摘要——多通道脑电图 (EEG) 是一种常用的非侵入性方法,用于向基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 系统提供输入信号。目前,由于缺乏所需的分类准确度,其使用受到严重限制。机器学习用于 BCI 中以识别 EEG 数据中的隐藏模式,然后将其分类到适当的 MI 任务中。在本研究中,提出了一种称为优化频谱加权公共空间模式的方法来改进基于 EEG 的 BCI 系统中的特征提取。它通过优化频谱和空间系数的权重来增强信息增益,以从事件相关去同步 (ERD) 大脑活动中提取判别特征。通过在 BCI 竞赛 IV 的基准数据集 2a 上执行该方法来评估所提出的方法。独立成分分析法用于去除噪声,而线性判别分析法用于分类。与文献中报道的其他方法相比,使用所提出方法的实验结果产生了更高的分类准确度。
模型提取(ME)攻击是对机器学习 - 服务(MLAAS)平台的一个主要威胁,通过查询Black-Box API,“窃取”机密机器学习模型的功能。自从我的攻击中首先在开创性工作中概念化[75]以来,已经过去了七年。在此期间,在ME攻击和MLAAS平台上都取得了重大进步,提出了一个有趣的问题:MLAAS平台对我的攻击的脆弱性如何发展?在这项工作中,我们进行了一项深入的研究,以回答这个关键问题。具体来说,我们表征了当前主流MLAAS平台的脆弱性,这些脆弱性来自我的多个观众攻击,包括攻击策略,学习技巧,替代模型设计和基准测试任务。我们的许多发现挑战了先前报道的结果,这表明我脆弱的新兴模式。此外,通过使用过去四年来的历史数据集分析相同的MLAA平台的脆弱性,我们回顾性地表征了我随着时间的流逝的脆弱性演变,从而导致了一系列有趣的发现。最后,我们提出了有关改善攻击鲁棒性的MLAA当前实践的建议。我们的研究阐明了我野外脆弱性的当前状态,并指出了未来研究的几个有希望的方向。
该方法描述了全血中药物的定性检测程序。将回收化合物添加到全血样本中,然后通过使用有机溶剂的液/液萃取将目标化合物和回收化合物有效地从血液样本中分离出来,并在 HPLC C-18 柱上分离。然后使用串联质谱仪分析样本,利用选择离子监测 (SIM),对响应较差的化合物进行额外的同时检测,使用多反应监测 (MRM)。请注意,该方法产生的半定量结果来自强制通过零曲线的单点校准,以获得近似定量结果,这些结果仅供分析人员用作近似值的指南。任何分析证书都不得报告近似定量值。在确认分析之前,应对所有药物血液样本运行此方法,并在生成结果报告之前记录和批准任何例外情况。这种定性方法主要用作定量分析之前的筛选工具。对于仅在血液中定性检测出的目标化合物,也应采用此方法来确认这些化合物。设备和用品:
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867 € 6 308 € 862001-004-014 5 居室公寓 O 5 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 81.14 停车位 644.62 341.76 986.38 € 2 989 € 6 576 € 862001-004-034 5 居室公寓 O 7 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 81 停车位 644.62 341.76 986.38 € 2 989 € 6 576 € 195004-001-020 4 居室公寓 N 3 无 92300 LEVALLOIS PERRET 99 地下停车位 1589 190 1 779.00 € 5 391 € 11 860 欧元 765004-003-092 四居室公寓 O 4 无 92240 MALAKOFF 64,698.44 278.28 976.72 欧元 2,960 欧元 6,511 欧元 765004-003-012 四居室公寓 O 5 无 92240 MALAKOFF 64,698.44 278.28 976.72 欧元 2,960 欧元 6,511 欧元 765004-004-023 四居室公寓 O 底楼 无 92240 MALAKOFF 64,676.61 268.95 945.56 欧元 2,865 欧元 6,304 欧元 765004-004-073 四居室公寓O 4 无 92240 MALAKOFF 64 676.61 278.28 954.89 欧元 2 894 欧元 6 366 欧元 765004-002-053 四居室公寓 O 4 无 92240 MALAKOFF 60 654.79 261.11 915.90 欧元 2 775 欧元 6 106 欧元 765004-003-086 四居室公寓 O 1 无 92240 MALAKOFF 64 698.44 278.28 976.72 欧元 2 960 欧元 6 511 欧元 765004-004-043 四居室公寓 O 10 无 92240 MALAKOFF 64 676.61 278.28 954.89 € 2,894 € 6,366 € 765004-003-088 四居室公寓 O 2 无 92240 MALAKOFF 64 698.44 278.78 977.22 € 2,961 € 6,515 € 765004-001-025 四居室公寓 O 1 无 92240 MALAKOFF 63 687.53 282.57 970.10 € 2,940 € 6,467 € 765004-002-005 