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利用可变自然环境脑机接口刺激实现人形机器人实时导航
摘要 — 本文通过脑机接口 (BCI) 解决了在室内自然环境中人形机器人远程操作的挑战。我们利用基于深度卷积神经网络 (CNN) 的图像和信号理解来促进实时物体检测和基于干脑电图 (EEG) 的人类皮层大脑生物信号解码。我们利用干脑电图技术的最新进展来传输和收集受试者的皮层波形，同时他们注视机器人正在导航的环境直接产生的可变稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 刺激。为此，我们建议使用新的可变 BCI 刺激，利用通过机载机器人摄像头传输的实时视频作为 SSVEP 的视觉输入，其中 CNN 检测到的自然场景物体会以不同的频率 (10Hz、12Hz 和 15Hz) 发生改变和闪烁。这些刺激与传统刺激不同，因为闪烁区域的尺寸及其在屏幕上的位置都会根据检测到的场景物体而变化。通过这种基于干脑电图的 SSVEP 方法进行屏幕上的物体选择，有助于通过专门的二级 CNN 将人类皮层大脑信号直接在线解码为遥控机器人命令（接近物体，朝特定方向移动：向右、向左或向后）。该 SSVEP 解码模型是通过先验离线实验数据进行训练的，其中所有受试者的视觉输入都非常相似。在跨多个测试对象的实时机器人导航实验中，最终的分类表现出高性能，平均准确率为 85%。
程序
视网膜机制演变为提取和编码视网膜图像中最重要的信息。亮度对比，“红色/绿色”，“黄色/蓝色”，“白色黑色”和“灯光”通道提取说明视觉感知的大多数属性所需的信号，包括判断环境照明水平的能力。通过采用两种类型的感光体，棒和锥体，视觉系统实现了极大的，动态的有用视觉范围，但这涉及广泛的折衷。从视网膜图像中提取的信号的空间，时间和色彩特性在环境照明的水平上很大。视敏度，对比度灵敏度，红色/绿色和黄色/蓝色色彩视觉以及运动以及快速的敏感性，所有这些都随光水平降低而恶化。正常衰老和视网膜疾病也会影响视觉性能在介质范围内受到损害的程度。在本讲座中，我将描述许多高级视力和验光测试，旨在降低受试者的变异性，以说明与年龄相关的正常变化，以选择性地分离出红色/绿色和黄色/蓝色的颜色机制，最重要的是，以特定的测试，以测试中高视范围内视觉敏感性的损失率。对糖尿病患者的广泛研究，与年龄相关的黄斑变性和青光眼进行了广泛研究，以说明这些测试在早期发现视网膜疾病中的有用性。还将提供单一患者研究的独特结果，以说明介质范围内杆和锥信号异常相互作用的某些视觉后果。
高通量筛选的标准化转座子工具开发和验证Ammon-Ohe模型，以预测肝硬化门诊患者的明显肝脑病的风险
背景和目的：建议进行神经心理学和心理物理测试，以评估明显的肝病（OHE）的风险，但其准确性是有限的。高莫纳米亚人在OHE的发病机理中是中心的，但其预测效用尚不清楚。在这项研究中，我们旨在确定神经心理学或心理物理测试和氨的作用，并开发一种模型（Ammon-Ohe），以分层持续患有肝硬化的门诊患者的OHE发育风险。方法：这项观察性的前瞻性研究包括426个门诊病人，没有三个肝单元的先前OHE，其中位数为2。5年。心理测量肝病评分（PHES）<-4或临界频率（CFF）<39被认为是异常的。氨将其标准化为正常（AMM-ULN）的上限。多变量脆弱的竞争风险和随机生存的森林分析，以预测未来的OHE并开发Ammon-Ohe模型。使用来自两个独立单位的267和381例患者进行外部验证。结果：根据PHES或CFF和Ammonia在到达时间（log-Rank p <0.001）中存在显着差异，在PHES异常PLUS PLUS PLUS GULL AMM-ULN的患者中，风险最高（危险比4.4; 95％CI 2.4-8.1; p <0.001; p <0.001;与正常的PHES和AMM--uln和AMM--uln相比）。在多变量分析中，AMM-ULN而不是PHE或CFF是OHE发展的独立预测指标（危险比1.4; 95％CI 1.1-1.9; p = 0.015）。Ammon-Ohe模型（性别，糖尿病，白蛋白，肌酐和AMM-ULN）的C-指数为0.844，在两个外部验证队列中预测OHE的第一集，为0.728。结论：在这项研究中，我们开发了和验证了Ammon-Ohe模型，其中包括易于使用的临床和生化变量，可用于鉴定门诊患者，该门诊患者具有开发第一集的最高风险。
在发生错觉的频率范围内使用四冲程运动错觉的 UI......
