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2022 年 10 月 24 日 Neurosteer Inc. Janice Hogan 合伙人......
贸易/设备名称：Neurosteer 脑电图记录器 法规编号：21 CFR 882.1400 法规名称：脑电图仪 监管类别：II 类 产品代码：OMC、GXY 日期：2022 年 5 月 31 日 收到日期：2022 年 5 月 31 日 亲爱的 Janice Hogan： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中规定的用途而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以销售该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等同性判定并不意味着 FDA 已确定您的设备符合该法案或任何联邦法规的其他要求。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
根据图统计信息生成神经图
我们描述了一种从聚合图统计数据（而不是图邻接矩阵）学习深度图生成模型 (GGM) 的新设置。匹配观察到的训练图的统计数据是学习传统 GGM（例如 BTER、Chung-Lu 和 Erdos-Renyi 模型）的主要方法。隐私研究人员已提出从图统计数据中学习作为保护隐私的一种方式。我们开发了一种架构来训练深度 GGM 以匹配统计数据，同时保留局部差异隐私保证。对 8 个数据集的实证评估表明，当两者都仅从图统计数据中学习时，我们的深度 GGM 比传统的非神经 GGM 生成更逼真的图。我们还将仅在统计数据上训练的深度 GGM 与在整个邻接矩阵上训练的最先进的深度 GGM 进行了比较。结果表明，图统计数据通常足以构建具有竞争力的深度 GGM，该深度 GGM 可生成逼真的图，同时保护本地隐私。
Waldorf和Neuroscience.docx
知道大脑如何发展对于理解为什么这三个焦点对任何教育计划的成功如此重要。让我们首先学习大脑的一些基本基础。首先，它是“ triune”，也就是说，它有三个部分。更重要的是，并非所有三个部分都正如我们曾经认为的那样全面发展。实际上，新生儿的大脑很少是“在线”和“准备出发”。当使用MRI观察到新生婴儿的大脑时，大脑的唯一部分被点亮或活跃的部分是最原始的部分 - 脑干，感知大脑或“动物脑”，也称为“动物脑”。（听觉和视觉皮层的小，不发达的部分是唯一的例外。）大脑的这个原始部分是我们唤醒和压力的经验负责的。它可以在需要时加入高档，并在需要时进行战斗或飞行响应。我喜欢将其称为“感觉大脑”，因为它只能说感官的语言，这是唯一一致地使我们生存的语言。例如，当我们在树林中遇到一只熊时，我们的话不会拯救我们，但是我们的感官提高了。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
用于人类治疗的精准神经技术
越来越明显的是，与人类神经系统进行有针对性的互动可以改善人类多种疾病状态和认知领域的状况。深部脑刺激 (DBS) 就是一个存在的证据，它已经获得美国食品和药物管理局的批准，用于治疗帕金森病和特发性震颤 [3] 等运动障碍，以及癫痫 [4] 等神经系统疾病。新兴研究表明，DBS 可以有效治疗比以前预想的更广泛的疾病，包括难治性抑郁症 [5] 、情绪障碍和焦虑症 [6] 、创伤后应激障碍 [7] 、物质成瘾 [8] ，甚至可能是阿尔茨海默病 [9] ，这表明广大民众都可能从神经技术中受益。
AltVal Ram是Strodiat Rigu Tuggub吗？
神经外科医生和神经科医生的总数，也请指定在该机构工作的盟军专家。( Please attach a list separately specifying DNA membership numbers, fulltime and part time specialists) ……………………………………………………………………………………………………………………………………………….. …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。……………………………………………………………………………………………………………………………………………….. ……………………………………………………………………………………………………………………………………………….……………………………………………………………………………………………………………………………………….. Proposed Organizing Secretary and his/her address and a brief CV and DNA membership number [with PIN Code and Tele.nos。电子邮件]…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。在那种情况下，请提供有关将会议提议在何处举行的完整信息[带有完整的邮政地址和电话。传真。电子邮件]可用的设施：a）编号会议厅及其进行并发会议的座位能力。