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AAD——建筑与设计
AAD 413 - 建筑学专业实践 II 学分：3 建筑管理涉及建筑实践的项目管理环境。发展专业知识以用于产生工作和收取费用的方法。重点关注建筑项目的项目简介和合同管理阶段，包括开发和合同法、项目管理框架、设计简介的制定、项目咨询协议和建筑合同的管理。入学要求：先决条件：AAD 410 建筑学专业实践 I
劳伦斯·伯克利实验室
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抗血管生成药物对实体瘤患者的安全性：系统评价和荟萃分析
摘要：癌症是一种临床状况，可以从抗血管生成药物（AADS）中受益。鉴于儿童期癌症患病率低和异质性，因此部分评估了有关这些药物在儿科患者中的安全性的信息。 这项研究的目的是评估小儿实体瘤患者的AAD的安全性。 在PubMed，ISI Web of Science中搜索了临床试验和观察性研究，并提取了每个纳入的研究，不良事件（AES）的临床检查数据库。 通过使用随机拦截逻辑回归模型汇总AE的比例来进行荟萃分析。 检索了七十个研究。 大多数是临床试验（70个中的55例），仅发现了十五项观察性研究。 总体而言，用作单药治疗的AAD的严重和非严重AE的比例分别为46％和89％。 严重AE的比例在药物中有所不同：舒尼替尼，79％；伦瓦替尼，64％；索拉非尼，48％； Ramucirumab，41％； Pazopanib，30％；和范德泰尼，27％。 在接受pazopanib的患者中发现了较高比例的非官方血液学AE，相对于Sunitinib和Lenvatinib。 AADS的安全性已被广泛研究，主要是I和II期试验中的药物，并且仅限于急性毒性。 总体而言，尽管每种药物比例有所不同，但两名使用AAD药物的患者中有一名使用AAD药物进行了严重的AE。 当AAD与标准化疗相结合时，AES的比例与单个组合有关。鉴于儿童期癌症患病率低和异质性，因此部分评估了有关这些药物在儿科患者中的安全性的信息。这项研究的目的是评估小儿实体瘤患者的AAD的安全性。临床试验和观察性研究，并提取了每个纳入的研究，不良事件（AES）的临床检查数据库。通过使用随机拦截逻辑回归模型汇总AE的比例来进行荟萃分析。检索了七十个研究。大多数是临床试验（70个中的55例），仅发现了十五项观察性研究。总体而言，用作单药治疗的AAD的严重和非严重AE的比例分别为46％和89％。严重AE的比例在药物中有所不同：舒尼替尼，79％；伦瓦替尼，64％；索拉非尼，48％； Ramucirumab，41％； Pazopanib，30％；和范德泰尼，27％。在接受pazopanib的患者中发现了较高比例的非官方血液学AE，相对于Sunitinib和Lenvatinib。AADS的安全性已被广泛研究，主要是I和II期试验中的药物，并且仅限于急性毒性。总体而言，尽管每种药物比例有所不同，但两名使用AAD药物的患者中有一名使用AAD药物进行了严重的AE。当AAD与标准化疗相结合时，AES的比例与单个组合有关。
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。
通过跨模式注意的听觉注意检测
人类表现出非凡的感知能力，可以在多个竞争演讲者中选择感兴趣的语音流。先前的研究表明，通过分析听众的脑电图（EEG）活动，可以推断出听觉注意检测（AAD）可以推断出哪些说话者。但是，以前的AAD方法在短信号段上的表现较差，需要更高级的解码策略来实现强大的实时AAD。在这项研究中，我们提出了一种新颖的方法，即基于跨模式的基于跨模式的AAD（CMAA），以利用歧视性特征和音频和EEG信号之间的相关性。使用这种机制，我们希望通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整相互作用和融合横向模式信息，从而检测出在脑信号中表现出的听觉注意活动。我们还通过数据可视化和公开可用数据库的全面实验来验证CMAA模型。实验表明，CMAA在1-、2-和5-S决策窗口下分别达到82.8、86.4和87.6％的准确性值，分别为厌食条件。对于2-S决策窗口，在现实世界中的混响条件下，平均达到84.1％。所提出的CMAA网络不仅可以比常规线性模型实现更好的性能，而且还优于最先进的非线性方法。这些结果和数据可视化表明，CMAA模型可以通过直接参与音频和脑电图功能来动态地调整交互作用和融合交叉模式信息，以提高AAD性能。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
1至5美元
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基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
![arXiv:2010.07171v2 [eess.SP] 2021 年 2 月 1 日](/simg/f\f120c341c60d1bcfee3f6b2ded49de57a77a4b2e.webp)
arXiv:2010.07171v2 [eess.SP] 2021 年 2 月 1 日
听觉注意解码 (AAD) 算法从捕捉听众神经活动的脑电图 (EEG) 信号中解码听觉注意。这种 AAD 方法被认为是所谓的神经引导助听设备的重要组成部分。例如，传统的 AAD 解码器通过从 EEG 信号重建关注语音信号的幅度包络，可以检测听众正在关注多个说话者中的哪一个。最近，提出了一种这种刺激重建方法的替代范例，其中仅基于 EEG 使用通用空间模式滤波器 (CSP) 来确定听觉注意的方向焦点。在这里，我们提出基于黎曼几何的分类 (RGC) 作为这种 CSP 方法的替代，其中直接对新 EEG 段的协方差矩阵进行分类，同时考虑其黎曼结构。虽然所提出的 RGC 方法对于短决策长度（即用于做出决策的 EEG 样本数量）的表现与 CSP 方法相似，但我们表明，对于较长的决策窗口长度，它的表现明显优于 CSP 方法。
CSE 539：应用密码学秋季2023（Internet -Hybrid
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