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探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
探索脑机界面中的协同作用
患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术，但是当前的方法在准确解码多度自由度（DOF）运动方面存在局限性。皮质内脑机界面（IBMIS）使用神经信号提供更自然的控制方法，但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲，大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动，这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究，例如主成分分析（PCA），非负矩阵分解（NMF）和Demixed PCA（DPCA），并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而，它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说，我们测试了PCA，DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据，并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明，尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据，但没有通过降解来改善性能。此外，这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明，虽然降低维度可以帮助数据压缩，但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。
使用机器学习的课程建议
然后使用用户分析来确定个人偏好和学习行为。该技术使用K-Nearest邻居（KNN）根据他们与课程的互动方式来识别可比用户。非负矩阵分解（NMF）用于从用户互动中提取潜在组件，从而根据用户的偏好和学习历史记录提出个性化建议。课程推荐系统已集成到一个名为Spartlit的用户友好的Web界面中，该界面允许用户输入首选项，浏览推荐课程并提供注释。用户研究和比较分析表明，该系统有效地提供相关和多样化的课程建议，从而改善了不同主题和能力水平的学习经验。
在干燥，片状和敏感的皮肤中表皮屏障功能
皮肤通过同时允许并保护环境交换来充当屏障。1层（SC）（SC），最外表皮层是主要的渗透性和保护性屏障。2 SC限制了水的流失，并防止感染和与潜在的外源性因素接触。1 SC主要由称为角膜细胞，角质 - 古老的终末分化角质形成细胞以及紧密的连接蛋白，蛋白质降解产物，例如天然保湿因子（NMF）和其他保湿分子。3角膜细胞与六边形和骨质堆积的脂质薄片的连续双层矩阵紧密相互作用，该基质支持表皮屏障并调节水结合体内平衡。3此外，多种酶，蛋白酶抑制剂，抗菌肽和抗菌脂质有助于
跨脑网络神经科学视角
图 1 脑间网络的整体效应可以分解为特定种子区域的节点效应。该图显示了陌生人与儿童互动与母子互动、基线与竞争以及基线与合作的整体和节点密度效应。节点密度由四个 NMF 成分的系数编码。左图：绘制了群体效应的边际后验分布及其平均值、90% CI（粗黑线）和 99% CI（细灰线）。CI 的宽度表示与估计参数相关的不确定性。90% CI 不包括零的参数（红线）被解释为存在影响的证据。整体结果显示出强烈的伴侣效应，与陌生人与儿童二元组相比，母子二元组的同步性有所提高，以及竞争效应和一些合作效应的证据，与基线条件相比，两种任务条件的同步性更高。节点结果证实了这些整体结果，但提供了更多的拓扑细节。具体而言，伴侣效应相当普遍（在成分 3 和 4 以及基线条件下的成分 2 中），而竞争和合作效应主要局限于左侧和右侧前额叶大脑区域（成分 1 和 4）。右图：五张 catplots 显示了在基线、合作和竞争条件下，母子和陌生人-儿童二元组中后部全局和节点密度值的变化情况。底部：热图可视化了 NMF 产生的基础矩阵，显示了儿童（C）和成人伴侣（P）的每个 fNIRS 通道（x 轴）对相应成分（y 轴）的贡献。在脑模型上可视化了儿童和成人伴侣的 fNIRS 通道，这些通道对每个成分的贡献最大，就其节点密度而言，权重高于第 80 个百分位数（最小值 = 0，最大值 = 1）
佐治亚州的经济和收入前景
