XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System纹影
Agile and Dynamic Control Technologies to Enhance System Stability and Power Quality Considering Renewables and Electrical Vehicle Impact 新能源与电气化交通影响下
• Project Summary & objectives - The project will develop tools to ensure safe and reliable power supply associated with the transition towards an electric vehicle (EV) dominated transportation sector, while leveraging on renewable energy (such as solar PV) and battery storage systems to support EV charging and carbon emission reduction. It achieves social benefits through three layers: (i) System - It will enable system operators to effectively manage the power grid to host large number of EVs without blackout while enjoying capital deferral benefits; (ii) community - It provides tools for car park operators with EV charging facilities to avoid potential loss of electricity; and (iii) individuals - It provides optimal charging strategies for EV owners to save on charging while being assured of sufficient battery charge to drive. 该项目将开发工具，以确保有大量电动车出现的交通电气化过程中安全可靠的电力供应, 同时充分利用可再生能源( 比如太阳能) 和电池储能系统支持电动车充电及减少碳排放。它通过三个层面实现社会效益: (i) 系统- 使系统运营商能够有效管理电网，在不停电的情况下支持大量电动汽车，同时享受资本递延收益； (ii) 社区– 让有电动汽车充电设施停车场的物业避免潜在的停电风险； (iii) 个人- 为电动车车主提供最佳充电策略，以节省充电费用，同时确保有足够的电池电量来驾驶。
小鼠终纹外侧和内侧前背床核的全脑输入映射
终纹床核 (BNST) 的前部调节恐惧和压力反应。前背 BNST (adBNST) 在解剖学上可进一步细分为外侧和内侧部分。尽管已经研究了 BNST 亚区的输出投影，但对这些亚区的局部和全局输入连接仍然知之甚少。为了进一步了解以 BNST 为中心的电路操作，我们应用了新的病毒遗传追踪和功能电路映射来确定小鼠 adBNST 外侧和内侧亚区的详细突触电路输入。在 adBNST 亚区注射了单突触犬腺病毒 2 型 (CAV2) 和狂犬病毒逆行示踪剂。杏仁核复合体、下丘脑和海马结构占 adBNST 总体输入的大部分。然而，外侧和内侧 adBNST 亚区具有不同的长距离皮质和边缘大脑输入模式。外侧 adBNST 具有更多来自前额叶（前边缘、下边缘、扣带回）和岛叶皮质、前丘脑和外嗅皮层/外嗅皮层的输入连接。相比之下，内侧 adBNST 接收来自内侧杏仁核、外侧隔膜、下丘脑核和腹侧下托的偏向输入。我们使用 ChR2 辅助电路映射确认了从杏仁海马区和基底外侧杏仁核到 adBNST 的长距离功能输入。选定的新型 BNST 输入还通过来自艾伦研究所小鼠脑连接图谱的 AAV 轴突追踪数据进行了验证。总之，这些结果提供了外侧和内侧 adBNST 亚区差异传入输入的全面图谱，并为 BNST 电路对压力和焦虑相关行为的功能操作提供了新的见解。
襁褓蜱（Acari）监测指南
Amblyomma (A. americanum 和 A. maculatum)、Dermacentor (D. andersoni、D. occidentalis 和 D. variabilis) 和 Rhipicephalus sanguineus 是美国最重要的一些中纹蜱，它们会叮咬人类并传播病原体。引起公共卫生问题的病原体与上述每种中纹蜱属有关，每年导致数千人患病。与蜱相关的其他微生物的致病性未知或尚未从人类中明确分离出来。除了这些蜱虫外，其他蜱虫偶尔也会叮咬人类，但本文不会详细讨论。本文描述的监测方法可应用于更广泛的中纹蜱，但可能需要针对宿主的收集工作才能找到未成熟阶段的蜱虫。
人工智能等发展对劳动力市场影响的调查
