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ABOUT LDA ..................................................................................................................................... 04 VOICE EVACUATION SYSTEMS ................................................................................................ 08 APPLICATIONS .............................................................................................................................. 12 ONE SYSTEM ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................................... 48 OUR CERTIFICATIONS ................................................................................................................. 54 CONTACT ......................................................................................................................................... 56
使用人工神经网络从脑电图中检测ereg中风患者的错误相关电位
摘要：已提出了与错误相关的电位（ERRP）作为改善大脑 - 计算机界面（BCI）性能的一种手段，方法是纠正BCI执行的不正确操作或标记数据以连续适应BCI以改善性能。后一种方法可能在中风康复中相关，在这种康复中，通过使用在整个康复过程中持续个性化的广义分类器，可以将BCI校准时间最小化。如果数据正确标记，则可以实现这一目标。因此，这项研究的目的是：（1）对中风的个体产生的单次试验错误，（2）调查测试 - 重测可靠性，（3）比较不同的分类校准方案与不同的分类方法与人工新神经网络（ANN，ANN，ANN，和LINARINAL ANTIFERINAL，LDA）的不同分类方法（人工Neuratial网络）和LDA的含义。25个中风的人在两天的时间里试图执行运动，然后在记录连续脑电图时收到反馈（错误/正确）。脑电图分为时期：errps和nonerrps。根据时间特征或整个时期，将时期与多层感知器ANN分类。此外，将特征与收缩LDA分类。特征是来自感觉运动皮层的ERR和非ERRPS的波形，以改善分类器输出的解释性和解释。测试了三个校准方案：今天，日间和跨参与者。使用日期校准，将90％的数据与整个时期正确分类为ANN的输入；当使用时间特征作为ANN和LDA的输入时，它降至86％和69％。两天之间的测试可靠性较差，而其他校准方案导致准确性在63-72％的范围内，LDA表现最好。个人的损伤水平与分类精度之间没有关联。结果表明，可以在中风的个体中对错误进行分类，但是使用这种方法最佳解码需要使用用户和会话特定的校准。使用ERRP/NONERRP波形特征使对分类器输出的生理有意义解释成为可能。结果可能对在BCI中连续将数据进行标记以进行中风康复，从而有可能改善BCI性能。
ustekinumab的长期有效性和持久性...
抽象目的是评估IL-12/23抑制剂，乌斯基纳单抗或肿瘤坏死因子抑制剂（TNFI）对现实世界的持久性和有效性的抽象目标，以在3年内用于牛皮癣关节炎。方法PSABIO（NCT02627768）是一项前瞻性，观察性研究，跟踪了PSA患者开处方第一线至第三线Ustekinumab或TNFI的患者。持续性和有效性（在PSA（CDAPSA）低疾病活性（LDA）/缓解和最小疾病活动/非常LDA（MDA/VLDA）的临床疾病活性（MDA/VLDA）中获得每6个月进行一次。安全数据收集了3年。分析以比较倾向得分（PS）对基线差异进行调整。导致895例患者（平均年龄49.8岁，男性为44.7％），在3岁时，仍在初次治疗中的患者比例与Ustekinumab（49.9％）和TNFI（47.8％）相似。在停止/切换的风险中没有看到差异； PS调整的危害比（95％CI）停止/切换Ustekinumab与TNFI的危险比为0.87（0.68至1.11）。在总体人口中，CDAPSA LDA/缓解在58.6％/31.4％的USTEKINUMAB治疗和69.8％/45.0％TNFI-TNFI治疗的患者中实现； CDAPSA LDA的PS调整ORS（95％CI）为0.89（0.63至1.26）； 0.72（0.50至1.05）缓解。MDA/VLDA是在41.4％/19.2％的USTEKINUMAB治疗和54.2％/26.9％的TNFI治疗患者中，患有重叠的PSS调整ORS的患者。较大的TNFI治疗患者获得了有效性结果。两种治疗均表现出良好的长期安全概况，尽管uStekinumab治疗的患者的不良事件发生率较低（AES）与TNFI相比。结论在3年中，乌斯凯尼姆（Ustekinumab）或TNFI治疗后通常存在可比的持久性，但是ustekinumab的AE率较低。
Frédéric Dehais 和 Imad Rida 和 Raphaëlle N. Roy 和 John Iversen 和 Tim Mullen 和 Daniel E. Callan 的 pBCI，用于在实际飞行条件下发生注意力错误之前进行预测。（2019 年）在：IEEE 系统、人与控制论国际会议 - IEEE SMC BMI，2019 年 10 月 6 日 - 2019 年 10 月 9 日（意大利巴里）。
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力不集中性失聪。这项研究的动机是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)），对警报开始前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1- NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，以便人们感知和采取行动。
pBCI 可在真实飞行条件下预测注意力错误
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力缺失性失聪。这项研究的目的是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)）对警报响起前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1-NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，使其被感知和采取行动。
圆f。 p。马丁斯圆f。 p。马丁斯
多功能应用：R。Martins等人，撰写的纸质纸：多功能应用的多重纸晶体管，今天的应用材料12（2018）402-414：i）2018年8月，首家利用纸质电子产品的启动管理员，被称为NTPE的纸质电子学 - 晶体管的研究，开发和商业化，电子，电子，纸质，纸质，纸质，纸质，纸质，纸张，纸质，纸质，Lda; Desenvolvimento eInstressiaçãoCommeracizaçãodetransístoresE BiosensoresElectrónicosde Papel，LDA”。j）2018年8月，合作实验室的正式启动AlmasCience，涉及与纸业和产品最终用户的纸质电子产品的先驱实验室，主要与安全和利用Smart Diagnostics平台商品相关。k）2018年7月，选举国际物理奥运会的学术界的全面认可，
所以 ICA 结果是 15985 个数据。...
