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使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。
模拟社区出版物摘要 - 2024年秋季发行
emulateBio.com©Emulate，Inc。，2024。保留所有权利。此处的技术可以由专利和/或商标涵盖。请联系仿真以获取信息。仅用于研究| MPM-017 Rev B.仅用于研究| MPM-017 Rev B.
在一项针对主要感染 Omicron 且无糖尿病或糖尿病前期症状的成年人的模拟目标试验中，二甲双胍降低了 6 个月内长期感染 COVID 或死亡的风险，使用国家 COVID 队列协作 (N3C) 数据库进行新用户、活跃比较器分析
记录的 SARS-CoV-2 6 天内开具处方（初步分析），1 天和 14 天内开具处方的二次分析 年龄 > 18 岁 无二甲双胍或对照处方 <= 12 个月 无最低体重指数 首次记录的 SARS-CoV-2 感染
半球视网膜由等离子光电子复制器模拟，并具有全光调制的神经形态立体视觉
双眼立体视觉依赖于两个半球视网膜之间的成像差异，这对于在三维环境中获取图像信息至关重要。因此，与生物眼的结构和功能相似性的视网膜形态电子始终非常需要发展立体视觉感知系统。在这项工作中，开发了基于Ag-Tio 2纳米簇/藻酸钠纤维的半球光电磁带阵列，以实现双眼立体视觉。由等离子热效应引起的全光调制和Ag-Tio 2纳米群体中的光激发，以实现像素内图像传感和存储。广泛的视野（FOV）和空间角度检测是由于设备的排列和半球形几何形状的入射角依赖性特征而在实验上证明的。此外，通过构造两个视网膜形态的恢复阵列，已经实现了基于双眼差异的深度感知和运动检测。这项工作中证明的结果提供了一种有希望的策略，以开发全面控制的回忆录，并促进具有传感器内架构的双眼视觉系统的未来发展。
Drew：双通量模拟WiFi
BLE/FSK设备与WiFi接入点（APS）之间的双向通信结合了长期效果，设备成本低和无处不在的互联网访问的好处。但是，先前的跨技术通信（CTC）So so-untions需要FSK芯片中的变速箱混合器，因此不适用于新的超低功率（ULP）BLE芯片，这可以去除这些搅拌机以节省动力。此外，先前的CTC解决方案的吞吐量限制为1Mbps。我们提出了从根本上克服这些限制的drew。它旨在仅通过控制功率放大器（PA）来有效传输WiFi数据包，因此适用于无混合的ULP BLE芯片。我们还提出了BLE的智商采样能力的创新使用来重新使用标准WiFi数据包。我们使用SIMD（单个指令多个数据）加速设计有效的算法，以实时检测，同步和解码WiFi数据包。DREW还实现了WiFi的CS-MA/CA和时机，从而在ULP BLE设备中添加了直接的WiFi连接。与先前的工作不同，Drew唯一支持QPSK，因此将下行链接吞吐量加倍。这种2倍吞吐量增加对于先前工作无法支持的新应用程序至关重要。尤其是Drew可以从WiFi到ULP BLE芯片流无损，Hifi质量的音频。由于立体声音频需要1.411Mbps的吞吐量，因此由于其1Mbps的限制，任何先前的工作都能支持此重要应用程序。CCS概念
神经网络和电路模拟神经爆发和同步
摘要：现今，研究、建模、仿真和实现类脑系统以重现大脑行为已成为迫切的需求。本文通过建模两个基于霍普菲尔德神经网络（HNN）的神经网络模型来模拟神经爆发与同步。第一个神经网络模型由四个神经元组成，对应实现神经爆发放电。理论分析和数值模拟表明，简单的神经网络可以产生丰富的爆发动态，包括每次爆发有不同的脉冲的多个周期性爆发放电，多个共存的爆发放电，以及具有不同幅度的多个混沌爆发放电。第二个神经网络模型使用由两个以上小神经网络组成的耦合神经网络来模拟神经同步。基于李雅普诺夫稳定性理论从理论上证明了耦合神经网络的同步动力学。大量仿真结果表明耦合神经网络能够产生依赖于突触耦合强度的不同类型的同步行为，如反相突发同步、反相尖峰同步、完全突发同步等。最后，设计并实现了两个神经网络电路，展示了所构建神经网络的有效性和潜力。
模拟网络的 AI 攻击规划
近几十年来，网络安全已成为私营和公共部门面临的最紧迫问题之一。网络安全威胁无处不在，但鉴于不断发展的网络的漏洞表面不断变化，因此极难防御。人们越来越希望进行自动网络攻击或红队攻击，这使网络防御者能够构建更好的发现和响应工作流程。过去几年，网络安全结构化威胁数据的可用性不断提高，这使得使用新技术进行自动红队攻击成为可能。本论文提出使用传统人工智能 (AI) 规划和领域特定适应性来解决这一网络安全自动化问题。我们开发的两个成功的自动红队 AI 规划系统 ClassAttack 和 ConAttack 证明了我们方法的实用性。ClassAttack 由一个经典规划器组成，它构建了可以在模拟网络上运行的静态可执行攻击场景。ConAttack 不仅具有额外的复杂性，而且具有现实性，它是一个将规划和执行交织在一起的应急规划器，可以更好地实时模拟真实红队的攻击。这两个系统都使用了专门为此网络安全应用程序设计的复杂知识库。这两个系统以及构建它们所需的知识工程代表了网络安全领域一项重大而新颖的努力。
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。