($,000) 2022 财年 2023 财年 变化率 2022 年 7 月至 12 月 2023 年 7 月至 12 月 变化率 个人收入 $18,286,845 $16,969,072 -7.2% $8,328,264 $7,957,171 -4.5% 公司收入* 2,509,683 3,807,573 51.7% 1,744,945 1,668,741 -4.4% 销售和使用 8,316,951 8,918,944 7.2% 4,488,387 4,510,646 0.5% 机动车燃料 1,602,054 837,218 -47.7% (6,335) 636,854 nmf TAVT 799,185 831,320 4.0% 410,574 425,696 3.7% 酒精和烟草 467,191 462,660 -1.0% 235,439 227,786 -3.3% 保险费 643,223 680,840 5.8% 291,143 268,016 -7.9% 其他税费** 642,787 671,235 4.4% 319,625 325,642 1.9% 总税费 33,267,920 33,178,862 -0.3% 15,812,043 16,020,553 1.3% 不含 MFT 的百分比变化 2.1% -2.7% 普通基金总额 $34,934,855 $35,944,539 2.9%
通过有限元分析量化纳米电感器增强的神经元活动磁传导
摘要 目的。检测神经信号的方法涉及侵入性、时空分辨率和记录的神经元或脑区数量之间的折衷。基于电极的探针提供了出色的响应，但通常需要经颅布线并捕获有限神经元群的活动。脑电图和脑磁图等非侵入性方法分别提供场电位或生物磁信号的快速读数，但具有空间限制，禁止从单个神经元进行记录。增强神经源性磁场的细胞大小的装置可用作基于磁的模式的原位传感器，并提高检测跨多个脑区不同信号的能力。方法。我们设计并建模了一种能够与单个神经元形成紧密电磁连接的装置，从而通过驱动电流通过纳米制造的电感元件将细胞电位的变化转化为磁场扰动。主要结果。我们使用从体外膜片钳神经元获取的信号和几何形状进行真实的有限元模拟，对设备性能进行了详细的量化，并展示了该设备产生可通过现有模式读取的磁信号的能力。我们将设备的磁输出与内在神经元磁场 (NMF) 进行了比较，并表明单个神经元的传导磁场强度在峰值时高出三倍多（1.62 nT vs 0.51 nT）。重要的是，我们报告了典型体素 (40 × 40 × 10 µ m) 内传导磁场输出的空间增强，比内在 NMF 强度高出 250 倍以上（0.64 nT vs 2.5 pT）。我们使用此框架根据纳米制造约束和材料选择对设备性能进行优化。意义。我们的量化为合成和应用用于检测大脑活动的电磁传感器奠定了基础，可以作为在单细胞水平上量化记录设备的通用方法。
金融业的机遇与挑战
AI – 人工智能 API – 应用程序编程接口 DARPA – 国防高级研究计划局 ES – 专家系统 EU – 欧盟 FCA – 金融行为监管局 FINRA – 金融业监管局 GAN – 生成对抗网络 GDPR – 通用数据保护条例 IDE – 集成开发环境 LDA – 潜在狄利克雷分配 LLM – 大型语言模型 LSE – 伦敦证券交易所 MDP – 马尔可夫决策过程 MiFID – 金融工具市场指令 ML – 机器学习 NER – 命名实体识别 NLP – 自然语言处理 NMF – 非负矩阵分解 NMT – 神经机器翻译 NN – 神经网络 PCS – 主成分分析 RegTech – 监管技术 RL – 强化学习 RPA – 机器人过程自动化 SME – 中小企业 SMT – 统计机器翻译 SVM – 支持向量机 VAE – 变分自动编码器 XAI – 可解释人工智能
线性规划中心路径法量子加速方法的实证评估
线性规划 (LP) 是理论和实践科学与工程领域的重要工具。它被广泛应用于解决各个领域的优化问题，包括运筹学、工程学、经济学，甚至组合学等更抽象的数学领域。LP 可应用于机器学习和数值优化。LP 的一些应用示例包括ℒ1 正则化支持向量机 (SVM) [1]、基追踪 (BP) 问题 [2]、稀疏逆协方差矩阵估计 (SICE) [3]、非负矩阵分解 (NMF) [4]、MAP 推理 [5] 和对抗性深度学习 [6,7]。Fung 等人 [8] 介绍了一种学习核函数的技术，该核函数是其他半正定核的线性组合。他们展示了如何利用对角优势约束通过线性规划获得近似核。此方法可用于使用混合核进行特征选择。这是线性规划在计算支持向量机核中的一个重要用途。本段中提到的结果说明了线性规划在解决优化问题中的实用性
DEFSAT 2024
(08-02-2024) - 今天，我非常自豪地站在你们面前，讨论印度在太空和国防进步方面的非凡历程。随着我们大步迈向未来，印度不仅在探索天空，而且正在征服天空。印度对科学探索、技术创新和国家安全的承诺，已将其推向与进步和卓越同义的国际联盟。 - DefSAT 2024 正在引领我们的国家进入技术实力和战略意义的新时代。我衷心感谢 SIA-India 和国防智库 CENJOWS、CLAWS、CAPS 和 NMF 组织这次盛大的聚会。印度处于变革叙事的前沿，正在塑造其在国防和太空技术领域的光明未来。 - 从 1975 年发射的第一颗卫星“Aryabhatt”到最近的 Aditya L1（印度首次研究太阳的任务），我们的国家已经证明了我们确实是“Atma Nirbhar”。我们设计、开发和发射卫星和行星际探测器的能力表明了高水平的技术能力。它进一步有助于激励我们的年轻人为科学做出贡献，并学习 STEM（科学、技术、工程和数学）教育和研究。