摘要 — 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育综合征，患者的社交互动、沟通技巧和情感表达能力下降。自闭症综合征可以通过脑电图 (EEG) 检测出来。本研究利用自闭症患者的脑电图来支持机器学习方案的分类研究，以获得最佳准确度。对脑电信号进行分类的最佳方法之一是线性判别分析 (LDA)，这是一种对自闭症和正常脑电信号进行分类的机器学习技术。之所以选择 LDA，是因为它可以通过利用类间和类内函数来最大化类间距离并最小化散射数量。该方法与其他方法相结合：独立成分分析 (ICA) 和离散小波变换 (DWT)，以提高准确度系统。ICA 可以去除脑信号以外的伪影或信号，这些伪影或信号可能会导致脑电信号中的噪声，因此分析的信号是完整的脑电信号，没有其他因素。DWT 可以帮助增加脑电信号中的噪声抑制，并通过频率和时间表示提供信号信息。脑电图数据集来自 16 名儿童（8 名自闭症儿童和 8 名正常儿童）。数据集中的信号使用 ICA 过滤伪影，通过 DWT 分解成三个级别，并使用线性判别分析 (LDA) 技术进行分类。使用混淆矩阵，结果显示最佳准确率为 99%。
原创研究论文基于线性判别分析的深度学习算法用于数字字符手写识别
自主获取输入的层次表示。该研究开发了分类算法，用于识别数字字符（0-9）中的手写数字，分析分类器组合方法并确定其准确性。该研究旨在优化同时处理多个脚本时的识别结果。它提出了一种简单的分析技术、线性判别分析 (LDA) 实现和用于数字字符分类的 NN 结构。然而，测试显示 LDA 分类器的结果不一致。该方法将基于配置文件的特征提取 (FE) 与高级分类算法相结合，可以显著改善 HWR 数字字符领域，这从它产生的不同结果可以看出。该模型在 MNIST 数据集上的表现为 98.98%。在 CPAR 数据库中，我们完成了跨数据集评估，准确率为 98.19%。关键词：手写识别；深度学习；神经网络；特征提取；线性判别分析；准确性
测试一种新的心力衰竭疗法
慢性刺激心脏A 1a肾上腺素能受体（A 1A -ARS）可改善多种心力衰竭临床前模型的症状。但是，转化的意义尚不清楚。人类工程性心脏组织（EHT）提供了一种量化慢性A 1a -AR刺激对人心肌细胞生理学的影响的方法。eHt是由脱细胞猪心肌的薄片创建的，这些脱皮的猪心肌是由人类诱导的多能干细胞（IPSC）衍生的心肌细胞和纤维细胞的。具有配对的实验设计，将EHT用于3周，机械测试，再次培养为2周，用1A-AR激动剂A61603（10 nm）或车辆对照进行培养，并在吸毒后重新测试24小时。单独的控制实验确定了EHT年龄（3 - 5周）或重复机械测试的影响。我们发现，与媒介物处理相比，慢性A61603治疗导致收缩的长度依赖性激活（LDA）增加25％（n = 7/组，p = 0.035）。EHT力没有增加。然而，在车辆处理后，相对于基线测试，EHT力增加了35％（n = 7/组，p = 0.022），表明EHT成熟。对照实验表明，EHT力增加是由重复的机械测试而不是EHT衰老引起的。RNA -SEQ分析证实了A 1a -AR在人EHT中表达，并发现慢性A61603治疗影响了已知被1A -ARS激活的生物学途径中的基因表达，包括MAP激酶信号通路。RNA -SEQ分析证实了A 1a -AR在人EHT中表达，并发现慢性A61603治疗影响了已知被1A -ARS激活的生物学途径中的基因表达，包括MAP激酶信号通路。总而言之，慢性A61603治疗后人EHT中LDA的增加增加了一种可能对增加人体心肌中LDA的慢性刺激可能是有益的，并且可能对通过恢复LDA来治疗人心力衰竭是有益的。