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2023-SPE-EAV-会议论文集.pdf
两天半的时间里，五场精彩的主题演讲、一场由七位专家组成的“热失控保护”小组讨论、69 场技术演示、十几张来自当地高中生和十几张来自大学生的关于 EAV 塑料的海报以及 35 个赞助商展位。我们非常感激有这么多赞助商，尤其是 SABIC、Celanese、ENTEC 和 Lotte Chemical，他们是本次会议的白金赞助商。请花点时间参观所有赞助商展位并感谢他们的参与。无论您是来这里发表论文、展示贵公司的产品和/或服务，还是寻找紧迫的电动或自动驾驶汽车工程挑战的解决方案，我们都希望您能在我们的 EAV 会议上找到您想要的东西。我们知道这次会议将帮助您更好地了解当今 EAV 行业的新趋势和市场力量。通过拜访赞助商和参加我们的技术演示，您不仅会比刚来时了解得更多，而且还会结识许多新的专业联系人，以便在需要时寻求帮助。我们在计划中设置了大量交流机会。两次午餐和两次晚宴，加上上午和下午的休息时间，您可以提出问题、结识新朋友、喝点饮料，并利用在此地点收集的大量汽车塑料知识。我们要感谢我们的志愿者委员会所做的所有努力，他们帮助我们将这个计划带给您。我们的团队在过去十二个月里一直努力工作。如果我们可以做得更好，请随时告诉我们的委员会成员，以便我们在会后持续改进会议上讨论。如果我们做对了什么，也请随时告诉我们。我们一直在努力让我们的活动年复一年地变得更好。
用于量子信息科学的 CMOS 集成电路
Jens 1（IEEE高级成员），Masoud Babaie 2（成员，IEEE），Joseph C. Bardin 3,4（高级成员，IEEE），Imran Bashir 5（IEEE，IEEE），Gerard Billiot 6，Elena Blokhina Blokhina Blokina Blokina Blokina Blokina 5,7,8（IEEE，IEEE，SHAIEE），SHAI CHIA，IEEE，IEEE，IE，IE，IE，IE，IE，IEEE，IE，IEEE，IE，IE，IE，IE。 Ini 11,12，Isaac L. Chuang 11,13,14，Carsten Degenhardt 15，Dirk Englund 11，Lotte Geck 15,16，LoïckLeGuevel 3,6 3,6（同胞，IEEE，IEEE），RUONAN HAN 14（IEEE，IEEE），MOHAMM I. I. I. I. I. I. I.14.14.14.14.14.18（I.14）（18岁） 6，Jeremy M. Sage 20，Fabio Sebastian 2（IEEE高级成员），Robert Bogdan Staszewski 7.8（同胞，IEEE），Jules Stuart 11,12,13，Andrei Vladimirescu 21（IEEE）（IEEE） 70049德国Stuttgart 2 Delft技术大学，2628 CD DELFT，荷兰3马萨诸塞州阿默斯特大学，马萨诸塞州阿默斯特，美国马萨诸塞州01003美国4 Google LLC，Goleta，CA 93117 USA 94536 USA 94536 USA 94536美国6 Grenoble Alps Universition of Grenoble Alps，Cea-nimerniver，cea-electricering firnicer，f-38000 grenoble france，frane frane frane frane frane frane frane frane frane，爱尔兰都柏林8等labs，爱尔兰都柏林4号。多伦多大学电气工程系，M5S 3G4，加拿大10écolePolytechnique de Lausne，2002年，瑞士Neuchâtel，瑞士Neology，剑桥，马萨诸塞州剑桥市12美国12林肯大学，马萨诸塞州林肯大学林肯大学，马萨诸塞州马萨诸塞州，马萨诸塞州02139美国15个电子系统（EZEA-2），中央工程研究所，电子和分析学院，52428 CH，德国16电气工程和信息技术学院，RWTH AACHEN UNIVERPON伊萨卡，纽约州14853美国19个州关键实验室，科学与技术学院，科学技术学院。
RWD4BE 真实世界数据助力改善医疗保健
主席：Jo de Cock（Riziv）Ann van Gysel（Medvia），Frank Staelens（Olv Aalst），Guillaume d'Ansembourg（Riziv/Inami），Isabelle Huys，Isabelle Huys（公共卫生和社会事务部长） Iziv/Inami），Peter Raeymaekers（Zorgnet-icuro），Sofie de Broe（Sciensano/HDA），Stef Heylen（UZA/AZ/AZ Turnhout/ex-Industry） JNJ，弗兰克·斯泰尔斯（olv aalst），盖特·德瓦夫（Inovigate），盖特·史密特（Az Monica），Ingrid Maes（Inovigate），Liz Renzaglia（Medvia），Marc Van de Craen（Medvia）他们的见解和专业知识。他们的宝贵意见对于形成本政策报告中的思想起到了重要作用。 Andries Clinckaert（Tiro.Health），Ann van Gysel（Medvia），Annelies terbiest（UZA），Bart Vannieuwenhuyse（JNJ），Cami de Decker（Uza），Caroline de Beukelaar（az groeNinge） Stry，Geert Smits（AZ Monica），Gilbert Bejjani（Bahm/Chirec/Bvas），Giovanni Briganti（Umons），Guillaume d'Ansembourg（riziv/Inami） （公共卫生部）。戒指），Lebehring（CSU），利比里亚（UG）。 Chepper（UZ Gent），Miave（Javanese（AZ），Davis（North），A.B。Gian Cancer注册表），Nick Marly（公共卫生和社会事务部长Vandenbroucke的内阁），Nicky van der Vekens（AZ
