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50选择性稳态视觉诱发电位的基础研究
摘要：脑机接口（BCI）的关键参数是输入速度、准确性、易用性和输入数量。稳态视觉诱发电位（SSVEP）–BCI在前三个类别中表现优异，但在输入数量方面存在问题。我们设计了一个50选择性SSVEP–BCI，以增加输入数量，以便将来实现日语和PC键盘输入。为了增加输入数量，我们提高了频率分辨率。通过将刺激的分辨率从0.2Hz更改为0.1Hz，可以将输入数量翻倍。这是因为可以将输入数量翻倍。我们对受试者的原始和伪信号数据进行了典型相关分析。噪声非常大，而输出典型相关向量最大值的传统分析方法的正响应率很低。因此，我们进行了频带限制，通过频率阈值区分SSVEP成分。我们还引入了多数表决算法来消除不可分类的数据。结果表明:脑机接口的平均正确率为55.11%,最高为79.53%;平均信息传输速率为28.05bits/min,最高为45.16bits/min。因此,实验结果表明,频率分辨率的提高可以增加输入的数量。关键词:脑机接口,稳态视觉诱发电位,典型相关分析,多选择1.引言
多谷氨酰胺障碍的人类基因组表征
针对严重的孟德尔疾病的PolyQ疾病基因超出规范Polyq 220疾病221 PolyQ疾病基因的子集（即AR，ATN1，ATXN2，CACNA1A，CACNA1A，HTT，HTT，TBP）具有222
印度空间研究组织的空间碎片和空间态势感知研究
4.5 使用 KS 元素进行包括 J 2 、 J 3 和 J 4 的短期轨道预测的解析方法 4.6 用 KS 均匀正则正则元素对 J2、J3、J4 进行解析短期轨道预测
量子化学和物理学中的量子计算
国家和运营商以给定表示。当未指定的不同时，每个自旋子系统中的基础是由σz运算符特征状态制成的规范（测量）：{| 0 i z，| 1 i z} = {| 0 i，| 1 I}。
水波中的场论自旋和动量
自旋是量子粒子或场的一个基本但非平凡的固有角动量属性，它出现在相对论场论中。波场中的自旋密度由基于正则动量密度和动能动量密度之间差异的理论 Belinfante-Rosenfeld 构造描述。这些量通常被认为是抽象的和不可观察的。在这里，我们从理论和实验上证明，Belinfante-Rosenfeld 构造自然出现在重力（水面）波中。在那里，正则动量与广义斯托克斯漂移现象有关，而自旋是由水粒子的亚波长圆周运动产生的。因此，我们直接将这些基本场论属性观察为经典波系统的微观力学属性。我们的发现揭示了波场中自旋和动量的性质，证明了相对论场论概念的普遍性，并为它们的研究提供了一个新的平台。
使用快速准确的 SSVEP 脑机接口...
