基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而,由于不同受试者、通道和时间点的细微变化,精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此,捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中,我们提出了散射变压器 (ScatterFormer),这是一种基于不变散射变换的分层变压器,它特别关注细微特征。特别是,解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分,基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上,其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
在BCI的背景下,更具体地用于通过脑电图(EEG)测量的数据分析,传统方法基于根据数据计算得出的精心选择的功能。通常应用的技术包括时间域中脑电图数据的主要成分分析,或基于频域中功率谱的特征(Azlan&Low,2014; Boubchir等,2017; Boonyakitanont et al。,2020)。由于深度学习领域的最新进展,提出了避免手动特征提取的神经网络的不同架构,并且似乎超过了更传统的方法。例如,提出了神经网络EEGNET来支持多个BCI范式,通常被称为该领域的基准模型(Lawhern等,2018)。在临床环境中,使用VGG16神经网络的某些变体来检测与癫痫相关的信号(Da Silva LourenC报O等,2021)。通常,深度学习已成功地应用于与脑电图数据有关的各种任务(Craik等,2019; Roy等,2019)。
摘要:已经提出,神经系统具有产生21种动作的能力,因为它重新使用了一些不变的代码。先前的工作已经确定,在不同运动中,动态23的神经种群活动的22个动态是相似的,其中动态23是指人口活动的瞬时空间模式如何变化。在这里,我们测试24神经种群的不变动态是否实际上用于发出25个直接运动的命令。使用脑机界面,该脑机界面将猕猴的26皮层活性转化为神经假体光标的命令,我们发现在不同运动中具有不同的神经活动模式发出了相同的27命令。然而,28这些不同的模式是可以预测的,因为我们发现活动29模式之间的过渡受到跨运动的相同动力的控制。这些不变动态是30个低维的动力学,并且在批判性地与脑机界面保持一致,因此它们预测了31个神经活动的特定组成部分,实际上发出了下一个命令。我们引入了32个最佳反馈控制模型,该模型表明不变动态可以帮助将33个运动反馈转换为命令,从而减少了神经人口需要34控制运动的输入。总的来说,我们的结果表明,不变的动态驱动器命令35可以控制各种动作,并显示如何与不变的36动力学集成反馈以发出可通用的命令。37
本研究评估了哥斯达黎加农村和城市老年人的神经心理电池的测量不变性。评估了哥斯达黎加的阿尔茨海默氏病(EDAD)研究的流行病学和发展的农村和城市老年人(n = 295)。用九种神经心理学措施和三种认知构建体确定了EDAD神经心理学措施的基线因子模型:言语记忆,空间推理和认知灵活性。测量和结构不变性,然后进行了潜在认知因素的群体比较以探索区域差异。的发现表明,EDAD中的大多数神经心理学测试可以直接在各组中进行比较,从而可以进行认知构建体的比较。农村样本在空间推理和认知灵活性能力方面表现出不利的影响。当模型中包括年龄和教育时,区域之间的差异消失了。拥有更多年的教育与更高的认知能力有关,对农村群体的影响更大。哥斯达黎加老年人的规范应考虑年龄和教育调整。这项研究有助于神经心理评估中测量不变性的增长领域,因为它突出了研究不同文化群体评估措施的可比性的重要性。
本文介绍了增材制造预制件五轴加工的坐标系定义和传输。在该方法中,将一组基准点连接到临时连接到零件的部件上,并使用结构光扫描仪校准它们相对于预制件几何形状的位置。然后可以在机床中测量这些基准点,以确定零件的位置和方向。该方法通过对增材制造的因瓦合金预制件的碳纤维铺层模具进行精加工来演示。除了展示加工零件所需的坐标传输方法外,还讨论了加工增材制造预制件的几个关键挑战,并提出了潜在的解决方案。不幸的是,由于增材工艺留下的零件内部孔隙,最终零件最终无法使用。未来的工作将重新制造该零件,同时采取措施避免孔隙和遇到的其他挑战。© 2022 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词:增材制造;铣削;结构光扫描;计量学;基准点
