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增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。
等位基因特异性基因编辑以挽救主要的CRX- ...
由于非平稳性和脑电图信号的低信噪比（低SNR）特征，实现较高的分类性能是具有挑战性的。空间过滤通常用于改善SNR，但通常会忽略潜在的时间或频率信息中的个体差异。本文通过正交小波分解研究了运动图像信号，通过该分解，原始信号被分解为多个无关的子带分量。此外，通过加权渠道频谱过滤量滤波器进行过滤，并通过空间过滤共同实施，以提高EEG信号的可区分性，并具有嵌入在目标函数中的l 2-NORM正规化术语，以解决潜在的过度处理问题。最后，使用高斯先验的稀疏贝叶斯学习应用于提取的功率特征，产生RVM分类器。SEOWADE的分类性能比几种竞争算法（CSP，FBCSP，CSSP，CSSSP和Shallow Convnet）的分类性能要好得多。通过SEOWADE优化的空间滤波器的头皮重量图在神经生理学上具有更有意义。总而言之，这些结果证明了Seowade在提取单次脑电图分类的相关时空信息方面的有效性。
![arxiv：2011.06878v1 [eess.sp] 2020年11月13日](/simg/5\585342ee315b57f8f60eceef20306d0e67394a79.webp)
arxiv：2011.06878v1 [eess.sp] 2020年11月13日
最近的证据揭示了跨频耦合，尤其是相位振幅耦合（PAC）是大脑完成各种高级认知和感官功能的重要策略。但是，解码PAC仍然具有挑战性。此贡献提出了REPAC，这是一种可靠且可靠的算法，用于建模和检测EEG信号中的PAC事件。首先，我们解释了类似PAC的脑电图信号的合成，并特别注意了表征PAC的最批评参数，即SNR，调制指数，耦合持续时间。第二，详细介绍了REPAC。我们使用计算机模拟生成一组随机的PAC状EEG信号，并在基线方法方面测试REPAC的性能。depac被证明即使具有snr的现实值，例如-10 dB。它们都达到了99％的精度水平，但是REPAC从20位导致了剂量现场的显着改善。11％至65。21％，具有可比的特定山脉（约99％）。DEPAC也适用于真正的脑电图信号，显示了初步令人鼓舞的结果。索引项 - 相位振幅耦合，脑网作品，depac，调制，脑电图
经典与量子主动用户检测算法性能比较
摘要 — 连接的移动设备数量的强劲增长对有效利用可用网络资源提出了新的挑战。代码域非正交多址 (NOMA) 技术似乎是一种非常有效的解决方案。每个设备都使用其分配的代码同时传输其数据以及用户标识符，而无需任何资源预留交换，从而节省了宝贵的无线资源。然而，这需要一个能够盲目检测活跃用户的接收器，这非常复杂。在量子架构有希望的叠加特性的驱动下，本文的目标是在 NOMA 的背景下调整和应用量子 Grover 算法进行活跃用户检测 (AUD)，以减轻搜索复杂性。将这种改进的 Grover 算法与最佳经典最大似然 (ML) AUD 接收器以及基本的经典传统相关接收器 (CCR) 进行了比较。根据接收信号的信噪比 (SNR) 评估 AUD 概率的基准。我们表明，我们改进的 Grover 算法在高 SNR 范围内非常有前景。索引词 —NOMA、AUD、最大似然、量子算法、Grover 算法
小鼠脑扩散张量成像的技术
在小鼠脑jiang-yang Zhang博士中进行扩散张量成像的技术。 NMR研究助理教授Russell H. Morgan放射学科学系Johns Hopkins大学医学院神经科学研究介绍，老鼠模型在促进我们对大脑及其疾病的知识方面发挥了重要作用。 要研究小鼠神经解剖学，尤其是由基因突变或病理引起的神经解剖学的变化，需要新颖的成像工具。 扩散张量成像（DTI）是一个很好的候选者，因为它可以可视化大脑中的白质（WM）结构，并已用于研究神经系统疾病，例如多发性硬化症和阿尔茨海默氏病。 即使DTI在诊所经常进行，但小鼠大脑的DTI仍然是一项艰巨的任务。 在总体积期间，小鼠大脑比人脑小约1000倍。 人脑DTI的当前分辨率约为每个像素1-2 mm。 为了实现相同的相对分辨率，我们需要使用特殊技术来实现小鼠脑DTI的分辨率为0.1-0.2 mm。 小鼠脑DTI的技术挑战在小鼠大脑的DTI中的主要技术挑战是实现高空间分辨率，同时保持令人满意的信号与噪声比（SNR）。 dTI被称为差的SNR技术，因为扩散加权图像中的信号幅度通过扩散敏化梯度减弱。 为了达到令人满意的SNR，大多数小鼠脑DTI实验都是在具有定制线圈的高场系统上进行的。在小鼠脑jiang-yang Zhang博士中进行扩散张量成像的技术。 NMR研究助理教授Russell H. Morgan放射学科学系Johns Hopkins大学医学院神经科学研究介绍，老鼠模型在促进我们对大脑及其疾病的知识方面发挥了重要作用。要研究小鼠神经解剖学，尤其是由基因突变或病理引起的神经解剖学的变化，需要新颖的成像工具。扩散张量成像（DTI）是一个很好的候选者，因为它可以可视化大脑中的白质（WM）结构，并已用于研究神经系统疾病，例如多发性硬化症和阿尔茨海默氏病。即使DTI在诊所经常进行，但小鼠大脑的DTI仍然是一项艰巨的任务。在总体积期间，小鼠大脑比人脑小约1000倍。人脑DTI的当前分辨率约为每个像素1-2 mm。为了实现相同的相对分辨率，我们需要使用特殊技术来实现小鼠脑DTI的分辨率为0.1-0.2 mm。小鼠脑DTI的技术挑战在小鼠大脑的DTI中的主要技术挑战是实现高空间分辨率，同时保持令人满意的信号与噪声比（SNR）。dTI被称为差的SNR技术，因为扩散加权图像中的信号幅度通过扩散敏化梯度减弱。为了达到令人满意的SNR，大多数小鼠脑DTI实验都是在具有定制线圈的高场系统上进行的。强磁场的缺点是它缩短了组织t 2，而加长组织t 1。高场系统比1.5特斯拉或3特斯拉磁铁具有更严重的场不均匀性。简短的T 2和场不均匀性使得通常用于临床DTI的回声平面成像（EPI）的采集类型，在高场系统上很难。除了分辨率挑战外，DTI数据通常还被受试者运动或梯度涡流引起的伪像所损坏。在体内实验期间的受试者运动可以通过更好的动物约束和呼吸触发来最小化。涡流可以通过调整梯度预先强调来显着降低。即使面临这些挑战，近年来，小鼠大脑的DTI也取得了许多进步。表1列出了几个DTI实验及其成像参数。在体内DTI获得的最佳分辨率约为0.1 mm x 0.1 mm x 0.5 mm [1]，EX Vivo DTI获得的最佳分辨率为0.02 mm x 0.02 mm x 0.02 mm x 0.3 mm [2]。应用程序分辨率和成像参数
平衡安全性和性能的事实
