XiaoMi-AI文件搜索系统
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用于电生理 DMI 的交互式模块化系统
不同的音乐家和研究人员创建了各种音乐系统，目的是简化基于电生理信号和身体姿势的数字乐器的开发过程 [1,8]。然而，他们的努力往往与主流科学或音乐界隔绝，限制了知识和实践的相互交流。在脑电图领域，使用命令行界面的脑机音乐接口 (BCMI [9]) 软件 [11,12]、复杂的架构 [1,5,14,15] 或程序编程 [12,17] 使得一小部分潜在感兴趣的用户（即具有必要技术技能的用户）可以进行实时脑电图处理。此外，选择和实施脑电图分析需要一定程度的神经科学培训或至少是理解。虽然市场已经做出了反应，推出了越来越用户友好的系统（例如 [10] 最近的一篇评论），但它们通常没有提供足够开放和灵活的软件架构来满足艺术实践的需求。商业软件的价格也可能过高，而且通常专门用于特定的治疗或医疗用途。简而言之，目前缺乏将电生理信号处理纳入灵活音乐环境的标准化系统的需求。肌肉群识别、电极放置和任务设计方面的最佳实践需要传达给非专业用户。我们将要讨论的软件开发是对这种情况的回应，也是名为 Body Brain Digital Musical Instrument (BBDMI) 的大型项目的一部分。该项目的目的是为没有神经科学和信号分析领域专业知识的音乐家和艺术家开发一种数字乐器 [16]。换句话说，BBDMI 的主要目标是通过提供用户友好的界面来处理从采集到特征选择和声音映射的信号处理，从而创建一个灵活而富有创意的平台来试验电生理信号。本文的结构如下。我们首先介绍当前研究的相关工作。接下来，我们将详细描述我们的系统架构、遇到的技术挑战以及与音乐界的潜在相关性。然后，我们将展示我们的修补工作流程、信号处理模块以及在用户研究和音乐会期间开发的映射策略。最后，我们将总结如何改进系统的想法、可能的未来方向以及我们公共存储库的链接。在文中，我们使用术语 ExG 来指代肌电图 (EMG) 和脑电图 (EEG)。
数据现代化计划战略规划大纲
流程和关键促进点 • 活动：为制定卫生机构范围的数据现代化计划 (DMI) 战略计划提供促进、指导和工具。这将包括召集 DMI 咨询委员会并将劳动力和沟通策略整合到与州和地方卫生部门利益相关者的战略规划中，以支持协作、透明度和问责制。 • 输出：1) 支持规划、评估和优先排序的虚拟和面对面会议，以创建 DMI 战略计划的组成部分，2) 推荐的变更管理和沟通策略，3) DMI 咨询委员会的参与和章程，以及 4) 书面的 DMI 战略计划和相关实施工作计划。 • 结果：卫生机构让员工和利益相关者参与有意义的 DMI 战略规划流程，以制定相关、可衡量且优先的计划，供 DMI 咨询委员会根据卫生机构和 PHIG 优先事项实施。 协调 根据之前的战略规划工作，ASTHO 估计规划过程需要六到八个月。这将涉及核心规划团队会议与 DMI 咨询委员会会议交替举行，并有一到两次有针对性的面对面研讨会，以达成共识、确定优先事项并制定实施策略。 • 核心规划团队将包括至少一到两名规划/协调负责人和两到四名卫生机构工作人员，他们将定期开会（每月两次）。 • 核心规划团队将负责项目管理和时间表。协调负责人将根据拟议的活动和时间表负责日常项目管理。这包括核心规划团队的会议议程、笔记和行动项目。
糖尿病黄斑缺血的基于图神经网络的多光谱学习模型
图4病例和亚组分析。a。 CFP和OCTA的图像代表性眼睛的图像。预测是由人类分级器（具有10年经验的眼科医生3）和GNN-MSVL模型（具有跳线n = 2）做出的。左：DMI阳性的眼睛，人类分级器和模型都正确预测了结果；中间：DMI阳性的眼睛，其中人类级别做出了错误的预测，而模型的预测是正确的；右：DMI阴性的眼睛和模型都正确地预测了结果。b。测试数据集中的DR分级和DMI存在。c。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）在不同的DR严重程度上进行的预测准确性。d。 GNN-MSVL模型（跳线n = 2）的示例DMI眼的CFP和OCTA图像做出了正确的预测。比例尺：0.5mm。
饮食草料比例和杂交对哺乳奶牛的饲料效率和甲烷排放的影响
