 / 突发抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (COM 线) 符合 IEC 61000-4-4 电气快速瞬变 / 突发抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (CAN 线) 符合 IEC 61000-4-4 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 2 kV (电源 (共模)) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV (电源 (差模)) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 1 kV 共模 (数字量 I/O) 符合 IEC 61000-4-5 浪涌抗扰度测试 - 测试等级: 0.5 kV 差模 (数字量 I/O) 符合 IEC 61000-4-5 传导 RF 干扰 - 测试等级: 10 V （0.15...80 MHz）符合 IEC 61000-4-6 传导发射 - 测试等级: 150 kHz...30 MHz 符合 EN 55011 辐射发射 - 测试等级: 30 MHz...1 GHz 符合 EN 55011
AI在URI 2.0突发学习音频谱图变压器转移入学快速事实2025–2026
环境与生命科学学院动物科学与技术水产养殖和渔业科学生物学生物学生物学生物技术细胞和分子生物学环境和自然资源经济学环境科学环境科学和管理地质和地质海洋学景观建筑*海洋生物学生物学生物学医学实验室科学*分子神经科学范围内部和食品范围内的农业和食品>食品>食品农业和食品>食品>食品>食品。环境与生命科学学院动物科学与技术水产养殖和渔业科学生物学生物学生物学生物技术细胞和分子生物学环境和自然资源经济学环境科学环境科学和管理地质和地质海洋学景观建筑*海洋生物学生物学生物学医学实验室科学*分子神经科学范围内部和食品范围内的农业和食品>食品>食品农业和食品>食品>食品>食品。
AI在URI 2.0 突发学习音频谱图变压器 转移入学快速事实2025–2026
•科学发现：ASTS可用于分析和理解复杂的音频信号，从而在声学，神经科学和语言学等领域引起新的科学发现。•医疗应用：AST可以应用于医学研究，例如根据心脏，肺部或其他器官的音频信号诊断疾病。•教育工具：ASTS可用于开发教育音乐理论，语音疗法和其他与音频相关的学科的教育工具。总而言之，迅速训练的音频谱图变压器系统的开发有可能彻底改变音频处理和分析领域，并在各个行业和研究领域之间产生深远的影响
AFR/RC72/8 2022 年 7 月 7 日区域委员会...
1. 突发卫生事件给非洲卫生系统和经济造成沉重打击，有可能使数十年来辛苦取得的成果化为乌有。非洲区域每年要应对 100 多起突发卫生事件。与气候有关的事件，包括长期干旱、破坏性洪水和飓风，在数量和严重程度上都在增加。 2. 2016 年，卫生部长批准了“2016-2020 年区域卫生安全与紧急情况战略”，支持会员国做好准备、快速发现和及时应对突发卫生事件。随后，控制疫情的平均时间缩短了。然而，COVID-19 的破坏性影响要求建立有韧性的卫生系统，以便在应对突发卫生事件的同时提供优质的医疗服务。 3. 该战略吸取了从 COVID-19 中吸取的经验教训，旨在减少突发卫生事件对健康和社会经济的影响。该战略强调建设反应迅速的卫生系统，以有效管理卫生紧急情况，同时确保基本服务的连续性。该战略与实现卫生相关可持续发展目标和世卫组织工作总规划的战略相一致，强调实施近期全球审查的建议。 4. 作为该战略的一部分，世卫组织提出了三项由会员国牵头并在世卫组织协调和支持下开展的有针对性的努力。这三项努力的重点是防范（增强系统的应急能力，“PROSE”）、发现（改造非洲监测系统，“TASS”）和应对（加强和利用应急小组，“SURGE”）。 5. 请区域委员会审查并通过该战略。