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基于多域特征和随机子空间集成的脑电信号分类
摘要 摘要 摘要：摘要：针对BCI系统中预处理特征提取和分类识别问题，提出一种基于多域特征随机子空间集成学习的运动想象脑电信号分类方法。在分析运动想象（MI）信号的ERD/ERS特征的基础上，提取效果最佳的时间和频段的多域特征作为特征向量，并自适应地选择带有交叉验证的随机子空间集成尺度，利用线性判别分析（LDA）分类器集成实现脑电信号分类。测试结果表明，多域特征和随机子空间集成的准确率可达90.71%，Kappa系数为0.63，优于比赛中第一名的算法，证明了该算法的有效性和先进性。
红斑狼疮低级疾病的分子特征
摘要 目的 揭示低疾病活动度 (LDA) 和缓解期与活动性系统性红斑狼疮 (SLE) 之间的生物学环境。方法 我们确定了 PRECISESADS 项目 (NTC02890121) 中 SLE 患者的差异表达通路 (DEP)，并将患者分层为满足和不满足以下标准的患者：(1) 狼疮 LDA 状态 (LLDAS)、(2) SLE 缓解期的缓解定义和 (3) 不包括缓解期的 LLDAS。结果 我们分析了 321 名患者的数据；40.8% 处于 LLDAS，17.4% 处于 DORIS 缓解期。排除缓解期患者后，28.3% 处于 LLDAS。总体而言，LLDAS 患者和非 LLDAS 患者的 604 条通路存在显著差异，错误发现率校正后的 p (q)<0.05，稳健效应大小 (dr)≥0.36。因此，DORIS 缓解者和非缓解者之间的 288 条通路存在显著差异（q<0.05 和 dr≥0.36）。DEP 产生了不同的分子簇，其特征是血清学、肌肉骨骼和肾脏活动的差异。部分重叠样本的分析表明，LLDAS 和 DORIS 缓解之间没有 DEP。揭示了药物再利用治疗 SLE 的潜力，以及活动性 SLE 的重要途径，这些途径的调节可能有助于实现 LLDAS/缓解，包括 toll 样受体 (TLR) 级联、Bruton 酪氨酸激酶 (BTK) 活性、细胞毒性 T 淋巴细胞抗原 4 (CTLA-4) 相关抑制信号传导，以及核苷酸结合寡聚化结构域富含亮氨酸重复序列蛋白 3 (NLRP3) 炎症小体通路。结论我们首次证明了区分 LLDAS/缓解和活动性 SLE 的分子信号通路。 LLDAS/缓解与 SLE 发病机制和特定临床表现相关的生物过程逆转有关。与 LLDAS 相比，DEP 按缓解聚类更能对患者进行分组，证实缓解是 SLE 的最终治疗目标；然而，两种状态之间缺乏实质性的通路差异，从生物学角度来看 LLDAS 是一个可接受的目标。
使用电式前庭刺激运动提示增强驱动模拟器的现实主义
这种刺激源自Fitzpatrick的模型，但已调整为与SDA的不一致有关。从假设的头部反应中，使用两个同类电流刺激剂对参与者进行了这种刺激，并具有3MA的直流刺激。结果表明，ODA与LDA和SDA一样强烈，所有三个刺激都诱导了头角变化，统计显着性为p <0.01。应注意，LDS，SDA和ODA进行了独立测试，如果与驾驶刺激器一起使用，则该配置中的两个刺激器将无效。如果在LDS期间乳突之间存在电势差，则寺庙之间的随后差异必须更大，而ODA可能会导致磷酸 - 在这种情况下流经电流神经。在研究论文中没有提及此Phe-Nomenon。
博士。达米安·莫拉蒂尔
编程 Python、Matlab、R、PHP/JS、SQL、React-Native、Arduino 硬件 脑产品、Biosemi、Biopac、Enobio、NirX、EyeLink、PupilLabs、SmartEye、Tobii EEG 评估脑节律（频谱分析）、提取刺激引起的神经元激活（ERP）、解决逆问题（LORETA） ECG 心率和心率变异性（时间分析）、评估交感神经和副交感神经活动（频谱分析） fNIRS 评估血流动力学活动（时间分析） 眼动追踪 扫描路径、瞳孔测量 EDA 评估紧张和相位成分（时间分析）、评估交感神经活动（频谱分析） 统计 描述性和推断性统计、基础机器学习（SVM、LDA、LSTM）、荟萃分析 其他 LabStreamingLayer、LaTeX、Eprime、Qualtrics、Microsoft Office
我们的心理健康战略执行摘要：
• 为患有重度智力障碍和身体健康问题、有社会护理需求（包括支持性生活）、学习障碍和自闭症 (LDA)、无家可归和药物滥用的人提供完全整合的心理健康护理 • 根据需要分配资源 • 重新定向心理健康投资，大部分支出用于初级保健、志愿和社区部门企业 (VCSE) 和社区环境 • 增加对心理健康的资助，以全国其他领域为基准，并增加用于儿童和青少年心理健康的资金比例 • 配备齐全的服务人员，在员工队伍中扮演新角色，提高员工的幸福感、满意度和士气 • 将服务、运营模式和计划的嵌入式研究和评估作为标准实践，使用有意义的恢复和经验措施 • 服务响应人口健康需求并灵活地实现变化
