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使用MIMO雷达进行大脑活动监测的动态短距离传感方法
摘要 - 本文提出了一种使用M序列多输入多重输出（MIMO）雷达作为功能性脑成像的非电离应用的功能微波成像的新概念。潜在的假设是，如果我们可以准确地检测到大脑内部的血液体积的局部变化，我们可以推断出执行各种任务时大脑的哪些部分被激活。在此角度，根据MIMO雷达框架的主要挑战是基于到达时间（TOA）结果的多目标定位。为此，我们提出了一种在相处的MIMO-RADAR中的多边定位方法，以检测脑介质内部的单个目标。引入了系统概念，并提出了使用简化物理模型的模拟结果。为了验证这一点，我们专注于短距离感应的波形多样性和信号传导策略选项。模拟结果验证了所提出的方法精确计算目标位置的有效性。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
合成生物学对低纤维摄入个体的肠道微生物组的有益作用：双盲，随机对照试验的次级分析
1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信1营养与食品科学研究所，营养与微生物群，波恩大学，53115 BONN，德国2 BONN 2 BONNANY 2 BONNY HOSPICY HOSPICY BONN基因组统计与生物信息学研究所，德国53127 BONN，德国BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONN，BONNY 3 3 3波恩大学，德国53115 BONN 53115 BONN 5，波恩大学，波恩大学，53113 BONN，德国6里昂神经科学研究中心（CRNL），中心，国家de la Recherche Scientifique（CNRS），Institut de lasanté等人（Inserm lliemer），法国里昂，里昂7欧洲研究所，法国77300年，法国77300，87300 Control Interoception-Intervistion团队，巴黎脑研究所（ICM），法国75013，法国巴黎 *通信
未来的“主力”护卫舰将执行载人任务……
“我们海军有一个广泛的激光[科学和技术]项目，”他补充道。“我们绝对认为这是未来的必要条件，因为我们将进入一个新领域，我们希望我们的发射器只用于攻击性武器，我们的点防御系统是可充电弹匣，并且能够长时间维持。”
开发人工智能生成的，可解释的处理1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.25.24317880 doi：medrxiv preprint