XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRecording
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
历史性的 ARP 和 HARP 被动声学录音......
在海军先前的资助下，斯克里普斯鲸鱼声学实验室使用声学记录包 (ARP) 和高频声学记录包 (HARP) 收集了大量被动声学数据。如果没有适当的数据存档方法，这些数据可能会损坏或丢失。美国国家环境信息中心 (NCEI) 一直致力于创建国家基础设施，以保存被动声学监测数据并使其可供公众获取以供未来分析。该项目将重点保存 1999 年至 2009 年间收集的最古老的数据集，总计约 100 兆兆字节 (TB) 的记录数据。存档这些数据集包括合并数据集、确保元数据完整性以及将这些数据集物理传输到 NCEI。项目团队将与海军实体和 NCEI 工作人员合作，开发和简化存档流程，以提高未来存档工作的可行性。
哺乳动物胚胎发生的分子记录
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
开发了一个多模式睡眠基础模型，其疾病预测的睡眠记录为50万小时
美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学生物医学数据科学系。丹麦哥本哈根Rigshospitalet 6数据科学，生物维度，巴黎，法国7临床医学系，哥本哈根大学，哥本哈根大学，丹麦8号哥本哈根大学，贝丝·伊斯雷尔·迪克森斯医学院神经病学系，哈佛大学医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，美国 * jamesz@stanford.edu
程序规范2023-24
2.1.5。 怀疑意外的严重不良反应（SUSAR）任何被归类为严重的不良反应，并被怀疑是由IMP引起的，而IMP与SMPC或IB中有关IMP的信息不一致，即 这是怀疑和出乎意料的。 RSI包括一系列医疗事件列表，这些事件定义了对临床试验对象管理的IMP的预期，因此不需要加急向主管当局报告。 为了将反应排除在加急监管报告中，必须在RSI中列出，或在该协议的当前批准版本中明确定义。 对RSI的任何更改都是对风险/福利的更改，要求MHRA在审判中实施之前对其进行实质性修正案。 确保修正案提交MHRA是CI的责任。 只有这样，将更新的SMPC/IB添加到TMF中，并由CI/PI用作安全报告的参考（SUSARS）。 试验方案应包括研究中每种药物的已知副作用列表。 应与预期性有关的每个严重不良事件进行检查。 如果未按预期列出该事件或以比预期更严重的形式发生的事件，则应将其视为SUSAR。2.1.5。怀疑意外的严重不良反应（SUSAR）任何被归类为严重的不良反应，并被怀疑是由IMP引起的，而IMP与SMPC或IB中有关IMP的信息不一致，即这是怀疑和出乎意料的。RSI包括一系列医疗事件列表，这些事件定义了对临床试验对象管理的IMP的预期，因此不需要加急向主管当局报告。为了将反应排除在加急监管报告中，必须在RSI中列出，或在该协议的当前批准版本中明确定义。对RSI的任何更改都是对风险/福利的更改，要求MHRA在审判中实施之前对其进行实质性修正案。确保修正案提交MHRA是CI的责任。只有这样，将更新的SMPC/IB添加到TMF中，并由CI/PI用作安全报告的参考（SUSARS）。试验方案应包括研究中每种药物的已知副作用列表。应与预期性有关的每个严重不良事件进行检查。如果未按预期列出该事件或以比预期更严重的形式发生的事件，则应将其视为SUSAR。
记录复发，进展和转化发作
给予降低肿瘤负荷的患者的一种治疗形式，例如手术切除肿瘤，针对肿瘤的全身治疗（包括单克隆抗体），化学疗法，放疗，免疫疗法，激素治疗，其他或未指定的全身治疗和干细胞移植。注意用作辅助维持疗法的激素治疗，例如长期在乳腺癌中不包括肿瘤还原性治疗。疾病发作类型术语涵盖复发/进展/转化事件。发作的基础使用与诊断建议的ENCR相同的层次结构。 应使用最高基础，这不一定与用于识别复发，进程或转化日期的诊断程序相对应。 疾病发作的日期这被定义为病历/病理中的第一个日期，在该日期中，无论用于诊断诊断出复发，进展或转化的诊断程序的类型如何，对复发，进展或转化的诊断被诊断出来。 疾病发作位置*疾病情节位置仅实体瘤：发作的基础使用与诊断建议的ENCR相同的层次结构。应使用最高基础，这不一定与用于识别复发，进程或转化日期的诊断程序相对应。疾病发作的日期这被定义为病历/病理中的第一个日期，在该日期中，无论用于诊断诊断出复发，进展或转化的诊断程序的类型如何，对复发，进展或转化的诊断被诊断出来。疾病发作位置*疾病情节位置仅实体瘤：
VERA：虚拟环境记录注意力
摘要 — 患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的儿童在日常生活中表现出不同的症状，例如难以集中注意力、冲动、难以调节运动功能等。最常用的治疗方法是药物治疗，但会产生副作用。另一种解决方案是行为治疗，但似乎并不比药物治疗效果更好，而且成本更高。一种越来越受关注的新方法是使用神经反馈 (NF) 来教患者自己调节症状，通过以可理解的形式可视化大脑活动。此外，虚拟现实 (VR) 是 ADHD 背景下 NF 的支持环境。然而，在进行 NF 之前，确定与症状表现相对应的生理信号特征非常重要。我们在此提出了一个新框架，该框架基于可嵌入 VR 耳机的设备对脑电图 (EEG) 和视线方向的联合测量，目标是估计注意力状态。在信号采集的同时，执行注意力任务来标记生理信号。从信号中提取特征，并应用机器学习 (ML) 模型来检索注意力状态。这项初步研究提供了令人鼓舞的结果，能够在多种情况下做出正确的分类。此外，带有标记生理信号的数据集正在开发中。这将有助于更好地理解 ADHD 症状背后的机制。关键词 —虚拟现实、眼动追踪、脑机接口、机器学习