1 纳季兰大学医学院内科放射学系,纳季兰 61441,沙特阿拉伯;yealmalki@nu.edu.sa 2 世宗大学无人驾驶车辆工程系,首尔 05006,韩国;umair@sejong.ac.kr 3 Secret Minds,创业组织,伊斯兰堡 44000,巴基斯坦;engnr.waqasahmed@gmail.com 4 国立科技大学(NUST)机械与制造工程学院(SMME)机器人与智能机械工程系(RIME),H-12,伊斯兰堡 44000,巴基斯坦; karamdad.kallu@smme.nust.edu.pk 5 伊巴达特国际大学电气工程系,伊斯兰堡 54590,巴基斯坦 6 卡西姆大学医学院放射学系,沙特阿拉伯布赖代 52571;salduraibi@qu.edu.sa(SKA);al.alderaibi@qu.edu.sa(AKA) 7 纳季兰大学工程学院电气工程系,沙特阿拉伯纳季兰 61441;miditta@nu.edu.sa 8 扎加齐格大学人类医学学院放射学系,埃及扎加齐格 44631;maatya@zu.edu.eg 9 纳季兰大学应用医学科学学院放射科学系,沙特阿拉伯纳季兰 61441; hamalshamrani@nu.edu.sa * 通信地址:amad.zafar@iiui.edu.pk † 这些作者作为第一作者对这项工作做出了同等贡献。
摘要:生命最显著的特征之一是它能够处理新事物,即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要:形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里,我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子,并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为,我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要,可以增强进化并为自上而下的控制(而不是微观管理)提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点,该观点与规模和实施无关,说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念,我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步,这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
摘要:生命最显著的特征之一是它能够处理新事物,即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要:形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里,我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子,并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为,我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要,可以增强进化并为自上而下的控制(而不是微观管理)提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点,该观点与规模和实施无关,说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念,我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步,这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
波函数的所有参数都是在同一时刻定义的,这意味着同时性的概念。在某种相关的问题上,量子力学中的某些现象似乎具有非局部因果关系。这两个概念都与狭义相对论相矛盾。我们建议根据狭义相对论的不变固有时间而不是标准时间来定义波函数。此外,我们将采用薛定谔的原始思想,认为波函数代表一个本体论的云状物体,我们称之为“个体结构”,其有限密度振幅在无穷远处消失。因此,测量作用可以理解为引入一个限制势,该势触发个体结构内固有的非局部机制。该机制通过将波函数与局部高斯相乘来形式化,就像在 GRW 理论中一样,但采用确定性的方式。
我们已经看到,在经典的机械系统,与之打交道的标准技术中,如何在限制中出现约束,以及在预叠式歧管方面的强大几何重新重新制定。但是存在特定类别的受约束系统,可以理解为从根本上截然不同。这些是动态约束的系统,具有货物范围的典范哈密顿量和时间再现不变动作。动态约束的系统通常与通常的对称约束系统不同,因为它们的特征是时间表对称性。换句话说,牛顿力学的物理进化参数(“时间”)不再是绝对背景结构,现在被包括为动态变量Q i之一。更重要的是,表征动态约束系统轨迹的“进化”参数现在是量规,因为这些轨迹是由一级汉密尔顿约束生成的轨迹轨道。时间是参数轨迹的原因,从这个意义上讲,在动态约束系统中“时间为仪表”。一个主要的例子是重力。让我们从一个简单的说明性示例开始,该示例突出了上面介绍的Premplectectic配方的主要特征,并将这些方面推向了对于通常协变的系统特别有用的方面。然后,我们将继续进行讨论和时间再现不变系统的讨论和示例。为简单起见,我们将限制在具有单一类约束的系统中(如上2.2.2节中,参见图2)。