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脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性，研究人员试图使用脑电图（EEG）和皮肤电导（SC）鉴定可靠的疼痛特征（生物标志物）。尽管如此，它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少，并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求，新型的非药理干预措施，例如经皮神经刺激（TENS），通过神经调节和虚拟现实（VR）激活外周痛缓解，以调节患者的注意力。但是，所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见，具体取决于其倾向和耐受性，以及未考虑疼痛发作的时间的未明确，预定义的会话时间表。在这里，我们显示了一个脑部计算机界面（BCI），该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征，并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后，通过电力诱导疼痛，用13个健康受试者对BCI进行了测试，并在实时解码疼痛中显示了82％的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75％的神经性患者进行了验证，因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低（50％NPSI评分）的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化，数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性，以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
电子与计算机科学工程。
Field Effect Devices (FET) 4.1 JFET: Construction, symbol, operation, V-I & transfer characteristics MOSFET: Construction, operation, symbol, V-I & transfer characteristics of the DMOSFET & E-MOSFET (theoretical description only for JFET & MOSFET) 4.2 DC Circuit Analysis: DC load line, Q-point & region of operation, common MOSFET configurations of common source (CS), common drain (CD) & common gate （CG），分析偏置电路（仅针对E-MOSFET＆D-MOSFET的数值示例； NO JFET）4.3 AC分析：AC负载线，MOSFET的小信号（AC）模型及其等效电路，小信号（AC）的小信号（AC）共同源（CS）配置MOSFET MOSFET AMPLIFIER（包括数字）（数值）>
UNIT-1st 什么是计算机？计算机是一种先进的...
单元 2 数字系统是在计算机系统体系结构中表示数字的技术，每个保存或从计算机内存中获取的值都有一个定义的数字系统。 计算机体系结构支持以下数字系统。 二进制数系统 八进制数系统 十进制数系统 十六进制 (hex) 数系统 1) 二进制数系统：二进制数系统只有两位数字 0 和 1。在该数系统中，每个数字（值）都用 0 和 1 表示。二进制数系统的基数为 2，因为它只有两位数字。 2) 八进制数系统：八进制数系统只有从 0 到 7 的八 (8) 位数字。在该数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6 和 7 表示。八进制数系统的基数为 8，因为它只有 8 位数字。 3) 十进制数系统：十进制数系统只有十 (10) 位数字，从 0 到 9。在这个数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6、7、8 和 9 表示。十进制数系统的基数是 10，因为它只有 10 位数字。4) 十六进制数系统：十六进制数系统有十六 (16) 个字母数字值，从 0 到 9 和 A 到 F。在这个数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E 和 F 表示。十六进制数系统的基数是 16，因为它有 16 个字母数字值。这里 A 是 10，B 是 11，C 是 12，D 是 13，E 是 14 且 F 是 15。如何将数字从一种进制转换为另一种进制？
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
创新的预测量子计算机建模
世纪，在量子级别上开发有效的工具是相当多的，以提高数据的确定性和互操作性。量子计算机以量子力学为基本的原理，即使我们正处于开发的开始，仍然有望带来惊喜。Quantum计算机是唯一可以实现指数加速经典compoter的计算模型。量子计算机当前面临的主要挑战包括增加或减少给定系统的量子数量，同时管理以保留量置的属性和量子系统的纠缠状态，以通过适当的量子算法执行数据操作。在本文中，我们将概述量子计算机，将描述加密的演变以及与量子计算机的计算性能，效率和预测性建模有关的理论。原型和量子模拟算法将提出改善新量子宇宙的寿命。
致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
计算机系统架构专题讲稿
1958 年，集成电路的发明带来了电子技术的革命，开启了微电子时代。集成电路定义了第三代计算机。 微电子：微电子的字面意思是“小型电子器件”。自从数字电子器件和计算机行业诞生以来，数字电子电路的尺寸一直呈持续减小的趋势。 IBM SYSTEM/360 到 1964 年，IBM 凭借其 7000 系列机器牢牢控制了计算机市场。同年，IBM 发布了新的计算机产品系列 System/360。 DEC PDP-8 IBM 推出第一台 System/360 的同一年，又推出了另一款具有里程碑意义的首批产品：数字设备公司 (DEC) 的 PDP-8。在当时，普通计算机需要空调房，而 PDP-8（业界将其称为微型计算机，源于当时的迷你裙）足够小，可以放在实验台上或内置到其他设备中。它无法完成大型机的所有功能，但售价 16,000 美元，对于每个实验室技术人员来说都足够便宜。相比之下，几个月前推出的 System/360 系列大型机售价高达数十万美元。
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