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社论：医疗辐射技术的最新进展
使用电离和非电离辐射的两种组合（即，溶液方法，例如图像引导辐射疗法）。人口老化是一种不可逆转的全球趋势，具有经济和社会政治后果。老年人衰老最具破坏性的结果之一是导致痴呆和神经退行性疾病的认知下降。阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性痴呆症疾病，影响了全球约4000万患者（NAQVI，2017年）。无需治愈或有效的疗法，AD对社会的社会经济影响就会加剧。试图限制这些影响，Agger等人。描述了一项有趣的计划方案研究，该研究是一项随机，双盲的，安慰剂对照的临床试验（Alzlight，NCT05260177），以进一步理解对闪光光刺激作为AD治疗的使用。62例轻度至中度广告患者参加了该临床试验（其中一半接受治疗，而其他接受安慰剂）。这项研究的主要进步是使用一种新颖的无形光谱弹药（即40 Hz非侵入性光治疗系统）在两种浅色之间进行切换，与以前使用白光开/关的研究相比，它在两种浅色之间进行切换（Ismail等，2018; Hajos等，2018; Hajos et e;实现了更好的安慰剂控制，因为假装置以安慰剂为安慰剂的连续白光显然与实现40 Hz频率的两种浅色pro纤维无法理解。在这种情况下，Zheng等人。根据世界卫生组织（WHO）的肺癌（世界卫生组织，2023年）的情况说明书，肺癌是全球癌症死亡的主要原因，估计在2020年死亡（18％）。胸腔RT已成为局部晚期肺癌的治疗方法，无论是否与化学疗法结合使用。甚至在过去几十年中的治疗结果也有所改善，胸部RT可能会影响严重的损伤，尤其是肺炎放射性肺炎（RP），占5％至30％的患者，这是与放射治疗相关的主要剂量限制毒性。提出了一种有趣的方法，以减轻对中国患者的胸腔RT发生率。这个想法是基于试图限制RP影响的同时使用肾素 - 血管紧张素系统抑制剂（RASI）。这项研究招募了320名患者（平均患者年龄为65岁），患有各种诊断，阶段和治疗的肺癌。这些结果表明，在接受胸腔RT的肺癌患者中，口服RASI可以减轻≥2级RP的发生率。大多数癌症的预后不良可以通过其晚期诊断来解释。这种延迟的癌症在晚期诊断通常会导致无法进行手术或已经存在转移性细胞。因此，已经发表或正在进行各种研究，以鉴定可以在较早阶段确保癌症存在的新生物标志物，或者可以更好地靶向癌细胞，并特别针对癌细胞。以这种方式，Chen等。对6-磷酸2-激酶/果糖-2,6-磷酸酶3（PFKFB3）感兴趣，这是一种糖酵解调节酶，在各种人类固体肿瘤中过表达，例如肺，乳房，乳房，乳房，乳房，卵巢，卵巢，pancreatic和colonic cancers（Kotowski et al and 2021）。在各种研究的选择性PFKFB3抑制剂中，氨基喹啉衍生物的最佳IC 50值为2 nm。该衍生物共价链接到凝固型螯合剂，dota和rabiolabeL，以产生PET示踪剂GA-5。
ESSCC 2024-机器学习加速器
3 TSMC，Hsinchu，Taiwan *同样信誉的作者（ECAS）增强视频质量对于在包括手机，电视和监视器在内的智能设备上获得了增强的用户体验至关重要。实用的硬件设计应在与带宽，区域和能源预算相关的严格限制下提供最小资源的高性能。在图像处理任务中，深入学习算法的广泛用法（包括超分辨率（SR）和降噪（NR））进一步强调了能量效率硬件解决方案的必要性。因此，新兴的关键要求是在实时和高分辨率方案中部署这些算法。但是，实现这一目标提出了几个挑战，如图20.1.1：1）高分辨率网络推断大大增加了由于其计算复杂性，低稀疏性和高精度要求而引起的功耗； 2）频繁的高精度数据交易到外部内存会导致与带宽使用相关的大量功率使用； 3）有效和灵活的机制对于支持各种网络结构和操作至关重要。域特异性加速器提供了一种有希望的解决方案来处理计算需求。总的来说，这些创新使NVE能够在0.46V时达到23.2吨/w的端到端能量效率，而面积的效率为12.0吨/mm 2的面积为1.0V。图20.1.2显示了整体体系结构，包括卷积（Conv）核心，计算机视觉（CV）核心和直接内存访问（DMA）模块。图20.1.3概述了DCIM核心设计和工作流。在这项工作中，提出了在3NM技术中制造的12B位数基于CIM的神经视觉增强引擎（NVE），其特征是：1）无重量的无重量数字计算机（DCIM）发动机，其重量切换率降低，以增强计算能力的功能； 2）卷积元素（CE）融合建立了工作负载平衡的管道架构，从而减少了外部内存访问和功耗； 3）自适应数据控制和带状优化机制支持DCIM中的卷积和转置卷积，并改善了利用率，并且对有效的数据遍历进行了优化的执行流。Conv Core包含11个阶段的管道CE，用于存储中间数据的功能映射存储器，CE融合接口和融合控制。a fine编译器分区将计算图分隔为时区域的循环和太空划分的条纹，以优化吞吐量和内存访问，然后在命令描述符中编码重量和设置。DMA将描述符解码并从DRAM或TCM中加载输入特征映射，以基于线的栅格扫描顺序为核心。在管道流中，每个CE从特征映射存储器和前面的管道阶段收集数据，并将其分配到DCIM宏。宏计算每个周期中的8组点产量，其中每组涉及72对12B元素。权重局部存储在18组行中，其特定集由行选择器选择。在实验结果中证明了使用更频繁使用的8b的12B激活和权重的必要性。在拟议的行开关更高的精度有助于产生更平滑的边缘和最小化超分辨率任务中的噪声。同样，在降低降噪任务中，更高的精度会导致较少的流动性，并产生更重的图像。DCIM的高效率很大程度上是由于记忆和逻辑之间的数据移动降低，这对于最大程度地减少了频繁的重量重音至关重要。先前的工作[1]引入了带有乒乓重量更新的2行DCIM设计，但除了dcim宏中的乒乓球重量存储外，它会引起重量重加载和其他SRAM的电源和面积。利用像素级网络中的权重较少，采用了18行DCIM来存储所有权重并消除重新加载。与[1]中提出的方法相比，这种方法分别将面积和功率降低了31％和28％。影响DCIM效率的另一个因素是重量排开关的频率，这是计算不同权重集合时发生的能量耗尽操作。延长行开关周期可以减少能源消耗，但它还需要在输入和输出缓冲区中存储更多像素，从而导致较大的面积在开销中。