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基于Minkowski距离的新型脑电图聚类方法提高癫痫智能诊断能力
本文介绍了一种基于闵可夫斯基数学相似性的新型聚类方法，以改进用于分类的EEG特征选择，并在机器学习的背景下实现高效的粒子群优化（PSO）。鉴于高维医学数据集的复杂性，特征选择在预防疾病和促进公共健康方面起着至关重要的作用。通过采用闵可夫斯基聚类，目标是将数据集记录分组为两个具有高特征一致性的聚类，从而通过应用 PSO 等优化技术来选择最优特征，从而提高准确性。此外，所提出的模型可以扩展到智能数据集，包括EEG和其他数据集。由于精确分类所需的特征较少，因此智能特征选择是机器学习的一个高级步骤。本文研究了影响波恩大学EEG数据集中特征选择的关键因素。将所提出的系统与各种优化和特征选择方法进行了比较，结果表明，在基于准确度测量分析和分类EEG信号方面具有卓越的性能。实验结果证实了所提出的模型作为脑电图数据分类的有用工具的有效性，准确率高达 100%。这项研究的成果有可能通过简化识别和诊断脑部疾病的过程，使相关专业的医学专家受益。从技术上讲，机器学习算法 RF、KNN、SVM、NB 和 DT 用于对选定的特征进行分类。
蛋白质结构的深层生成模型发现了跨连续折叠空间的远距离关系
我们对折叠空间的看法隐含地取决于许多假设，这些假设影响了我们分析，解释和理解蛋白质结构，功能和进化的方式。例如，查看蛋白质结构的相似性（例如，建筑，拓扑或其他层面）是否有最佳的粒度？同样，折叠空间的离散/连续二分法是中心的，但仍未解决。折叠空间bin“类似”折叠的离散视图分为不同的非重叠组；不可思议，这种融合会错过远程关系。虽然像CATH这样的层次结构系统是必不可少的资源，但较少的启发式和概念上的弹性方法可以实现对折叠空间的更细微的探索。建立在蛋白质结构的“尤其”模型的基础上，在这里，我们提出了一个深层生成建模框架，称为“ deepurfold”，用于分析蛋白质关系。deepurfold的学到的嵌入占据了高维的潜在空间，可以从给定蛋白质上蒸馏而成，以合并的代表统一序列，结构和生物物理特性。这种方法是结构指导的，而不是纯粹基于结构的，而DeepUrfold则学习了代表，从某种意义上说，这些代表“定义”超家族。用CATH部署Deepurfold揭示了逃避现有方法的进化性相关关系，并提出了一种新的，主要是连续的折叠空间视图，这种视图超出了简单的几何相似性，朝着综合序列序列↔结构↔函数↔功能↔函数↔函数↔。
DDASR：域距离自适应超分辨率重建 MR 脑图像
摘要 — 临床环境对高细节和快速磁共振成像 (MRI) 序列的需求很高，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是一种很有前途的解决此问题的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，这个过程通常无法捕获复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法产生了视觉上令人信服的纹理，并成功恢复了来自 ADNI1 数据集的过时 MRI 数据，在感知和定量评估中均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
DDASR：域距离自适应的 MR 脑图像超分辨率重建
摘要 — 临床环境对高细节和快速的磁共振成像 (MRI) 序列有很高的要求，因为成像信息不足会导致诊断困难。MR 图像超分辨率 (SR) 是解决此问题的一种有前途的方法，但由于获取成对的低分辨率和高分辨率 (LR 和 HR) 图像的实际困难，其性能受到限制。大多数现有方法通过下采样 HR 图像来生成这些对，而这个过程通常无法捕捉到复杂的退化和特定于域的变化。在本研究中，我们提出了一个域距离自适应 SR 框架 (DDASR)，其中包括两个阶段：域距离自适应下采样网络 (DSN) 和基于 GAN 的超分辨率网络 (SRN)。DSN 在下采样过程中结合了未配对 LR 图像的特征，从而能够生成域自适应的 LR 图像。此外，我们提出了一种具有增强注意力 U-Net 和多层感知损失的新型 GAN。所提出的方法可产生视觉上令人信服的纹理，并成功恢复 ADNI1 数据集中过时的 MRI 数据，在感知和定量评估方面均优于最先进的 SR 方法。代码可在 https://github.com/Yaolab-fantastic/DDASR 上找到。
