Robin van Kessel, a Laure-Elise Seghers, a Michael Anderson, a Nienke M Schutte, b Giovanni Monti, a Madeleine Haig, a Jelena Schmidt, c George Wharton, a Andres Roman-Urrestarazu, d Blanca Larrain, d Yoann Sapanel, e Louisa Stüwe, f Agaux Bourthe, g Ivana Yong, f Ivan Lee ccoud, h Liyousew Borga, h Njide Ndili, i Eric Sutherland, j Marelize Görgens, k Eva Weicken, l Megan Coder, m Heimar de Fatima Marin, n Elena Val, o Maria Cristina Profili, o Monika Kosinska, p Christine Elisabeth Browne, q Alvin Marcelo, r Smisha Agar s, F Monque, Havn, Eskan, Mraz, M. and Marina Smelyanskaya, v Karin Källander, w Stefan Buttigieg, x Kirthi Ramesh, y Louise Holly, z Andrzej Rys, aa Natasha Azzopardi- Muscat, ab Jerome de Barros, ac Yuri Quintana, ae Adnan A Hyder, af Alain Labrique, v Kamel Maged Kamel, ah Jug An Jug, ai g Jochen Klucken, h Barbara Prainsack, ak Ran Balicer, al Ilona Kickbusch, z David Novillo-Ortiz ab & Elias Mossialos a
摘要 - 基于低功率事件的模拟前端(AFE)是建立用于边缘计算的有效端到端神经形态处理系统所需的关键组件。尽管已经开发了几种神经形态芯片来实现尖峰神经网络(SNN)并解决了广泛的感官处理任务,但只有少数通用的模拟前端设备可用于将模拟感官信号转换为尖峰并与神经型处理器相连。在这项工作中,我们提出了一种新颖的,高度可配置的模拟前端芯片,称为“ spaic”(用于模拟AI计算的信号到尖峰转换器),可提供通用双模式模式模拟信号对尖峰编码,并具有Delta调制和脉冲频率调制,并具有可调节频带。ASIC以180 nm的过程设计。它支持并编码各种信号,这些信号涵盖了4个数量级的频率,并提供了与现有神经形态处理器兼容的基于事件的输出。我们验证了ASIC的功能,并提出了表征芯片基本构件的初始硅测量结果。索引术语 - 神经形态,模拟前端(AFE),编码器,尖峰神经网络(SNN)
基于变异自动编码器(VAE)的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能(AVSE)。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布,然后将其与统计噪声模型相结合,以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频(LIP图像)中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质,从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中,我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器(AV-DKF)生成模型,该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型,并有效地融合了视听数据。此外,我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验,以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性,与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
摘要 — 本研究调查了在涉及大型用户组和每个参与者多个会话的因果环境中在线纵向脑电图 (EEG) 运动想象 (MI) 解码中深度学习的持续微调策略。我们是第一个在大型用户组中探索此类策略的人,因为纵向适应通常是在单个受试者环境中使用单一适应策略进行研究的,这限制了推广研究结果的能力。首先,我们研究了不同的微调方法对解码器性能和稳定性的影响。在此基础上,我们集成了在线测试时间适应 (OTTA) 以在部署期间调整模型,补充了先前微调的效果。我们的研究结果表明,基于先前特定于主题的信息连续进行的微调可以提高性能和稳定性,而 OTTA 可以有效地使模型适应连续会话中不断变化的数据分布,从而实现无校准操作。这些结果为纵向在线 MI 解码的未来研究提供了宝贵的见解和建议,并强调了结合领域适应策略对提高实际应用中的 BCI 性能的重要性。临床相关性——我们的研究实现了更稳定、更有效的长期运动想象解码,这对于神经康复和辅助技术至关重要。