奶牛饮食中增加的草料比例（FP）会减少人类可食用食品的竞争并降低饲料成本，尤其是在低输入系统中。但是，增加FP会降低产生性，并可能增加甲烷（CH 4）发射参数。这项工作旨在研究FP和繁殖对饲料效率和CH 4排放参数的影响。在1992年至2010年之间在Agri-Food和Biosciences研究所进行的32个单个经验的数据在这项研究中被利用，导致来自796 Holstein-Friesian（HF），50名Norwegian Red（NR），46泽西HF（J HF）和16 NR HF HF牛的数据。饮食包括不同比例的草料和浓缩物，取决于每个实验的实验方案。线性混合模型用于研究低（LFP； 10％至30％），培养基（MFP； 30％至59％），高（HFP； 60％至87％）和纯净（对于; 100％）FP（; 100％）FP（干物质[DM]基础）以及对饲料的效率和4发射剂量识别剂量的纯种（干物质[DM]基础）和纯化（100％）FP（DRE）和多种饮食分析的效果。相同的变量。与HFP（15.3 kg/d）和（13.8 kg/d）相比，提供LFP（17.3 kg/d）和MFP（17.9 kg/d）的母牛的总干物质摄入量（DMI）更高（17.9 kg/d）（13.8 kg/d）（p <0.001）。与HFP相比，LFP和MFP的牛奶产量（P <0.001），牛奶产量/DMI（P <0.001），能量校正的牛奶（ECM）/DMI（P <0.001）和牛奶能量/DMI（P <0.001）较高。与MFP（22.4 g/kg）相比，HFP（24.3 g/kg）的甲烷/DMI高（24.3 g/kg）（p <0.001）。可能有机会改善浓缩物输入较少的较低强度农场的利润。与MFP相比，HFP（22.5或21.6 g/kg）和（27.0或25.8 g/kg）的甲烷/牛奶产量（P <0.001）或CH 4/ECM（P <0.001）高于MFP（19.1或17.9 g/kg）。LFP和MFP之间或HFP之间没有差异，以获得牛奶产量，牛奶产量/DMI，ECM/DMI，牛奶能量/DMI，CH 4/牛奶产量和CH 4/ECM（P> 0.05）。在残留饲料摄入量（P¼0.040），牛奶产量 /DMI（P¼0.041）和CH 4 /DMI（P¼0.048）之间存在差异，具有多变量冗余性分析，表明与CH 4 /DMI和CH 4 /DMI和CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /dMI的差异分析表明。进食浓度的70％至90％的DMI（LFP组）不会导致生产率，喂养效率或CH 4的产量和强度的进一步好处，而饲料摄入41％至70％的DMI（MFP组）。©2025作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
科学期刊 - Ov
磁性系统中的手性相互作用可产生丰富的物理现象，例如，表现为非平凡的自旋纹理。造成手性磁性的最重要的相互作用是 Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用 (DMI)，它是由强自旋轨道耦合下反演对称性破缺引起的。然而，DMI 的原子起源及其与拓扑霍尔效应 (THE) 等新兴电动力学现象的关系仍不清楚。在这里，我们研究了界面 DMI 在 3 d –5 d 过渡金属氧化物基 LaMnO 3 /SrIrO 3 超晶格中从手性自旋纹理上对 THE 的作用。通过以原子级精度对界面反演对称性进行加法设计，我们将界面共线铁磁相互作用和 DMI 之间的竞争直接与增强的 THE 联系起来。控制 DMI 和由此产生的 THE 的能力指向了一条利用界面结构来最大化手性自旋纹理密度的途径，这对于开发高密度信息存储和用于量子信息科学的量子磁体很有用。
应用于强制游泳测试
图6。测量药物对ML算法和手动评分测量的FST行为的影响。在药物治疗后手动和ML算法评分之间的比较。将ML算法与手动评分进行比较时，对于在FST中评估的任何行为（固定性：F（1,42）= 0.31 = 0.31，P = 0.579；游泳：F（1,42）= 1.5，P = 0.227； p = 0.227; climbing; cligbbing：f（1,42）= 0.642）= 0.642）= 0.642 = 0.642 = 0.642 = 0.642 = 1.642 = 0.642）。 与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003 ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。 