您的企业如何能够比以往更紧密地拉近客户距离。
你看不到、摸不到、闻不到，但你绝对可以感受到信任的存在与否。在许多方面，信任是一种无形的力量，它帮助我们做生活中最重要的事情：爱、沟通、合作。还有做生意。经济学家会告诉你，信任程度较高的社会发展更快，繁荣程度更高，心境也更平和。当我想到信任时，我会想到我的妈妈：可靠、值得信赖，我知道她最关心我的利益。我清楚地记得，我刚结束体育训练（当时我大概十岁），妈妈没有来接我。十分钟、二十分钟过去了，但我没有惊慌失措或焦躁不安。我知道她迟到是有原因的，而且她会尽一切可能赶到那里。最后她面带微笑地来了，并向我道歉。当时交通堵塞得非常严重。对我来说，信任在商业中至关重要，这一点并不奇怪，最前沿的公司也在想方设法与客户建立信任，并缩小“信任鸿沟”——您将学到更多这个概念
使用屏蔽电磁场通道远距离测量人脑电磁场
由于皮质组织和心脏等其他组织会产生电磁场 (EMF)，而这些组织也会通过平衡自身的内在放电产生内在电流，因此需要足够灵敏的传感器来感知微小的电位和电位差。此外，适当的屏蔽以减少外部磁干扰也至关重要。这些试验中使用了由 Mu 金属片创建的金属屏蔽来阻挡任何潜在的外部 EMF 干扰，并且之前已由 Wiginton 等人和 Brazdzionis 等人确定其在这些参数范围内可以发挥作用[3-5]。Mu 金属是一种由镍铁制成的铁磁合金，由于其高磁导率而经常用于屏蔽电子设备免受磁场影响，从而能够吸收磁能[6]。
超越视力：距离远距离的LVMS智能导航
摘要 - 大型视觉模型（LVM）在理解和生成图像描述方面表现出了令人印象深刻的技能。但是，为了进一步提高自动驾驶汽车的决策能力并实现真正的自动导航，重要的是要通过推理和距离测量能力来增强这些模型。通过整合可以准确估算出仅视觉提示的各种对象的计算机视觉技术，LVMS处理自动驾驶汽车的感知输入将能够提供更精确，详细和上下文相关的驱动环境描述。这将允许车辆的决策系统做出更有信息的选择，并有效地浏览复杂的现实世界情景。描述包括车辆和诸如汽车，行人，交通标志和车道标记等物体之间的估计距离。，LVM不仅可以描述图像显示的内容，还可以描绘关键对象之间具有数值距离值的场景。通过估计距离的推理和度量空间意识增强，LVM处理自动驾驶汽车的图像将支持更明智的导航和在不同条件下的操纵选择。该车辆将对周围环境有更定量的了解，以帮助自动决策。通过应用这种增强的看法，我们的辅助驾驶系统可能能够提高道路安全性。单独使用相机输入可以实时准确地量距。这使系统可以就安全后距离做出明智的决定，并向驾驶员提供警报。我们增强的感知模块有可能通过帮助驾驶员保持与前方车辆更安全的距离来减少事故。我们的辅助驾驶系统可以通过监视前方的道路并在安全距离上为驾驶员提供建议，从而减少碰撞。关键字：大视觉模型，增强感知，计算机视觉，Yolo 1。简介
单晶金属膜的近距离升华
单晶金属纤维的成本效益，多功能和快速沉积对于从催化，等离子体，电化学和光电子学到模板，外延底物和集成纳米制造的广泛应用至关重要。高晶体质量通常意味着低增长率，这使得通过常规方法实现超过1 µm的厚度的挑战。我们显示了MGO底物上表面纳税单晶Au，Ag和Cufim的宽敞空间升华。我们在小于1H的厚度中证明了10 µm的厚度，同时在一系列低索引晶体膜方向上保持低5 nm RMS的表面粗糙度。我们表明，可以通过基于“视线”升华的简单模型来捕获结果，该模型可作为预测工具，并提供了讨论更广泛的潜力以及这种方法的局限性的基础。
太平洋之旅。受国王陛下的命令，为探索北半球而进行的一次航行，目的是确定北美西侧的位置和范围；它与亚洲的距离；以及通往欧洲的北部航道的可行性。1776 年、1777 年、1778 年、1779 年和 1780 年，在国王陛下的决心号和发现号上，由库克船长、克莱克船长和戈尔船长指挥执行
纳斯攻击，克里夫被迫离开她。——库克船长在卡卡夫顿的发现。——试图进入天文台。——发现号的快艇被淹没。——库克船长带走了麦卡芬斯并打捞了它。——上岸，邀请国王上船。——国王被他的妻子和酋长们抛弃。——有消息称，其中一位酋长被我们的一个人民杀死。——这件事的骚乱。——一位酋长威胁库克船长，被他打倒。——土著人的全面攻击。——库克船长之死。——船长的服务记录，以及他性格的描述。^S
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力