斜体用于指示对标题的修订,更改医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)和国家卫生统计中心(NCHS),美国联邦政府卫生与公共服务部(DHHS)的两个部门(DHHS)提供了以下针对以下疾病的编码和报告的指南,使用疾病的国际疾病分类,10 THESEAS,10 THISICAL,CLINICAIL MODIFIFICE,CLINICAL MODIFIFICAL(ICDIFIFICAT)(ICD-10-CM)。这些准则应用作NCHS网站上发布的ICD-10-CM官方版本的同伴文档。ICD-10-CM是美国发表的发病率分类,用于对所有医疗保健环境进行诊断和访问的理由进行分类。ICD-10-CM基于ICD-10,即世界卫生组织(WHO)发布的疾病统计分类。这些准则已获得构成ICD-10-CM合作方的四个组织的批准:美国医院协会(AHA),美国健康信息管理协会(AHIMA),CMS和NCHS。这些准则是一组规则,这些规则旨在伴随和补充ICD-10-CM本身提供的官方惯例和指示。分类的说明和惯例优先于准则。这些准则基于表格列表和ICD-10-CM的字母索引中的编码和测序指令,但提供了其他说明。根据《健康保险可移植性法案》(HIPAA),要求分配ICD-10-CM诊断代码时,遵守这些准则。HIPAA在所有医疗保健环境下都采用了诊断代码(表格列表和字母指数)。医疗保健提供者和编码员之间的共同努力对于实现完整而准确的文档,代码分配以及诊断和程序的报告至关重要。已经制定了这些准则,以协助医疗保健提供者和编码员识别要报告的诊断。不能过分强调一致,完整的记录中完整文件的重要性。没有此类文档,无法实现准确的编码。应审查整个记录,以确定相遇和所处理条件的特定原因。术语相遇用于所有设置,包括住院。在这些准则的背景下,在整个指南中都使用该术语提供者,是指医生或任何合法责任确定患者诊断的合格医疗保健从业人员。仅由合作方批准的这套准则是正式的。指南分为部分。第i节包括适用于整个分类的分类和一般指南的结构和约定,以及与分类中的分章相对应的特定于章节的指南。第二节包括选择非门诊设置主诊断的指南。第三节包括用于报告非门诊设置中其他诊断的准则。第四节用于门诊编码和报告。有必要查看指南的所有部分,以充分了解正确编码所需的所有规则和说明。
比较:1. 直接解码语音的 F0 和倒谱梅尔系数,以及 2. 通过发音表示间接解码语音。为了从皮质活动中解码发音轨迹,首先使用动态时间规整算法从患者的音频记录中推导出这些轨迹。训练不同的循环或前向传播神经网络对电磁发音学数据进行发音-声学合成,并使用客观和感知标准进行评估。最佳模型经过微调,可以根据轨迹预测语音倒谱梅尔系数
摘要。近年来,基础模型席卷了计算机视野领域,从而促进了不同方式内各种任务的进步。但是,有效设计红外地基模型仍然是一个悬而未决的问题。在本文中,我们引入了Infmae,这是专门针对红外模式量身定制的基本模型。最初,我们提出了INF30,这是一种红外数据集,用于减轻红外愿景社区中自我监督学习的大规模数据的稀缺性。此外,考虑到红外图像的内在特征,我们设计了一种信息感知的掩盖策略。它允许在自我监督的学习过程中更加重视红外图像中更丰富信息的区域,这有利于学习强有力的表示。此外,为了增强下游任务中的通用能力,我们采用了多规模编码器来进行潜在表示学习。最后,我们开发了一个红外编码器来重建图像。广泛的实验表明,我们所提出的方法在三个关键的下游任务中,我们所提出的方法优于其他受监督和自学的学习方法:红外图像语义分段,对象检测和小目标检测。
摘要 - 我们提出了一种新的变异自动编码器(VAE),类融合的VAE(CI-VAE)的变体,该变体可以在同一类的任意观察对之间进行相互关系。ci-vae在潜在空间上将一般VAE架构与线性歧视层结合在一起,以实施潜在空间的构造,在该空间中,来自不同类别的观测值是线性分离的。这允许在同一类的两个任意观察之间进行强大的潜在线性遍历和数据生成,该观察在科学和工程中具有潜在的应用。一种特定的应用是增强对涉及健康细胞疾病或癌症的生物学过程的理解。我们证明了CI-VAE在手写数字的MNIST数据集上的有效性,这表明它显着提高了类别的类别线性遍历和与VAE相比的vae,同时保持了可比的重建错误。我们还将CI-VAE应用于结肠癌单细胞基因组学数据的研究,表明使用CI-VAE在正常细胞和肿瘤细胞之间插值可能会增强我们对癌症发展机制的理解。
脑电图(EEG)分类任务由于其高应用值而引起了人们的关注。同时,语言处理领域中一般培训模型的巨大成功激发了我们挖掘EEG预先训练模型的功能。该模型有望适应各种下游任务。但是,当前的研究要么忽略EEG信号中的时间或空间域,要么仅在预训练中使用单个数据集。提出的时间空间预测(TSP)模型有效地解决了这些问题。具体来说,TSP endoer的输出用作两个任务的输入:空间预测,即屏蔽的自动编码器和时间预测,即,contrastive的预测编码。此外,为了提供更多多样化的信息,从而使下游微调受益,我们将TRAIN TSP预先在具有四个不同数量的渠道的六个大型脑电图数据集上。在三个公共下游数据集种子,种子-IV,TUEV上结果表明,TSP在不同的EEG分类任务上实现了最先进的性能。此外,根据消融实验,TSP的性能优于单域方法,即时间预测(TP)模型和空间预测(SP)模型。
通过了解算法分析的基本原理来成为更好的程序员。配备了解理论计算机科学研究的工具。能够为当前的问题选择适当的算法。更准备使用研究的数据结构开始开发项目。更有能力学习以伪代码编写的新算法。能够就算法技术与其他程序员智能沟通。从黑客/编码器转换为计算机科学家。本课程的基本目标是学习原理,概括或理论,并获得了术语知识,例如术语,分类和趋势。其他重要的目标是学习应用课程材料,并开发该领域专业人员所需的特定技能,能力和观点。t Ext Cormen,Leisersen,Rivest和Stein。马萨诸塞州算法简介。2009。ISBN 978 0 26 203384 8 l eCTURES学生负责参加讲座和阅读书籍章节,然后再在课堂上介绍。一些材料足够复杂,需要进行多次审查以确保理解。如果错过讲座,学生将不会成功。您将在学期中逐步建立一个参与等级。学期期间将进行两项部分学期考试,并进行全面的期末考试。分级分解如下: