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定向能束爆发 (DEB-B) 飞机推进系统
1 摘要 2 2 简介 3 3 技术方法和论证 3 3.1 系统概述 3 3.2 飞机 4 3.3 起飞和降落 5 3.4 第一阶段：地面站 5 3.5 第二阶段：中继卫星 5 3.6 第三阶段：动力卫星 5 3.7 安全 6 4 2050 年的航空格局 7 4.1 技术就绪水平 7 4.2 供应链就绪水平 8 4.3 制造就绪水平 9 4.4 预计时间表 9 5 技术影响 10 5.1 环境 10 5.2 工业 11 5.3 财务 11 5.4 社会和政治 11 6 研究发展和变化的文件 12 7 结论 12 附录 A – 计算 13 A.1 Friis 传输方程 13 A.2 每颗卫星的财务盈亏平衡成本 13 A.3地面站布局 14 A.4 电离计算 14 A.5 碳足迹计算与比较 15 附录 B – 参考文献 16 致谢 19
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
AI在URI 2.0 突发学习音频谱图变压器 转移入学快速事实2025–2026
•科学发现：ASTS可用于分析和理解复杂的音频信号，从而在声学，神经科学和语言学等领域引起新的科学发现。•医疗应用：AST可以应用于医学研究，例如根据心脏，肺部或其他器官的音频信号诊断疾病。•教育工具：ASTS可用于开发教育音乐理论，语音疗法和其他与音频相关的学科的教育工具。总而言之，迅速训练的音频谱图变压器系统的开发有可能彻底改变音频处理和分析领域，并在各个行业和研究领域之间产生深远的影响
2024年5月28日 - 医学分钟 - 新的综合假计划| Burstein到主席DHMI研究部分|心理健康监测工具揭示了令人惊讶的结果
随着心理健康意识月的临近，现在是检查福利燃油表的有效性的好时机，福利燃料量表是Shannon Scielzo，Ph.D。的简单评估工具。 ，教育管理副教授兼教育副主任。“居民福祉是医学教育中日益相关的问题，但是如何最好地衡量它，” Scielzo博士说。“我们将近10年前开发了燃油表，以便居民可以直接与计划的政府进行沟通，并且计划负责人可以监视和确定在福祉方面挣扎的居民。”该工具要求居民使用1到5个Likert型比例（1，空； 3，一半的水箱；和5，全油箱）报告其“燃料水平”。计划领导者与提供低分（1或2）的居民联系，该计划主管每周发送电子邮件更新，以解决居民对其福祉燃油表的评论。“从我的角度来看，对我们的学员的福祉通常是基于上下文的 - 环境或情况是主要原因，而不是个人或个性，” Scielzo博士说。“因此，我们努力在可能的情况下解决临床学习环境，并帮助受训者寻求支持和资源来解决其余的问题。”她说，多年来，该工具强调了居民之间的相似之处。“如果他们睡眠不足，生病，饥饿或与某人的互动不良，我们可能会期望福祉较低，并且可能的负面结果可能会产生。”她补充说。“同样，我们已经检查了各种旋转（从同一环境中的同龄人到其他人）的分数的对应关系，并且环境似乎占了福祉分数的差异的很大一部分。因此，如果实习生对幸福感低，他们的同龄人，教师监督他们，甚至团队中的护士也可能很低。”
在机器学习云平台中解剖I/O的爆发：关于阿里巴巴MLAAS
摘要 - 与机器学习（ML）技术的进步以及大型ML-AS-AS-Service（MLAAS）云的可用性，准确地了解MLAAS云平台存储子系统中的I/O行为对于资源调度和优化至关重要。这项研究为I/O要求到达的相关性提供了宝贵的观点，即代表和动态的MLAAS工作负载 - 阿里巴巴Pai（人工智能的ML平台）。关于在机器级别的PAI工作负载中的I/O请求，我们的爆发性诊断表明，I/O到达过程显示出明显的突发。在方面，我们的高斯测试表明，PAI中的爆发活动是非高斯的。我们的发现突出了I/O请求到达长期尺度上的一定程度相关性的存在。此外，我们通过视觉证据，汇总I/O请求序列的自动相关结构和Hurst参数估计值来揭示Alibaba PAI机器级MLAAS工作量I/O活动的自相似性。此外，我们创建自相似的工作负载模型，以基于从PAI跟踪所测得的输入来综合I/O请求系列。实验结果表明，Farima和Alpha稳定的模型在准确模拟爆发方面都优于现有模型。索引术语 - Mlaas I/O工作负载，爆发，相关性，自我相似，工作负载合成
爆发潜力：感觉运动β爆发如何从婴儿期到成年>
Beta活动被认为在感觉运动过程中起关键作用。然而，对于该频带中的活动如何发展知之甚少。在这里，我们研究了从婴儿期到成年期的感觉运动β活性的发育轨迹。，我们从9个月大，12个月大的成年人（男性和女性）中记录了脑电图，同时他们观察并执行了抓握运动。我们使用一种结合时间频分解和主成分分析的新方法分析了“β爆发”活性。然后，我们检查了沿所选主组件的突发速率和波形基序的变化。我们的结果揭示了在跨部门执行过程中β活动的系统变化。我们发现，在所有年龄段的运动执行过程中，β爆发率下降，成年人观察到最大的下降。此外，我们确定了三个主要组件，这些组件定义了在整个试验过程中系统地改变的波形图案。我们发现，波形形状更接近中间波形的爆发不是速率调节的，而波形形状远离中位数的爆发则差异速率调节。有趣的是，某些爆发基序的速率降低发生在运动过程中早期发生，并且在成年人中比婴儿更偏侧，这表明特定类型的β爆发的速率调节速度随着年龄的增长而变得越来越完善。