用于 LiDAR 应用的盖革和线性模式的微芯片激光器和雪崩光电二极管面包板
1 里斯本大学理学院天体物理和引力中心 (CENTRA)，坎普大区，里斯本 1749-016，葡萄牙； ana.sousa@synopsisplanet.com （广告）; pintografael@gmail.com （RP）; bac@sim.ul.pt （BC）; bnarribas@gmail.com（印度）； hugo.onderwater@synopsisplanet.com （HO）; prgordo@fc.ul.pt (PG) 2 Synopsis Planet，Advance Engineering Unipessoal LDA，2810-174 Almada，葡萄牙 3 里斯本大学科学学院天体物理和空间科学研究所，Campo Grande，1749-016 Lisbon，葡萄牙； maabreu@fc.ul.pt 4 里斯本大学高等技术学院（IDMEC），Av. Rovisco Pais 1, 1049-001 里斯本，葡萄牙 5 蔚蓝海岸大学，蔚蓝海岸天文台，法国国家科研中心，拉格朗日实验室，06304 尼斯，法国； patrick.michel@oca.eu * 通信地址：ruimelicio@gmail.com;电话：+351-218-417-351
人工智能在智能医疗中的应用...
帕金森病与大脑记忆力减退、焦虑和抑郁有关。除了姿势受损和僵硬的症状外，还可以观察到平衡能力差和行走困难等问题。致力于使计算机能够自主学习而无需明确编程的领域被称为机器学习。本文讨论了一种基于人工智能的帕金森病诊断方法。该系统的输入是通过帕金森病患者笔迹的照片样本提供的。使用浮雕特征选项对收到的照片进行预处理以开始该过程。这有助于选择用于识别帕金森病的特征。之后，采用线性判别分析 (LDA) 算法来降低维度，从而降低输入数据中存在的总维度数。然后分别通过径向基函数支持向量机 (SVM-RBF)、k-最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯算法对照片进行分类。
文章“ChatGPT 能做什么？”分析 Twitter 上对创新型 AI 聊天机器人的早期反应
摘要：在本研究中，作者收集了创新型人工智能聊天机器人 ChatGPT 在推出后的第一个月的推文。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 主题建模算法分析了总共 233,914 条英文推文，以回答“ChatGPT 能做什么？”的问题。结果揭示了三个一般主题：新闻、技术和反应。作者还确定了五个功能领域：创意写作、论文写作、提示写作、代码编写和回答问题。分析还发现，ChatGPT 有可能以积极和消极的方式影响技术和人类。最后，作者概述了人工智能进步需要解决的四个关键问题：工作演变、新的技术格局、对通用人工智能的追求以及进步伦理难题。
《编织星球债券报告》（2024 年 1 月）
Toyota Safety Sense 系统可有效减少造成死亡或受伤的严重交通事故，该系统包含多种主动安全功能，包括预碰撞安全系统 (PCS)，可帮助避免与前方车辆或行人发生碰撞；车道偏离警报系统 (LDA)，有助于防止因偏离车道而导致事故；自动远光灯系统 (AHB)，有助于确保夜间前方视野清晰。Toyota Safety Sense 目前已在日本、美国和欧洲市场的几乎所有乘用车车型上配备。该系统还已在包括中国和其他部分亚洲国家、近东和中东以及澳大利亚在内的 144 个国家和地区的主要市场推出，并已安装在全球超过 4.05 亿辆汽车上。
1869.pdf
通过 LDA 进行高精度介电常数测量：探测块状月壤密度和假定的月球冰。 [PubMed] Miyamoto H. 1,2，Kobayashi M. 1，Murakami T.，Takekura S. 1，Toida A. 1，Shimizu Y. 1，Takemura T.，Yoshimitsu T. 3，Usami N. 3，Otsuki N. 9，T Niihara 10，T USUI 2，H Nagaoka 7，K Saiki 7，J Culton 2，E ASPHAUG 11，P MICHEL 1,12，T HIMENO 1，M WATANABE 1，1 TOKYO，TOKYO，TOKYO UNISWERY OF TOKYO UNIOSYEN，2 ADELAIDE UNIOSSION，2 ADELAIDE UNISWERS，2 JAXA，3 JAXO，4 CHUOO UNIXPY SERMES，4 CHUOY UNIXICY约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）应用物理实验室，冈马科学大学10号，亚利桑那大学11号，13 Gakushuin University