编辑：用于脑计算机接口应用程序的数据集
非侵入性脑部计算机界面是一种令人兴奋的新技术，为大脑和计算机系统之间的通信提供了渠道。它们可以用作通信设备（Chaudhary等，2016; Brumberg et al。，2018），康复系统（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他广泛的应用程序（Finke等，2009，2009; Makeig et al。，2011）。非侵入性BCIS的研究正在迅速发展，并且是一个高度多学科的领域，其中包括神经科学家，工程师，心理学家，计算机科学家和临床医生。持续开发BCI技术取决于这些领域的每个领域的进步，它们可以单独和集体地有助于改善BCI系统的所有方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。BCI系统的许多单个部分通常是在预先存在的数据集上首次开发和评估。但是，只有少数高质量的公开数据集可以在这些数据集上进行新的系统，工具和技术的评估和比较。例如，公开可用的BCI竞争数据集（Sajda等，2003; Blankertz等，2004，2006）为BCI研究人员提供了一套出色的资源，并已广泛使用许多研究人员来开发和评估新的信号处理和分类方法（Arvaneh等人，2013年，2013年； Ghaemi等，2017年； Sakhavi等人，2018年； Zanini等人，2018年；换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性因缺乏和稀疏性数据集而阻碍。然而，相对较小的大小和此类数据集的数量会引入过度拟合的风险，以通过这些数据集开发和评估的方法。本期特刊提供了一系列在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估期间记录的公开生理数据集的描述。收集到的数据集由通过多种模式记录的信号组成，包括但不限于脑电图（EEG），功能近近红外光谱（FNIRS），肌电图（EMG），心电图学（ECG）（ECG）（ECG），钙含量皮肤反应（GSR），皮肤温度测量率和体内的数据，次要次数和体内。许多数据集都包含具有这些信号模态的两个或多个组合的多模态记录。描述了来自各种不同BCI范式的数据。这些包括基于新型事件相关电位（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）BCIS
基于双向特征金字塔注意的时间卷积网络模型用于运动想象脑电图分类
脑机接口 (BCI) 是一种新兴的交互式通信方法，通过解码大脑活动产生的信号，实现对假肢和外部设备的神经控制，以及中风后运动康复。这种最先进的技术有可能彻底改变生活的各个方面，并显着提高整体生活质量。BCI 具有广泛的应用范围，从医疗援助到人类增强（Ahmed 等人，2022 年；Altaheri 等人，2023 年）。通常，脑电图 (EEG) 信号反映大脑的电活动，并通过在头皮上放置电极阵列来非侵入式地记录。获得真实值（时间和通道）二维 EEG 信号矩阵使人与外部设备之间的直接通信成为可能（Graimann 等人，2010 年）。运动想象 (MI) 是一种思考如何移动身体的某个部位而不移动身体的活动。基于 EEG 的 MI 活动已广泛应用于车辆控制、无人机控制、环境控制、智能家居、安全和其他非医疗领域（Altaheri 等人，2023 年）。然而，解码 MI-EEG 信号仍然是一项具有挑战性的任务。在此任务中，其他生理信号（例如面部肌肉活动、眨眼和环境中的电磁干扰）会污染记录的 MI-EEG 信号并导致信噪比低（Lotte 等人，2018 年）。MI-EEG 模式的个体差异受到参与者大脑结构和功能差异的影响。此外，EEG 系统在信号通道之间表现出一定程度的相关性，这进一步使信号处理过程复杂化（Altaheri 等人，2022 年）。在对 EEG 信号进行分类和识别的传统方法中，通常依赖于领域特定知识。这导致人们更加关注开发有效的特征提取和分类技术，这主要是由于 EEG 信号固有的低信噪比（ Huang et al., 2019 ）。人们通常使用各种特征提取方法，包括独立成分分析（ Barbati et al., 2004 ； Delorme and Makeig, 2004 ； Porcaro et al., 2015 ； Ruan et al., 2018 ）、小波变换（ Xu et al., 2018 ）、共同空间模式（ Gaur et al., 2021 ）和经验模态分解（ Tang et al., 2020 ）。在对 EEG 信号进行预处理后，从处理后的信号中提取基本特征并输入分类器以确定输入实例的类别（ Vaid et al., 2015 ）。传统的特征提取方法通常涉及手工设计的特征提取器，例如滤波器组共享空间模式 (FBCSP) (Ang et al., 2008) 或黎曼协方差 (Hersche et al., 2018) 特征。Ang et al.（2012）使用滤波器组公共空间模式（FBCSP）算法来优化MI-EEG上公共空间模式（CSP）的受试者特定频带，然后采用基于互信息的最佳个体特征（MIBIF）算法和基于互信息的粗糙集约简（MIRSR）算法从信号中提取判别性的CSP特征。最后，我们使用CSP算法进行分类并获得了良好的性能。值得注意的是，所有这些步骤都非常耗时。虽然传统方法通过预处理方法提高了EEG信号的信噪比，但从不同时间戳和受试者采集的EEG信号通常
