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统计和频谱相似的变幅载荷下结构的疲劳寿命评估
新的疲劳寿命预测框架可在统计和频谱相似的不规则变幅载荷下为缺口梁模型提供更好的寿命预测。它通过修改应力-振幅历史的概率密度函数，使累积损伤规则能够解释载荷序列效应，方法是 (1) 基于雨流计数算法识别过载；(2) 分析表征过载延迟效应；(3) 使用过载振幅率表征校正损伤规则。将根据实验获取和合成生成的载荷时间历史估计的疲劳寿命与根据定性再现物理实验中疲劳寿命的模拟生成的疲劳寿命进行比较。预测精度的显著提高优于 Palmgren-Miner 规则和基于功率谱的寿命估计。对现场加速度数据的演示应用证实了其可用于在役结构健康监测和损伤预测。该框架不需要预先了解所施加的负载，并且可以应用于具有已知结构和缺陷特性的其他工程结构。
使用各种机器学习技术结合脑半球间振幅比从脑电图中识别人员
科学界正在探索脑电图 (EEG) 与个人信息之间的关联。尽管使用 EEG 进行身份识别对研究人员来说很有吸引力，但是感知的复杂性限制了此类技术在实际应用中的使用。在这项研究中，通过降低脑信号采集和分析过程的复杂性解决了这一难题。这是通过减少电极数量来实现的，在不影响准确性的情况下简化了关键任务。事件相关电位 (ERP)，又称时间锁定刺激，用于从每个受试者的头部收集数据。在放松一段时间后，向每个受试者直观地呈现一个随机的四位数字，然后要求他们思考 10 秒。对每个受试者进行了 15 次试验，在每个心理回忆片段之前都有放松和视觉刺激阶段。我们引入了一个新颖的派生特征，称为半球间振幅比 (IHAR)，它表示横向对应电极对的振幅比。该特征是在使用信号增强技术扩展训练集后提取的，并使用多种机器学习 (ML) 算法进行测试，包括线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN)。大多数 ML 算法在 14 个电极的情况下显示 100% 的准确率，根据我们的结果，使用更少的电极也可以实现完美的准确率。然而，AF3、AF4、F7 和 F8 电极组合与 kNN 分类器产生了 99.0 ± 0.8% 的测试准确率，是人员识别的最佳选择，既保持了用户友好性又保持了性能。令人惊讶的是，放松阶段表现出三个阶段中最高的准确率。
听觉高熵响应（A-HER）：潜在的听觉BCI应用程序具有高振幅的新范式
[1] Chen，Xiaogang等。“具有非侵入性大脑 - 计算机接口的高速拼写。”PNAS 112.44（2015）：E6058-E6067。 [2] Recasens，Marc等。 “重复抑制和重复增强是人脑中听觉记忆痕迹形成的基础：MEG研究。” Neuroimage 108（2015）：75-86。PNAS 112.44（2015）：E6058-E6067。[2] Recasens，Marc等。“重复抑制和重复增强是人脑中听觉记忆痕迹形成的基础：MEG研究。”Neuroimage 108（2015）：75-86。
一种用于机载激光扫描数据的使用布料模拟和浮雕幅度的自适应表面插值滤波器
摘要：将点云分离为地面点和非地面点是处理用于各种应用的机载激光扫描 (ALS) 数据的重要步骤。基于插值的滤波算法通常用于滤波 ALS 点云数据。然而，大多数传统的基于插值的算法在保留突变地形特征方面表现出缺点，导致这些区域的算法精度较差。为了克服这一缺点，本文提出了一种改进的自适应表面插值滤波器，该滤波器具有多级层次结构，使用布料模拟和地形起伏幅度。该方法使用三个层次的临时数字高程模型 (DEM) 栅格表面和薄板样条 (TPS) 插值，基于自适应残差阈值将地面点与未分类点分离。采用布料模拟算法生成足够有效的初始地面种子，以构建高质量的地形表面。根据被检查区域的起伏幅度自适应地构建残差阈值，以在分类过程中捕捉复杂的景观特征。使用来自国际摄影测量与遥感学会 (ISPRS) 委员会的 15 个样本来评估所提算法的性能。实验结果表明，所提方法在平坦区域和陡峭区域都能产生令人满意的结果。与其他方法相比，该方法在滤波结果方面表现出优异的性能，遗漏错误率最低；特别是，所提方法保留了陡坡和阶地等不连续的地形特征。
