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设计模式培训（不仅）嵌入式系统
Behavioral Patterns - Example: Handling timer events - Flexible solution based on the design pattern Observer - Practical exercise: Using the observer pattern in the elevator control - Pitfalls in interface design or implementation - "Horizontal" and "vertical" interfaces - Event handling based on the design pattern Command - Practical exercise: Using the command pattern in the elevator control - Example: Traditional implementation of a state machine in C - Object-oriented solution based on the design pattern State -实践练习：使用电梯控制中的状态模式 - 示例：用户定义的内存管理 - 使用分区管理器分区及其管理 - 基于设计模式策略的灵活内存管理 - 实用练习：使用电梯控制中的策略模式 - 示例：具有常见基本结构的策略 - 基于设计模式模板方法
在Covid-19的情况下识别DNA甲基化模式：一年的前瞻性队列研究的见解
COVID-19条件（PCC）及其长期症状范围的机制尚不清楚。这项研究在一年的非住院COVID-19患者的子集中研究了DNA甲基化模式，该模式持续症状和生活质量降低，称为PCC+（COVID-19疾病后加）。在22个PCC+个体和22个匹配的Covid-19康复（PCC-）的队列中，我们确定了随着时间的推移而减少的组之间的明显DNA甲基化差异。TXNRD1基因的甲基化变化与认知症状和疲劳显着相关，这暗示了PCC病理学中的氧化还原失衡。途径分析显示，PI3K-AKT和AMPK信号通路的富集，可能是二甲双胍在降低PCC发生率中观察到的效力的潜在。尽管我们发现两组之间的表观遗传年龄加速没有差异，但我们观察到RAS和RAP1信号通路的甲基化纵向变化。这些发现提供了对PCC+机制的关键见解，并将氧化应激途径作为治疗干预的有希望的目标。
Guillaume Lecointre，Annabelle Aish，NadiaAméziane，Tarik Chekchak，Christophe Goupil等。重新审视大自然的“统一模式”：一种生物学
1 System Institute, Evus and Biodiversity, UMR ISYEB 7205 CNRS MNHN SU EPHE UA, National Musé ém Natural History, CP 50, 45 Rue Buffon, 75005 Paris, France 2 Bioblespire-Museum, Direction G é n rale dé e e to research, expertise, valorization and education ( UM国家自然历史，57 Rue Cuvier，CP 17，75005 Paris，法国3号期货研究所，期望的127 Avenue Ledru Rollin，75011 Paris，法国45011，4 eg eg（LIED）的跨学科实验室（LIED）爱丁堡EH14 4AS，英国6结构和Instabilitédesgénommes，UMR 7196-U1154，Mnhn cnrs Inserm，Muséumnationald'Histoire自然人，43 Rue cuvier，75005 Paris，France * nositefe o n of Heriot-Watt University，Heriot-Watt University，Heriot-watt University，Heriot-Watt University，UK 6结构和InstabilitédesgénOmmes，UM1154，75005 PARISE，guillaMe，
HBEAG阳性和HBEAG阴性慢性乙型肝炎之间的差异肝内整合HBV DNA模式短标题：综合HBV DNA P
Differential Intrahepatic Integrated HBV DNA Patterns Between HBeAg-Positive and HBeAg-Negative Chronic Hepatitis B Short title: Integrated HBV DNA profiles in hepatitis B Authors: Daryl T-Y Lau 1 , Elena S Kim 2 , Zhili Wang 3 , Wendy C King 4 , David E Kleiner 5 , Marc G. Ghany 6 , Amanda S Hinerman 4 , Yuanjie Liu 2，Raymond T. Chung 7，Richard K Sterling 8，Gavin Cloherty 9，Selena Y. Lin 3，Hsin-ni Liu 10，Ying-Hsiu Su 3,10 *，Haitao Guo 2 * 1肝脏中心，贝丝以色列伊斯兰教教士医学中心，哈佛医学中心，哈佛大学，霍克斯氏菌，美国摩布斯，美国2个部门，美国2 *癌症病毒学计划，UPMC Hillman癌症中心，匹兹堡大学医学院，美国匹兹堡，美国3月3日，美国Doylestown，美国匹兹堡大学匹兹堡大学公共卫生学院4个流行病学系4，美国匹兹堡大学公共卫生学院，美国国家癌症研究所5实验室5实验室，国家癌症研究所，国家癌症研究所。美国波士顿哈佛医学院，美国马萨诸塞州贝塞斯达，美国7 GI部，美国波士顿，8胃肠病学和肝病学，美国里士满大学，美国里士满，9个abbott Laboratories，9个胃肠病学和肝病学
估计经典和量子天空状态的模式
在这篇综述中，我们讨论了有关机器学习算法开发的最新结果，用于表征磁性的磁性磁纹理，这些磁性质地源自Dzyaloshinskii - Moriya - Moriya相互作用，该相互作用竞争了Heisenberg在Ferromagnets中的Heisenberg同型交换。我们表明，对于经典的自旋系统，有一系列的机器方法，可以根据几个磁化快照的基础，允许其准确的相位进行分类和定量描述。反过来，对量子天空的研究是一个较少探索的问题，因为对使用经典超级计算机进行此类波浪函数的模拟存在基本局限性。一个人需要找到模仿近期量子计算机上量子天空的方法。在这方面，我们讨论了基于从投影测量值获得的斑点数量有限的量子天空状态来估算经典对象的结构复杂性的实现。