<潜水>林奇综合征结直肠癌风险的变化
通讯作者：墨尔本人口与全球健康学院流行病学与生物统计学中心Mark A. Jenkins，澳大利亚VIC 3010，墨尔本大学。m.jenkins@unimelb.edu.au。 *请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。 贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。 AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。 JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。 AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。 所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。 Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J. Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。m.jenkins@unimelb.edu.au。*请参阅贡献者部分和附录P1-6中的作者姓名列表。贡献者AKW，RWH，FAM，GM和MAJ概念化了研究调查。AKW，RWH，FAM，GM和MAJ获得了资金。JCR，GL和AST在AKW和MAJ的监督下为数据策划，项目管理和资源做出了贡献。 AKW，JGD和MAJ使用统计软件和方法进行了正式分析，并起草了手稿。AKW，JCR，GL和MAJ已访问和验证的数据。所有贡献者都参加了手稿审查和编辑。Manuscript Writing Group: Aung Ko Win, James G. Dowty, Mark A. Jenkins Steering Committee: Mark A. Jenkins, Finlay A. Macrae, Gabriela Möslem, Robert W. Haile Central Database Group: Jeanette C. Reece, Grant Lee, Allyson S. Templeton Data Contributing Group: Kiwamu Akagi, Seçil Aksoy, Angel Alonso, Karin Alvarez, David J. Amor, Ravindran Ankathil, Stefan Aretz, Julie L. Arnold, Melyssa Aronson, Rachel Austin, Ann-Sofie Backman, Sanne W. Bajwa–ten Broeke, Verónica Barca-Tierno, Julian Barwell, Inge Bernstein, Pascaline Berthet, Beate Betz, Yves-Jean Bignon, Talya Boisjoli, Valérie Bonadona, Laurent Briollais, Joan Brunet, Daniel D. Buchanan, Karolin Bucksch, Bruno Buecher, Reinhard Buettner, John Burn, Trinidad Caldés, Gabriel Capella, Olivier Caron, Graham Casey, Min H. Chew, Yun-hee Choi, James Church, Mark Clendenning, Chrystelle Colas，Elisa J.Woods，Tatsuro Yamaguchi，Silke Zachariae，Mohd N. Zahary。COPS，ISABELLE COUPLER，MARCIA CROSS，CRUZ，WIND，Adriana Della Valley，Capuchine Delnatte，Marion Dhooge，Valentine Domingues，Drouet Youenn，Floor A.发言人D. Gareth Evans，Vargas的AídaFalse，Jane C Figueird，William，William，Lauren M. Gimaud，Annabel Goodwin，Heike Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，Kate Green，kate Green， Jose Guillem，Roselyne，Rodrigo St. C. Guindani，Elizabeth E. Half，Michael，Hampel Heather，Thomas V. Ho，Elke Holinski-Feder。