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空间置换熵区分静止的大脑状态
我们使用顺序分析和空间置换熵来区分眼睛睁开和闭眼的静息脑状态。为此，我们分析了来自109名健康受试者的64个电极记录的脑电图数据，在两个一分钟的基线运行下：一只眼睛睁开，另一个闭着眼睛。我们使用空间序数分析来区分这些状态，其中评估了置换熵，考虑到每次时电极的空间分布。我们分析了仅考虑Alpha波段频率（8 - 12 Hz）的原始和后处理数据，这对于大脑中的静息状态很重要。我们得出的结论是，空间序数分析捕获了有关不同电极中时间序列之间相关性的信息。这允许在原始数据和过滤数据中闭上眼睛和眼睛打开静止状态。过滤数据仅放大状态之间的区别。重要的是，我们的方法不需要EEG信号预处理，这对于实时应用来说是一个优势，例如大脑计算机接口。
在未置换的生物医学领域中的关系提取
鉴于手动策展的资源密集型性质，评估集中选定项目的多样性很重要。量化训练集中的噪声后，以输入摘要的文本和预期的输出标签之间的差异形式，我们相应地探讨了不同的策略。将任务作为端到端的关系提取，我们评估了标准辅导（BioGPT，GPT-2和SEQ2REL）的性能，并使用开放的大语言模型（LLMS）（LLAMA 7B-65B）进行了少量学习。除了在几次射击设置中进行评估外，我们还探讨了开放LLM作为合成数据的潜力，并为此目的提出了新的工作流程。所有评估的模型在合成摘要而不是原始嘈杂数据时进行了实质性改进。我们提供表现最好的表现（F1得分= 59。0）天然产品关系端到端的MioGPT-LARGE模型以及所有培训和评估数据集。请访问https://github.com/idiap/abroad-re。
社论：生物材料在软组织工程和置换中的应用
与生物材料应用相关的研究涵盖了组织工程和再生医学 (TERM) 领域的很大一部分，本研究课题致力于生物材料用途的多种可能性。本研究课题共收到 10 篇手稿，35 位作者参与其中，最终选出 6 篇。其中 4 篇为原创研究文章，2 篇为评论文章。生物材料最有趣的方面之一是我们能够研究所选材料的整个生命周期，可能的第一步是建模和材料科学。通常，当我们尝试开发一种新材料时，可以使用各种光谱方法（例如傅里叶变换红外光谱 (FTIR)、X 射线光电子能谱 (XPS)）和显微镜方法（例如数字显微镜、扫描电子显微镜 (SEM) 或荧光显微镜）来评估表面和成分。这些方法需要根据起始材料和制造类型进行选择，这也是将生物材料划分为适当类别的另一个方面，因为金属基材料通常不适合 FTIR、荧光显微镜或通常不适合肿胀或酶分解相关的表征，但它们的途径或消除可以在生物系统中跟踪，例如，使用磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）、计算机断层扫描（CT）。制造方法主要可分为以下几种：相分离（沉淀）、快速成型、超临界流体技术、致孔剂浸出、静电纺丝、3D 打印、冷冻干燥、离心铸造、模板和微图案化（ Collins and Birkinshaw，2013；Tóth 等，2023）。然而，一般来说，对生物材料的主要要求是改善组织再生，并能够创造一个支持细胞附着、增殖、迁移和分化的环境（Juriga 等人，2022 年；Zhang 等人）。使用时间最长的生物材料之一是金属，因此可以肯定地说，这种材料经受住了时间的考验，然而，我们仍然可以看到金属生物材料的制造和处理方面的发展方向。在制造方面，传统方法是铸造金属，但金属的 3D 打印正在迅速引起人们的兴趣，然而，由于 3D 打印医疗器械的监管尚不明确，因此医疗器械中仍然应用铸造材料（Burnard
犬髋关节骨关节炎模型中的生物表面置换
作者：BT Estes · 2021 · 被引用 18 次 — Reece，对接受单侧全髋关节置换术的狗的地面反作用力进行前瞻性评估。Am.J. Vet.Res.57, 1781–1785 (1996)。20.J. S. ...
基于非特征的EEG序列聚类置换分析
基于聚类的置换检验广泛用于神经科学研究中，用于分析高维脑电图 (EEG) 和事件相关电位 (ERP) 数据，因为它可以解决多重比较问题而不会降低统计功效。然而，经典的基于聚类的置换分析依赖于参数 t 检验，如果数据分布不正态，则可能无法验证其假设，因此可能需要考虑其他选择。为了克服这一限制，我们在此介绍了一种基于非参数 Wilcoxon-Mann-Whitney 检验的 EEG 序列聚类置换分析新软件。我们在两个独立的 ERP 和 EEG 频谱数据集中测试了 t 检验和非参数 Wilcoxon 实现：虽然基于 t 检验和基于非参数 Wilcoxon 的聚类分析在 ERP 数据的情况下显示出相似的结果，但 t 检验实现无法在频谱数据的情况下发现聚类效应。我们鼓励使用非参数统计数据对 EEG 数据进行聚类置换分析，并且我们为此计算提供了一个公开可用的软件。© 2022 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
通过横向流动试验中的 CRISPR-Cas9 介导的链置换检测病毒
保留所有权利。未经许可不得重复使用。永久。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 许可，可以在此版本中显示预印本。版权所有者于 2025 年 1 月 28 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.27.25320727 doi: medRxiv preprint
学习通过基于图的模仿学习来优化置换流动商店调度
置换流店调度（PFSS）旨在寻找工作的最佳置换，广泛用于制造系统中。在解决大规模PFSS问题时，传统的优化算法（例如启示录）几乎无法满足解决方案准确性和计算效率的需求，因此基于学习的甲基苯酚最近引起了更多的关注。通过加强学习方法来解决问题，这些工作在培训期间遇到了缓慢的收敛问题，并且在解决方案方面仍然不够准确。为此，我们建议通过专家驱动的模仿学习来训练该模型，从而更加准确地加速收敛。此外，为了提取输入作业的更好的效率表示，我们将图形结构合并为编码器。广泛的实验表明，我们提出的模型获得了重大的促进性，并在多达1000个工作岗位的大规模问题中提供了出色的概括性。与最先进的信息学习方法相比，我们的模型网络插曲仅减少到其仅37％，而我们模型对专家解决方案的解决方案差距从平均6.8％降至1.3％。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/longkangli/pfss-il。
(G*) 置换不变自旋系综中任意状态的确定性构造
原子和固态自旋集合是有前途的量子技术平台，但实际架构无法解析单个自旋。不可解析的自旋集合的状态必须遵循置换不变性条件，但目前尚不清楚生成一般置换不变 (PI) 状态的方法。在这项工作中，我们开发了一种系统策略来生成任意 PI 状态。我们的协议首先涉及用工程耗散填充特定的有效角动量状态，然后通过改进的 Law-Eberly 方案创建叠加。我们说明了如何通过现实的能级结构和相互作用来设计所需的耗散。我们还讨论了可能限制实际状态生成效率的情况，并提出了脉冲耗散策略来解决这些问题。我们的协议解锁了以前无法访问的自旋集合状态，这可能有利于量子技术，例如更强大的量子存储器。
基于GA的置换逻辑，用于离岸多源可再生公园的网格集成
摘要：本文提出并分析了基于遗传算法的置换控制逻辑，该控制逻辑应用于离岸多源公园的聚合器。在反馈中考虑了共同耦合点处的能量损失。本文着重于海上分布的能源，例如光伏（PV），风和波浪功率。这项研究的主要贡献是对控制系统的开发，该控制系统能够单独跟踪需求曲线所施加的设定点，引入了近海流动PV/Wind/Wave Wave Power Farms的容量因素，以及将纯净的越野可再生能源揭育为潜在的无潜在储存源，作为潜在的无潜在储藏量。旧金山附近地点的案例研究结果表明，通过实施拟议的方法，能源损失和容量因素会积极影响。
室内风幕和风扇对置换通风空间交叉感染风险的影响
摘要。空气幕是一种有效的控制方法，用于分隔空气空间并减少不同区域之间空气、热量和污染物的交叉传输。研究表明，置换通风比混合通风更有利于室内空气质量。然而，置换通风可能容易受到一种称为锁定现象的影响，即污染物被保持在空间的较低分层部分并增加感染的可能性。本研究调查了室内空气幕和循环风扇是否可以减少置换通风空间的锁定现象，从而降低整个呼吸区的感染风险。具体来说，进行了数值测试以探索侧壁扩散器集成垂直槽空气幕是否足以降低感染风险。此外，在居住者上方使用循环风扇来探索它们是否会减少锁定现象。结论是，侧空气幕槽和循环风扇都不足以降低感染风险。事实上，所有测试的方法都会增加感染风险。感染风险的增加与之前的研究结果相反，这是由于整个空间的气流模式发生变化，破坏了热羽流，导致污染物从房间的一侧泄漏到另一侧。循环风扇提供了有希望的结果，但应在给定空间内风扇的理想数量、位置、流速、方向和尺寸方面进行进一步优化。