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从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。
事件相关的 alpha 节律调制解释了脑电图中的听觉 P300 诱发反应
[1] 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡 04103，德国 [2] 柏林夏里特医学院伯恩斯坦计算神经科学中心，柏林 10117，德国 [3] 罗氏制药研究与早期开发、神经科学与罕见疾病，罗氏巴塞尔创新中心，F.霍夫曼-罗氏有限公司，巴塞尔，4070，瑞士 [4] 莱比锡大学 LIFE – 文明疾病研究中心，莱比锡，04109，德国 [5] IU 国际应用技术大学心理学系，埃尔福特，53604，德国 [6] 莱比锡大学医学中心精神病学和心理治疗系，莱比锡，04103，德国 [7] 精神病学、心身医学和心理治疗，法兰克福歌德大学，法兰克福，60323，德国 [8] 医学信息学，统计学和流行病学研究所（IMISE），莱比锡大学，莱比锡，04109，德国 [9] 认知神经病学系，莱比锡大学医院，莱比锡，04103，德国 [10] 神经物理学组，神经病学系，夏里特 - 柏林大学医学院，柏林，10117，德国
使用透明的光电神经元阵列宽带非线性调制
抗淀粉样蛋白疗法，包括lecanemab，是阿尔茨海默氏病（AD）的新紧急治疗方法，其重点是从大脑中去除淀粉样蛋白β。AD具有复杂的病理生理学，其特征在于突触失调和淀粉样蛋白β的斑块和含有神经原纤维缠结的斑块的存在[1]。淀粉样蛋白Aβ肽是由淀粉样蛋白前体蛋白（APP）的切割形成的，即神经元突触中的跨膜蛋白，通过β泌尿蛋白酶和γ泌尿酶[1，2]形成。随后将其分泌为Aβ单体进入细胞外空间，该空间具有聚集的偏见，形成可溶性低聚物，原纤维，然后形成斑块[1，3]。Aβ清除率部分通过载脂蛋白E（APOE）进行了调节，该载脂蛋白E（APOE）由APOE基因编码[4，5]。apoE具有三个不同的等位基因的多态性，它们编码三个同工型：E2，E3和E4。APOE4等位基因的存在与基因剂量依赖性AD风险和更早的发作有关，并且发现APOE4的存在与Aβ的清除较慢有关，因此，APOE3和APOE3，然后是APOE2的较早和更高的Aβ积累[4，5]。
基于液晶的光场调制及其它
液晶作为一种优良的电光材料，具有效率高、工作光谱范围广、可采用多种外场刺激（如电场/磁场、光照、热量）等优点，被广泛应用于光场调制。此外，其他材料如二氧化硅和一些氧化物基超表面、超材料、光子晶体、铌酸锂基非线性晶体等也在光场调制中发挥着独特的优势。关键词： - 光场调制 - 空间结构光束 - 相位 - 振幅 - 偏振 - 空间光调制 - 时域调制 - 频率调制 - 液晶
干细胞功能的轻辅助调制和...