IT专业人员知道，网络潜伏期通过拒绝应用程序的全部使用带宽会阻碍性能，但严重低估了数据包丢失对混合工作经验的影响。在有线网络中，数据包丢失源于拥堵问题，硬件和软件故障以及过度订阅。无线网络面临干扰，信噪比（SNR），距离和通道超负荷的其他挑战。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。
2024 年 1 月 31 日
ABAD NABIL 公共服务通才 1/1/2024 30,886.70 $ ADORNO-CRUZ MARISOL 材料加工 SEN TECH 1/1/2024 49,336.30 $ ALHIBSHI-DEVORE YEHIA 技术助理 1/1/2024 57,131.88 $ ALLEN ANTOINETTE 高级货架部门文员 1/1/2024 42,511.56 $ ALLEN BRIANNA 主题部门文员 1/1/2024 34,714.42 $ ALLEN WENDELL 保管员 II（白天/分支机构） 1/1/2024 34,714.42 $ AMESQUITA JESSE 公共服务通才 1/1/2024 30,886.70 $ ARGANZA JORGE 图书管理员（学科部门） 1/1/2024 57,855.72 $ ARMSTRONG MICHAEL 图书馆助理 EMPH 1/1/2024 40,706.64 $ ATWOOD MARQUELL 管理员 III 1/1/2024 37,712.74 $ AUSTIN LOREAL SNR 计算机与网络技术 1/1/2024 57,123.04 $ AUSTIN BEVERLY 儿童图书管理员 1/1/2024 65,482.30 $ 学士 ARRIE 安全与保护 SVC 官员 1/1/2024 42,753.36 $ BAILEY CHARLES 公共服务助理 1/1/2024 43,860.70 $ BALDWIN SHAWNTE 公共服务助理 1/1/2024 54,517.84 $ BARKACS MICHAEL 公共服务助理 1/1/2024 56,165.72 $ BARNES LATOYA 技术助理 1/1/2024 57,131.88 $ BARNES DIFRANCO OPS 项目协调员 1/1/2024 56,444.44 $ BARONAK RYAN CARPENTER 1/1/2024 54,517.84 $ BARONE CHRISTOPHER 复制与运输技术1/1/2024 43,067.70 $ BARTEL KEVIN 支行职员 1/1/2024 43,149.34 $ BATTAGLIA JOSEPH SNR 计算机与网络技术 1/1/2024 57,123.04 $ BEAL PREVELLA 安全与保护 SVC 官员 1/1/2024 38,750.40 $ BEARD ABIGAIL 公共服务通才 1/1/2024 41,366.26 $ BEARD MICHAEL 安全与保护 SVC 官员 1/1/2024 42,753.36 $
ETSI TR 102 376-2 V1.2.1 (2021-01)
4 DVB-S2X 扩展技术特性的一般描述 ............................................................................................................................. 17 4.0 概述 ............................................................................................................................................................. 17 4.1 DVB 商业要求 ............................................................................................................................................. 17 4.1.0 背景 ............................................................................................................................................. 17 4.1.1 增强型 DVB-S2 标准的用例 ............................................................................................................. 18 4.1.1.0 一般方面 ............................................................................................................................................. 18 4.1.1.1 直接到户 ............................................................................................................................................. 18 4.1.1.2 需要低 SNR 链路的应用 ............................................................................................................. 18 4.1.2 DVB-S2 标准增强功能的商业要求 ............................................................................................. 18 4.1.3 支持波束跳变的 DVB-S2 标准增强功能的商业要求 ............................................................................................................................. 20 4.2 应用场景................