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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。
隐蔽注意力可以持续控制大脑......
脑机接口 (BCI) 不仅可用于控制外部设备，还有望为研究大脑的工作提供新工具。在本研究中，我们研究了通过改变隐蔽注意力来调节大脑活动是否可以用作 BCI 的连续控制信号。隐蔽注意力是指在不改变注视方向的情况下将精神集中在外围感官刺激上的行为。当受试者在保持注视的同时隐蔽地注意移动的线索时，使用脑磁图记录了受试者的持续大脑活动。仅基于后阿尔法功率，就可以使用循环回归恢复受试者的注意方向。结果表明，在我们最好的受试者中，注意力角度可以用平均绝对偏差 510 来预测。对受试者进行平均，平均偏差约为 70°。在信息传输速率方面，用于恢复注意力方向的最佳数据长度被发现为 1700 毫秒；这导致最佳受试者的平均绝对偏差为 60°。结果是在没有任何受试者特定特征选择的情况下获得的，并且不需要事先进行受试者训练。我们的研究结果表明，由于内隐注意力的方向而引起的后阿尔法活动调节具有作为 BCI 环境中持续控制的控制信号的潜力。我们的方法将有多种应用，包括脑控计算机鼠标和改进的神经反馈方法，这些方法可以直接训练受试者调节后阿尔法活动的能力。
使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
揭示足球守门员隐蔽注意力的脑电图相关性：迈向创新运动训练程序
体育科学和神经科学的进步为设计高效且激励人心的运动训练工具提供了新的机会。例如，使用神经反馈 (NF)，运动员可以学会自我调节特定的大脑节律，从而提高他们的表现。在这里，我们专注于足球守门员的隐性视觉空间注意 (CVSA) 能力，这对于这些运动员取得优异成绩至关重要。我们寻找可用于基于虚拟现实的 NF 训练程序的 CVSA 脑电图 (EEG) 标记，即符合以下标准的标记：(1) 特定于 CVSA，(2) 可实时检测，(3) 与守门员的表现/专业知识相关。我们的结果表明，CVSA 最著名的 EEG 标记——被关注半视野同侧 α 功率增加——由于不符合标准 2 和 3 而无法使用。尽管如此，我们还是强调了运动员 CVSA 能力的提高与静息时 α 功率增加之间存在显著的正相关性。虽然该标记的特异性仍有待证实，但它符合标准 2 和 3。这一结果表明，可以为守门员设计创新的生态训练程序，例如结合使用 NF 和在虚拟现实中执行的认知任务。
基于AI/ML的基于AI/ML的检测和IPv6网络中秘密通信的分类
IPv6扩展标头的灵活性和复杂性允许攻击者创建秘密通道或绕过安全机制，从而导致潜在的数据泄露或系统妥协。机器学习的成熟开发已成为用于减轻秘密通信威胁的主要检测技术选项。但是，检测秘密通信，不断发展的注入技术和数据稀缺的复杂性使建筑物学习模型具有挑战性。在以前的相关搜索中，机器学习在检测秘密通信方面已经表现出良好的性能，但是过度简化的攻击方案假设不能代表现代秘密技术的复杂性，并使机器学习模型更容易检测秘密通信。为了弥合这一差距，在这项研究中，我们分析了IPv6的数据包结构和网络流量行为，使用了加密算法，并执行了秘密连接注入，而没有改变网络数据包行为以更接近实际攻击方案。除了分析和注射秘密通信的方法外，本研究还使用全面的机器学习技术来训练本研究中提出的模型来检测威胁，包括传统的决策树，包括随机森林和梯度增强，以及诸如复杂的神经网络体系结构，例如CNNS和LSTMS等复杂的神经网络体系结构，以达到90％以上的检测精度。本研究详细介绍了方法