五居室公寓 O 2 无 92240 MALAKOFF 76 789.08 339.21 1,128.29 € 3 419 欧元 7 522 欧元 765004-004-019 公寓 5 间客房 O 9 无 92240 MALAKOFF 80 810.69 346.93 1 157.62 欧元 3 508 欧元 7 717 欧元17 欧元 2,555 欧元 5,621 欧元 862001-009-006 四居室公寓 O 1 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 76 停车位 627.37 237.67 865.04 欧元 2,621 欧元 5,767 欧元 862001-011-011 四居室公寓 O 6 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 75.72 停车位 627.37 325.66 953.03 欧元 2,888 欧元 6,354 欧元 862001-011-012 四居室公寓 O 9 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 76 停车位 627.37 325.66 953.03 €2,888 €6,354 862001-010-009 5 居室公寓 O 底楼 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 74 停车位 685.53 231.58 917.11 €2,779 €6,114 862001-003-015 5 居室公寓 O 2 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 78.66 地下停车位 624.92 308.8 933.72 €2,829 €6,225 862001-003-052 5 居室公寓 O 2 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 78.66 停车位 624.92 321.22 946.14 €2 867 € 6 308 € 862001-004-014 5 居室公寓 O 5 无 94270 LE KREMLIN BICETRE 81.14 停车位 644.62 341.76 986.38 € 2 989 € 6 576 € 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DNA甲基化的异常变化与癌变的早期阶段有关。确定循环肿瘤DNA(CTDNA)中这些表观遗传变化可以揭示潜在的生物标志物来早期诊断各种癌症。然而,分析此类数据会带来生物信息学挑战,因为在检测活检样本中低丰度的CTDNA信号方面缺乏灵敏度,这些ctDNA信号通常被包含数百个目标区域的库的复杂性所淹没。读取水平的甲基化分析有望由于稀有信号的广泛覆盖范围和高灵敏度,因此有望进行更深入的DNA甲基化检测。但是,由于缺乏能够生成适合基准科学家和专业生物信息学家的可解释报告的标准化工作流的缺乏,这种方法受到了阻碍。在这里,我们提出了一个生物信息学工作流,该工作流程检查下一代测序(NGS)数据并表征扩增子的读取级甲基化模式。与当前可用的其他工具相比,我们的方法旨在与高型,大规模的目标测定法一起使用。它有效地消除了从测序副产品(例如False CpG调用,二聚体和脱靶比对)得出的不希望的噪声。此外,为了容纳最新的NGS平台生成的大量数据,该工作流程可以并行处理与基于云的基于云和本地计算资源兼容的样品。此工作流程提供了DNA甲基化模式的全面可视化,并报告了读取水平的甲基化在“模式为a-a-a-a-feature”表中。在此表中,每个样品的扩增子层型单倍型(图案)的出现表示为“特征列”,并与实验中发现的所有模式一起汇总。这些读取级别的模式以及其他信息可用于开发机器学习算法,以重复收获真正的预测特征,并在预测癌症诊断时惩罚混淆信号。
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警告!生物危害。生物样品,例如人体和其他动物的组织,体液,传染剂以及血液,有可能传播传染病。使用适当的安全设备(例如物理遏制设备)在设备齐全的设施中进行所有工作。安全设备还可以包括用于个人保护的物品,例如手套,外套,礼服,鞋套,靴子,呼吸器,面罩,安全眼镜或护目镜。在使用潜在的生物危害材料之前,应根据适用的监管和公司/机构要求对个人进行培训。遵循所有适用的地方,州/省和/或国家法规。在处理实验室环境中处理生物样品时,以下参考文献提供了一般指南。
摘要 - 研究CNN图像分类器预测和中间层代表的重要研究线,从人类可以理解的概念方面进行了反应。在这项工作中,我们扩展了文献中使用注释的概念数据集提取可解释的特征空间方向的先前作品,并提出了一种无监督的事后方法,以通过寻找特征空间的旋转来解释稀疏的单热阈值pixelivations of PixElivations的特征空间,以提取可解释的基础。我们对现有流行的CNN进行了实验,并证明了我们方法在跨网络架构和培训数据集提取可解释的基础方面的有效性。我们对文献中发现的现有基础可解释性指标进行扩展,并表明,当转化为使用我们的方法提取的基础时,中间层的代表变得更加可解释。最后,使用基本的可解释性指标,我们将提取的方法与我们的方法进行比较,并以监督方法得出的基础,发现在一个方面,提议的无监督方法具有构成受监督的限制并为未来研究的潜在方向构成限制。