手册：车辆与FLX，P = 0.002。 ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。 手册：车辆与DMI，p = 0.0003。 ml：车辆与DMI，p = 0.008）。 双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。 数据表示为平均值±S.E.M. *p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。。与FST中FLX（n = 8）和DMI（n = 8）的影响一致的文献一致，这两种方法都成功识别出：（a）与抗抑郁药相比，与车辆组相比，与抗抑郁剂相比，固定时间的减少（f（2,42）= 19.42，p <0.0001）与抗抑郁剂（Man flys flys：Man vsse vs. vsse：P <0. 000）。 0.0003ml：车辆与DMI，p = 0.007;车辆与FLX，p = 0.003）（b）SSRI FLX优先增加游泳行为（F（2,42）= 13.34，p <0.0001。手册：车辆与FLX，P = 0.002。ml：车辆与FLX，p = 0.018）; （c）TCA DMI优先提高攀岩行为（F（2,42）= 13.02，p <0.0001。手册：车辆与DMI，p = 0.0003。ml：车辆与DMI，p = 0.008）。双向方差分析，然后使用Dunnett的多次比较测试。数据表示为平均值±S.E.M.*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001，**** p <0.0001与车辆处理。
数字化现代化战略 (DMS) – 相关企业信息技术计划
2020 年 7 月，国防部首席信息官成立了数字现代化基础设施 (DMI) 执行委员会 (EXCOM)，由国防部首席信息官、美国网络司令部和联合参谋部 J6 担任主席，为国防部企业 IT 计划、项目和其他旨在实现 DMS 目标的资助计划的制定、执行、同步和利用提供指导、指导和监督。DMI EXCOM 没有传统的里程碑决策权。国防部首席信息官、DISA 和服务部门打算通过实施符合 DMI EXCOM 批准和组件资助的优先事项的计划、项目和举措来实现 DMS 目标。DISA 是国防部信息网络企业能力、支持计划和测试的主要集成商。目前由组件资助的支持 DMS 的计划、项目和举措包括：
数字化现代化战略 (DMS) – 相关企业...
DMS 不是记录在案的计划。2020 年 7 月，国防部首席信息官成立了数字现代化基础设施 (DMI) 执行委员会 (EXCOM)，由国防部首席信息官、美国网络司令部和联合参谋部 J6 担任主席，为国防部企业 IT 计划、项目和其他旨在实现 DMS 目标的资助计划的制定、执行、同步和利用提供指导、指导和监督。DMI EXCOM 没有传统的里程碑决策权。国防部首席信息官、国防信息系统局和服务部门打算通过实施符合 DMI EXCOM 批准和组件资助的优先事项的计划、项目和举措来实现 DMS 目标。DISA 是国防部信息网络企业能力、支持计划和测试的主要集成商。目前由组件资助的用于支持 DMS 的计划、项目和举措包括：
Haiter Lenin 博士 埃塞俄比亚沃洛大学、孔博查理工学院教授
A.S. 博士M. Vijaya Raj，政府电子与计算机工程系教授。蒂鲁内尔维利工程学院。 A.S. 博士A. Sivananda Raja 博士，ACTech 电子与计算机工程系教授； Leo Vijilious，钦奈 DMI 工程学院 CSE 系教授。 A.S. 博士M Suresh，钦奈 DMI 工程学院 CSE 系教授。 A.S. 博士S. Perumal Sankar 博士，埃尔讷古勒姆 TOCH 理工学院 ECE 系主任N. Azhagesan 博士，钦奈 DMI 工程学院 CSE 系教授N. Vishwanath 博士，埃尔讷古勒姆 TOCH 科学技术学院 CSE 系教授Aruna Jeyanthi 博士，卡拉萨林加姆大学电子与电气工程系教授Vettivel，昌迪加尔工程技术学院教授。 Chandra Mohan 博士，副教授，NIT Warangal 机械系。