秘密窃听或漏洞的迹象
风险较高的职业包括律师，医生，脊椎按摩师，牙医，建筑师，警官，法官，当选官员，学校校长，教授，工程师，工程师，软件开发人员，高管，科学家，国防承包商，宗教领袖，宗教领袖，企业买家，企业买家，销售和营销，工人或工会官员以及时尚或时尚或广告。
利用秘密消息的生成模型
人类生产内容的艺术生成模型的状态是许多最近的论文的重点，这些论文探讨了它们在stegage-图形通信中的使用。特别是自然语言文本的生成模型。宽松地，这些作品（反转）编码消息 - 将位带入模型中的样本序列，最终产生了合理的自然语言封面。通过专注于这部狭窄的地理作品，先前的工作在很大程度上忽略了当真正试图围绕它建立消息传递管道时，就会出现重大算法挑战和性能 - 安全性权衡。我们通过考虑这种管道的自然应用来做出这些挑战的具体：即，在大型公共互联网平台上的“死亡”秘密消息传递（例如，社交媒体网站）。我们阐明了挑战，并描述了克服它们的方法，在过程中浮出水面，必须仔细调整这些挑战和安全权衡。我们围绕此基于模型的格式转换加密管道实现了一个系统，并对其性能和（启发式）安全性进行了经验分析。
微生物组 - 微生物组和疾病：秘密Nexus
摘要与所有生命形式相关的微生物多样性，包括人类，植物和动物，都是宏伟的。身体的不同区域被不同的物种和形式的微生物居住。这种与微生物组的瞬时相互作用会影响所有有关其生理功能和疾病的生物。人体的固有功能，例如免疫反应，发育途径，代谢和内分泌学属性，以及系统中的遗传学，生活方式因素，饮食和引入系统中的抗生素以及其他代谢物，都在维持健康或健康损失中起着重要的综合作用。研究表明，各种类型的健康状况的发生，例如自身免疫性疾病，阿尔茨海默氏症，情绪改变，癌症甚至社会行为，与人类胃肠道胃肠道的微生物种群的变化有关。本文强调了肠道微生物组 - 代谢组结合物及其对健康状况的影响的不同影响，并对使用纳米技术和人工智能的高级治疗和未来研究的多种方式进行了简要的反映。关键字：肠道微生物组 - 实验室，疾病，治疗，纳米技术1。引入人体中微生物的分布和多样性令人着迷，估计的人类菌群超过了细胞总数十倍[1]。由于人类菌群的活性多年来不太受人们的赞赏和理解，因此人类植物群与活着的人体之间的协作相互作用需要阐述。与微阵列结合的shot弹枪测序实验对人体中微生物多样性的表征极大地贡献了依赖于16S rRNA的18S rRNA，允许确定与人类基因组相比150个基因组的微生物多样性的标记基因[2，3，4]。堆积在胃肠道中的微生物的主要浓度约为1011–1012细菌/1cm 3 [5]，其中大量这些微小的生物在消化道的功能中起着基本作用缺乏微生物多样性可能能够产生自身免疫性疾病，例如I型糖尿病，风湿病，凝结问题，肌肉营养不良和由于维生素K故障引起的神经传播途径的肌肉障碍和阻碍。 它还可以产生癌症，记忆力丧失，抑郁症，自闭症甚至阿尔茨海默氏病[4]。 与人类细胞的微生物相互作用，健康似乎传递到后代。 建议有多个堆积在胃肠道中的微生物的主要浓度约为1011–1012细菌/1cm 3 [5]，其中大量这些微小的生物在消化道的功能中起着基本作用缺乏微生物多样性可能能够产生自身免疫性疾病，例如I型糖尿病，风湿病，凝结问题，肌肉营养不良和由于维生素K故障引起的神经传播途径的肌肉障碍和阻碍。它还可以产生癌症，记忆力丧失，抑郁症，自闭症甚至阿尔茨海默氏病[4]。与人类细胞的微生物相互作用，健康似乎传递到后代。建议有多个