是一种新算法，用于通过移动键盘输入模式在密码更新期间通过移动键盘输入模式区分授权用户
摘要 - 本研究通过开发TKIP -RUB（转换键盘输入模式以识别用户行为）算法在密码更新期间将合法用户与冒险者区分开的挑战。文献综述表明，包括EPSB方法在内的现有算法在基于移动键盘输入的情况下识别用户行为的准确性有限。旨在通过回答问题来增强身份验证系统的研究：转换历史输入模式是否可以提高用户识别的准确性和可靠性？假设提出的算法将在准确性和精确度上显着优于现有方法。为了评估这一点，使用143位用户更新密码的用户的登录尝试进行了实验研究，从而产生了629个记录的数据集（486个培训，143个测试）。将TKIP-RUB算法集成到移动身份验证系统中，以分析用户行为并生成预测模式。结果表明，尽管EPSB算法的准确度达到9.091％，但TKIP-RUB算法达到53.147％，代表了五倍的提高。这证明了TKIP-RUB算法在提高识别率，安全性和积极的预测精度方面具有较高的有效性。
双极和抑郁症中的不同白质纤维密度模式：基于FIXEL的分析的见解
双极（BD）和抑郁症（DD）疾病是严重的精神疾病，会影响社会心理功能，降低生活质量并增加全球数百万全球过早死亡的风险（Ferrari，2022; Greenberg等，2021;Gutiiérrez-Rojas et al。，2020; 2020; 2020; McIntyer et al。，2020）。dd的特征是抑郁症发作（Greenberg等，2021），而BD的特征是抑郁症和躁狂/躁狂发作（McIntyre等，2020）。尽管有明显的临床表现，但在临床实践中准确区分两种疾病仍然具有挑战性，导致至少60％的病例中对躁郁症的初步错误分类，并且平均治疗延迟至少为5年（Dagani等，2017; Drancourt等，2013; Hirschfeld et al。; Hirschfeld et; hirschfeld et al。鉴于诊断不确定性对长期结果的实质影响，对BD和DD之间的神经生物学差异有更深入的了解（Han等，2019； Phillips和Swartz，2014）。
地中海的生物多样性：估计，模式和威胁
marta coll 1,2 *，Chiara Piroddi 3，Jeroen Steenbeek 3，Kristin Kaschner 4，Frida Ben Rais Lasram 5.6，Jacopo Aguzzi 1，Enric Ballesteros 7，Carlo Nike Bianchi 8 Bella S. Galil 14，Josep M. Gasol 1，Ruthy Gertwagen 15，Joa〜o Gil 7，Franctmbios Guilhaumon 5，Kathleen Kesner-Reyes 16，Miltiadis-Spyridon Kitsos 10，Athanasios Koukouras 10，Nikolaos Chandelier 16 Cuadra 18，Heike K. Lotze 2，Daniel Martin 7，David Mouillot 5，Daniel Oro 19，Sasˇa Raicevich 20，Josephine Rius-Barile 16，Jose Ignacio Saiz-Salinas 21，Carles San Vicente 22，San Vicente 22，Samuel Somot 23，Samel'Samuel Somot 23，Jose'Templad 24，Xavier Tron 7，Xavier Tron 7，dimiitriis vaff vicer vaff vacker vaf vicer vack vact vaff vicer vaf facker vaf vicer vaf vack vaf vaff vicer。 Villanueva 1，Eleni Vaultsiadou 10
钙钛矿还是非钙钛矿？一种从 X 射线衍射图自动识别新型混合钙钛矿的深度学习方法
图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 预测准确度，b. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阴性，c. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阳性，d. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵假阴性，e. 根据数据集中 XRD 模式范围（2 ）的 CNN 混淆矩阵真阳性，f. XRD 模式（d 间距（Å））对于随机森林分类的特征重要性（步长：2.18°（2 ））。
评估神经生理模式的相关性以预测基于运动想象的 BCI 用户的表现
摘要 —基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 允许用户仅使用大脑活动来控制计算机以执行各种应用，而大脑活动通常由脑电图 (EEG) 记录。尽管 BCI 应用众多，但由于其准确性较差，它们在实验室外的使用仍然很少。一些用户无法使用 BCI，这种现象有时被称为“BCI 文盲”，影响了大约 10% 到 30% 的 BCI 用户，他们无法产生可辨别的 EEG 模式。通过进行神经生理学分析，尤其是通过识别 BCI 性能的神经生理学预测因子，我们可以更好地理解这种现象及其原因。反过来，这也可能帮助我们更好地理解并从而可能改进 BCI 用户培训。因此，本文提出了专用于预测 MI-BCI 用户表现的统计模型，该模型基于从“睁眼放松”条件下的两分钟 EEG 记录中提取的神经生理学用户特征。我们考虑了 56 名受试者在进行 MI-BCI 实验之前在“睁眼放松”条件下记录的数据。我们使用机器学习回归算法和留一交叉验证来构建我们的预测模型。我们还计算了这些特征（神经生理预测因子）与用户的 MI-BCI 表现之间的不同相关性。我们的结果表明，此类模型可以比偶然性（p ≤ 0.01）更好地预测用户表现，但平均绝对误差相对较高，为 12.43%。我们还发现我们的一些特征与性能之间存在显着的相关性，包括之前探索的 µµµ 波段预测因子，以及这里提出的新预测因子：µµµ 峰值位置变异性。因此，这些结果有助于更好地理解和预测 BCI 文盲。但是，它们还需要进一步改进才能获得更可靠的预测。索引词 — 脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、神经生理预测指标