基于抽象的干细胞（SC）疗法被证明是再生医学的支柱。尽管有明显的潜在，可为再生治疗的SC的直接嫁接或植入SC遇到了各种翻译障碍，例如植入植入细胞的匮乏，降低效力降低，植入后细胞死亡，细胞死亡，细胞损害，由炎症预先存在的炎症和免疫抵押。因此，新兴大道是无细胞的方法；使用SC秘密。尽管正在探索基于药理学分子/化学物质，细胞因子和生长因子的启动方法以引起增强的秘密产量，但潜在的关注包括在分泌分离过程中需要连续补充和潜在的化学污染。为了减轻这些关注，还研究了各种用于振奋SC的非药物方法，其中包括光生物调节（PBM）具有引起的兴趣。尽管有积极的结果，但尚未确定标准化参数以进行重现结果。此外，基于PBM的SC刺激和秘密产生的机制阐明很差，并且存在对细胞类型的影响，培养条件对PBM的影响的重要知识差距。本综述旨在洞悉该新兴领域的当前状态，该领域强调了新的途径和临床翻译的潜在挑战。我们还总结了有关SC细胞类型和培养条件的基于PBM的增殖，分化和分泌的生产的研究。因此，已经提出了基于PBM的SC秘密的推定机制。此外，由于缺乏基于固定的PBM的固定协议，缺乏分化和秘密组，因此对基于PBM的SC刺激需求的功能目标和途径的知识升级。
负载调制功率放大器的线性和效率
在现代通信标准中，功率放大器（PA）必须在越来越大的动态范围和带宽上实现高效率，同时保持严格的线性要求。效率提高可以通过负载调制体系结构（例如Doherty功率放大器）来实现。但是，基于此概念的放大器通常与线性降解有关。在4G网络中，数字预性用于减轻负载调节的放大器的非线性。但是，5G NR系统的更大带宽和复杂性限制了DPD的适用性。本论文旨在解决高效率功率扩增器的固有线性，以便无需有限的预期，可以充分地进行效率。它专注于负载模块的平衡放大器（LMBA）。LMBA是最近的建筑，作为经典Doherty PA的替代品。这里提出了对LMBA的新数学分析，重点是负载调制轨迹。这种基于阻抗的分析导致开发了一种新方法，用于从主晶体管的载荷测量值中设计线性/有效的功率放大器。将此方法应用于10W gan Hemt，我们表明，在单端配置中具有相似性能的三个不同的放大器在LMBA档案中使用时的性能非常不同。根据我们的理论，LMBA的幅度（AM-AM）和相（AM-PM）畸变取决于负载轨迹。然后，在GAAS技术中使用相同的方法在1W频段1W MMIC放大器上应用。选择它以使相失真最小化，然后可以选择第二个谐波终止以最大化效率。j级第二谐波终止被确定为最佳情况，导致-40.5dBC ACLR（相邻的通道泄漏比），当用10 MHz刺激10 MHz时，在2.4GHz的耗尽效率为40.5％，为8.6db Papr（峰值平均电力比）LTE信号。但是，在这些频率下，第二个谐波终止对功率放大器的效率的影响很小。缺乏这种额外的自由度，不能为缓解AM-PM选择载荷轨迹，并且效率/线性权衡会降低。最后，提出了阻抗不匹配在功率放大器中的起源和影响。研究了输出阻抗不匹配下负载调制平衡放大器的性能。我们观察到，如果未在输出处显示最佳阻抗，则会取消LMBA的效率提高。然后提出了一种新型的双重平衡LMBA，以实现高效率功率放大器中的不匹配弹性。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
高能岬角偏转激流的现场测量：潮汐调制、极低频脉动和垂直结构
摘要：岬角裂流，有时也称为边界裂流，是冲向从海滩向海延伸的天然或人工障碍物（如岬角或丁坝）的裂流。它们可能是由沿岸流对障碍物的偏转或由于障碍物背风处的波浪阴影导致的沿岸破碎波高变化所驱动的。因此，驱动机制主要取决于波浪相对于天然或人工障碍物的入射角。我们分析了 42 天的速度剖面测量值，这些测量值是在法国西南部安格雷高能中大潮海滩的天然岬角上进行的。在秋冬季节，随着潮位变化，在 6.5-10.5 米深处收集的，离岸显著波高和周期分别为 0.9-6 米和 8-16 秒，波浪入射角范围为 -20 ◦ 至 20 ◦。这里我们分析了对应于大约 24 天测量的偏转裂口配置，其中随着波浪和潮汐条件的变化，流速计交替位于裂口颈部、裂口头部或远离裂口的位置。偏转裂口与较大的离岸定向速度（高达 0.6 米/秒的深度平均速度）和低能至中等能波的潮汐调制有关。发现偏转裂口的垂直剖面从裂口颈部的深度均匀变化到裂口头部离岸深度变化剧烈的变化，最大速度位于表面附近。裂口的极低频运动非常剧烈，范围为 10-60 分钟，主要峰值周期约为 40 分钟，即周期比通常报告的要长。在冲浪区边缘以外测量到的强烈的离岸速度为偏转裂口提供了新的见解，它是海湾（或结构控制的）海滩与内架和/或相邻海湾之间水和沉积物交换的主要机制。