缺口、名义应力、疲劳强度折减系数和恒定/可变振幅多轴疲劳载荷
机械组件和结构的组成结构元件具有复杂的几何形状，导致局部应力/应变集中现象。这些带缺口的结构部件经常受到随时间变化的载荷，这可能导致疲劳裂纹的产生和扩展。在非常特殊的情况下，使用中的载荷路径包括恒幅 (CA) 疲劳循环。然而，在大多数实际情况下，结构部件受到变幅 (VA) 载荷谱的影响。除此之外，疲劳设计问题进一步复杂化，因为一般来说，实际使用中的载荷历史本质上是多轴的。就受到 CA 多轴疲劳载荷的无缺口金属材料而言，对现有技术的检查表明，使用各种设计标准可以达到良好的精度水平 [1] 。然而，尽管设计可靠性如此令人鼓舞，但显然还需要做更多的工作，以便更好地将材料微观结构的影响纳入疲劳设计过程 [2] 。在此背景下，关键问题是具有不同延展性的材料对施加载荷历史的非比例性程度表现出不同的敏感性 [3] 。虽然已经进行了大量工作来研究普通金属材料的多轴疲劳行为，但迄今为止，国际科学界尚未对多轴疲劳行为进行深入研究。
立即发行幅度风险投资的新闻稿关闭了2.63亿美元精密医学风险投资基金
抗体发现平台，以发现一类和一流的治疗剂。“我们一直是利用AI促进药物发现的公司的早期投资者，并建立了一组公司建设者，风险投资合作伙伴和风险投资协会，他们有好处，可以推动振幅强大的投资策略。”“有了II基金，我们将继续利用我们的战略投资者来支持我们的投资组合公司，并加快其创新进度以使患者及其家人受益。”
揭示了Terahertz二维相干光谱的光耦合的新颖方面：超导体中振幅模式的情况
最近开发了Terahertz（THZ）二维相干光谱（2DC）是一种强大的技术，可以以与其他光谱镜的方式获取材料信息。在这里，我们利用THZ 2DC研究了常规超导体NBN的THZ非线性响应。使用宽带THZ脉冲作为光源，我们观察到了一个三阶非线性信号，其光谱成分的峰值达到了超导间隙能量2δ的两倍。具有窄带Thz脉冲，在驱动频率ω处鉴定出THZ非线性信号，并在ω¼2δ时在温度下表现出谐振剂的增强。一般的理论考虑表明，这种共振只能由光激活的顺磁耦合引起。这证明了非线性THZ响应可以访问与磁磁性拉曼样密度波动不同的过程，据信这在金属的光学频率下占主导地位。我们的数值模拟表明，即使对于少量疾病，ω¼2δ共振也是由整个研究疾病范围内的超导振幅模式主导的。这与其他共振相反，其振幅模式的贡献取决于疾病。我们的发现证明了THZ 2DC探索其他光谱学中无法访问的集体激发的独特能力。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
使用波动幅度百分比法调查支气管哮喘患者自发性脑活动改变：一项静息态功能磁共振成像研究
患者和方法：本研究最终纳入了 31 名支气管哮喘 (BA) 患者，包括 17 名男性和 14 名女性。随后，招募了 31 名健康对照受试者 (HCS)，包括 17 名男性和 14 名女性，并根据年龄、性别和教育状况将他们与 BA 组匹配。采用 PerAF 分析技术研究两组之间的自发性大脑活动差异。使用 SPM12 工具包对收集到的 fMRI 数据进行双样本 t 检验，以检查哮喘患者和健康对照之间的 PerAF 值差异。我们使用蒙特利尔认知评估 (MoCA) 量表和汉密尔顿抑郁量表 (HAMD) 来评估两组的认知和情绪状态。使用皮尔逊相关分析来确定特定大脑区域内 PerAF 值的变化与认知和情绪状况之间的关系。