1人工智能是指以人工方式实现智能的技术。本文中使用的“人工智能等”一词是广义的，包括机器学习、自然语言处理等人工智能要素技术以及在软件、机器人等方面应用和实现的人工智能技术。机器学习是人工智能的技术要素之一，是一种利用数据对特定现象进行分析和学习，并做出判断和预测的算法和技术。其中之一就是深度学习，这是一种通过分层神经网络来提取特征的技术。利用这一点的自然语言处理技术ChatGPT被称为生成式AI，因为它可以根据用户的指令（提示）从训练数据中生成内容。
基于 SSVEP 的 BCI 中闪烁刺激的数量和大小的影响
[1] Muse™：Muse 2：脑感应头带 - 技术增强冥想，https://choosemuse.com/muse-2/。（访问日期：2021/12/01）。[2] FocusCalm：FocusCalm — 训练你的大脑以减轻压力 — 冥想头带，https://focuscalm. com/。（访问日期：2021/12/01）。[3] NextMind：NextMind - 实时脑机接口 - 立即订购你的开发套件，https://www.next-mind.com/。（访问日期：2021/12/01）。 [4] Parini, S.、Maggi, L.、Turconi, AC 和 Andreoni, G.: 基于四类 SSVEP 范式的稳健且自定步调的 BCI 系统：高传输率直接脑通信的算法和协议，计算智能与神经科学，第 2009 卷，第 1-11 页 (2009)。[5] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 使用新颖的 BCI 向导对基于 SSVEP 的 BCI 进行自主参数调整，神经科学前沿，第 9 卷，第 474 页 (2015)。[6] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 探索基于多目标 SSVEP 的 BCI 应用的可能性和局限性，2016 年第 38 届国际
基于超低功耗实时机器学习的 fNIRS 运动伪影检测
摘要 — 由于迭代矩阵乘法或梯度计算，机器学习模块通常需要大量的处理能力和内存。因此，它们通常不适用于处理能力和内存有限的可穿戴设备。在本研究中，我们提出了一种用于功能性近红外光谱 (fNIRS) 系统的超低功耗、基于实时机器学习的运动伪影检测模块。我们实现了 97.42% 的高分类准确率、38 354 个查找表和 6024 个触发器的低现场可编程门阵列 (FPGA) 资源利用率以及 0.021 W 的动态功耗。这些结果优于传统的 CPU 支持向量机 (SVM) 方法和其他最先进的 SVM 实现。这项研究表明，可以利用基于 FPGA 的 fNIRS 运动伪影分类器，同时满足低功耗和资源限制，这在嵌入式硬件系统中至关重要，同时保持高分类准确率。
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
基于学习的基于学习的运动伪影在功能近红外光谱中的去除
尽管多年来FNIRS技术得到了改进，但FNIRS数据集的处理仍然是一项艰巨的任务。尤其是，由于Optodes和Scalp之间的耦合变化而导致的运动伪影识别并纠正并纠正了很难且耗时。此类伪影表示为时间序列信号中的峰值或偏移。由于峰或移位的幅度通常比血液动力学反应功能（HRF）高得多，因此FNIRS信号被显着污染，并且不会反映皮质激活。当头部和四肢的运动在实验方案中不可避免甚至需要时，这种现象就会更明显，例如语音，17个步行，18和手术任务。11，12最近，由于可穿戴或无线FNIRS设备（19，20）的升高，该问题加剧了这些设备的移动范围，用于跑步或团队工作，这些设备更容易受到运动文物的影响。因此，消除运动伪影的有效方法对于在这些情况下利用FNIR是必不可少的。多年来开发的一些策略包括在数据处理过程中保留任何具有运动伪像的试验。仅当收集大型数据集并且不是当前的主要实践时才使用。另一种策略是通过视觉检查识别具有运动伪影的试验/通道，或在普遍的FNIRS数据处理工具箱Homer2中使用诸如HMRMotionArtifact功能之类的功能，然后从进一步分析中丢弃它们。为例，参考。35最近的研究36不过，最合适的方法是使用高级时间序列数据处理方法处理这些试验/通道。这些包括样条插值，21小波滤波，22个主成分分析（PCA），23 Kalman滤波，24和基于相关的信号改进（CBSI）。25这些方法的性能在很大程度上取决于一组假设，以描述运动伪影和参数相关调整的主观选择（表1）。29证明，选择PCA参数，即PCA删除27为0.80和0.97的数据中的方差百分比产生了显着不同的结果。因此，高度可取的方法，不需要对参数的主观微调或不依赖严格的假设的方法。在这里，我们提出了一种自动学习噪声特征的深度学习方法。在过去十年中，深度神经网络已成为一种强大的工具，可以快速有效地抑制图像数据集中的噪声。深度学习模型已被证明可以增强竞争性降解结果，同时与召开方法相比，保留了更多纹理细节。30 - 33深度学习网络在应用于医学成像问题时也表现出卓越的性能。例如，denoising自动编码器（DAE）模型可以Denoise乳房X线照片[结构相似性指数量度（SSIM）从0.45到0.73]和Dental X射线数据（SSIM从0.62到0.86）。34 A DAE模型的峰值信噪比（PSNR）和SSIM高10％，而SSIM比胸部辐射图中的常规算法高。