摘要 — 本文介绍了一种处理和分类视觉诱发电位信号 (SSVEP) 的原创方法。它介绍了一种将典型相关分析与基于功率谱密度的方法相结合的集成学习模型。所用的刺激物是使用 LED 构建的，范围从 7.04 Hz 到 38.46 Hz。使用 ADS1299 和三个干电极收集数据。针对不同的光强度和 LED 之间的不同距离进行了测试。总共招募了 22 名参与者，平均准确率为 99.1 ± 2.27%，决策时间为 1 秒。据我们所知，这些结果超过了之前在 SSVEP-BCI 中使用高频刺激的其他作品中发表的结果，即平均准确率约为 90%，决策时间为 5 秒。索引术语 — 典型相关分析、脑机、EEG、视觉诱发电位、SSVEPC。
小脑和认知功能：来自转诊样本的解剖学证据
在人类功能，病变和动物数据中抽象的多行证据表明，小脑角色，尤其是Crus I，Crus II和Lobule VIIB，在认知功能中。然而，缺少将认知功能的不同方面映射到小脑结构。我们分析了来自健康脑网络（HBN）的结构神经影像学数据。小脑包裹。规范相关分析（CCA）检查了与认知功能相关的区域灰质体积（GMV）差异（用NIH工具箱认知域，NIH-TB量化），对心理病理学的严重程度，年龄，性别，性别，性别，扫描位置和内部体积进行了考虑。多变量CCA发现了两个需要潜在认知规范（NIH-TB子量表）和脑规范变量（小脑GMV和颅内体积，ICV）的两个组件之间的显着相关性。组件对应于部分共享的小脑 - 认知功能关系，其中的第一个映射涉及认知灵活性（r = 0.89），处理速度（r = 0.65）以及与CRUS II（r = 0.57）和LOBULE X（r = 0.59）的区域GMV相关的工作记忆（r = 0.52），包括crus x（r = 0.59）。 r = 0.49）与工作记忆相关（r = 0.51）。我们展示了在转诊样品中认知功能的小脑形态的结构性典型化的证据。
在早产与完整学科的多尺度大脑网络之间改变了功能网络能量：青少年脑认知发展（ABCD）研究
摘要 - 婴儿过早出生或早产，可能会改变大脑的连接性，部分原因是分娩时的大脑发育不完整。研究还显示，与出生时完全成熟的同龄人相比，这些人进入青春期时，大脑的结构和功能差异。在这项研究中，我们研究了来自青少年脑认知发展（ABCD）研究的大约4600名青少年的多尺度功能连通性的功能网络能量，他们是早产或出生时的全学期。我们确定了三个关键的大脑网络，它们在早产和成熟受试者之间显示网络能量的显着差异。这些网络包括视觉网络（包括枕骨和枕骨子网），感觉运动网络以及高认知网络（包括颞叶和额叶子网）。此外，已经证明，与早产受试者相比，完善受试者表现出更大的不稳定性，从而导致功能性脑信息的动态重新配置更大，并在三个确定的规范大脑网络中提高了灵活性。相比之下，那些天生的过早表现出更稳定的网络，但在这些关键规范网络中功能性大脑信息的动态和灵活组织较少。总而言之，测量多尺度功能网络能量提供了对与出生的受试者相关的规范大脑网络的稳定性的见解。这些发现增强了我们对早期出生如何影响大脑发育的理解。索引术语 - 早产学科，完整学科，多尺度功能连接，功能网络能量，大脑发展
量子自然语言处理
量子自然语言处理 (QNLP) 是指在量子硬件上对自然语言进行规范化实现，规范化是指组合语言结构（包括语法）与量子系统组合方式相匹配。自然语言分类分布组合 (DisCoCat) 模型 [8] 实现了这种规范嵌入。其中一个例子是预群 [15] 方面的语法结构与二分纠缠的组合量子结构 [1] 的完美匹配。事实上，DisCoCat 直接受到类似远距传物行为的启发 [5]。除了现代自然语言处理 (NLP) 中常见的向量空间和内积之外，DisCoCat 还采用了其他一些量子理论特征，例如用于表示形容词、动词和关系代词含义的投影仪谱 [17, 12, 13, 7]、用于表示语言歧义和词汇蕴涵的密度矩阵 [16, 2]，以及用于表示相关概念的纠缠 [4]，所有这些特征都“存在于”量子硬件上。因此，DisCoCat-QNLP 值得被称为“量子原生”。第一个实现 QNLP 的提案是在 [19] 中提出的。与传统硬件上的实现相比，DisCoCat 量子实现的第一个主要结果是空间资源呈指数级减少。最初提到的其他成果包括密度矩阵的原生性，以及量子算法的可用性，这些算法为典型的 NLP 任务（例如分类）提供了算法量子优势。然而，该提案的第一个缺点是依赖量子 RAM [11]，而量子 RAM 目前还不存在，而且可能永远不会存在。此外，还需要提供硬件相关的 DisCoCat 图转换为量子电路等。这些缺点在以下方面得到解决：
