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单发量子信号处理干涉率
无限尺寸的量子系统（例如骨振荡器）为量子传感提供了丰富的资源。然而，关于如何操纵这种骨气模式以超越参数估计的一般理论尚不清楚。我们提出了一个一般算法框架，量子信号处理干涉法（QSPI），通过推广Ramsey型干涉法，以在量子力学的基本限制下进行量子传感。我们的QSPI传感协议依赖于通过概括量子信号处理（QSP）从Qubits到混合量子振荡器系统来对振荡器的正交运算符进行非线性多项式转换。我们使用QSPI传感框架在单发限制中在位移通道上做出有效的二进制决策。理论分析表明，在单次乘以测量的情况下，传感精度与算法的传感时间或电路深度呈呈相反。我们进一步串联了一系列这样的二进制决策，以逐局的方式执行参数估计。数值模拟以支持这些语句。我们的QSPI协议为量子提供了统一的框架
索马鲁肽的安全信号和抑郁症风险
沙特食品药品管理局 (SFDA) 建议所有医疗保健专业人员注意与使用索马鲁肽相关的抑郁安全信号。该信号源于常规药物警戒监测活动。简介索马鲁肽是一种 2 型糖尿病药物，作为胰高血糖素样肽-1 (GLP-1) 受体激动剂。它作为饮食和运动的辅助手段，可改善 2 型糖尿病患者的血糖控制。还可降低患有 2 型糖尿病和已确诊心血管疾病的成年人发生重大不良心血管事件（心血管死亡、非致命性心肌梗死或非致命性中风）的风险。[1] 抑郁症是一种常见的精神障碍，其特征是持续的悲伤情绪、对活动的兴趣或愉悦感减少以及这些症状的持续时间较长。估计大约有 3.8% 的人口患有抑郁症，包括 5% 的成年人（男性 4%，女性 6%）和 5.7% 的 60 岁以上的成年人。 [2] 本审查的目的是评估与使用索马鲁肽相关的抑郁症风险，并在必要时提出监管建议。方法国家食品药品监督管理局的信号检测团队使用国家药物警戒中心 (NPC) 数据库和世界卫生组织 (WHO) 数据库 VigiBase 进行了信号审查，并进行了文献筛选以检索所有相关信息，以评估抑郁症和索马鲁肽使用之间的因果关系。搜索于 2024 年 7 月进行。结果病例审查：国家食品药品监督管理局的信号检测团队搜索了沙特国家数据库和 WHO 数据库以查找个案安全报告 (ICSR)。WHO 数据库发现了 520 份全球病例报告，同时发现了 5 例本地病例。作者使用信号检测工具 (Vigilyze) 检索所有报告的全球病例。 [3] 作者还对提取的 30 例 ICSR 采用了 WHO-UMC 因果关系评估标准，完整性评分最高为 1.0。[4] 其中，16 例很可能与索马鲁肽有关，8 例因缺乏有价值的信息而被评估为无法评估，其余 6 例被评估为不太可能。
长距离 alpha 同步作为 BCI 的控制信号
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。此版本的版权持有者于 2022 年 12 月 19 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.05.25.493035 doi：bioRxiv 预印本
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。
长距离 a 同步作为 BCI 的控制信号
摘要 空间注意的变化与α波段（α，8-14 Hz）活动的变化有关，特别是在半球间不平衡中。其潜在机制归因于局部α-同步，它调节神经兴奋的局部抑制，以及反映长距离通信的额顶叶同步。这种神经相关性的方向特异性使其具有作为脑机接口 (BCI) 控制信号的潜力。在本研究中，我们探索了长距离α-同步是否呈现依赖于自愿注意定向的侧化模式，以及这些神经模式是否可以在单次试验水平上被拾取以提供主动 BCI 的控制信号。我们在执行隐蔽视觉空间注意 (CVSA) 任务时从一群健康成人（n = 10）收集了脑电图 (EEG) 数据。数据显示，在目标呈现之后，额叶和顶枕区域之间呈现α-波段相位耦合的侧化模式，这与之前的发现一致。然而，这种模式在线索到目标定向间隔内并不明显，而这是 BCI 的理想时间窗口。此外，使用支持向量机 (SVM) 从线索锁定同步中逐次解码注意力方向是偶然的。目前的发现表明，EEG 可能无法在单次试验的基础上检测注意力定向中的长距离 a 同步，因此，凸显了该指标作为 BCI 控制的可靠信号的局限性。
跨任务导向的脑电信号分析方法
跨任务脑电信号分析方法研究已成为一个快速发展的研究热点。近年来，越来越多的研究者将脑电信号分析中广泛使用的特征应用到跨任务脑电信号分析研究中，包括功率谱密度（PSD）特征（Touryan et al.，2016；Adewale and Panoutsos，2019）、融合特征（Kakkos et al.，2021）等，旨在找到有效处理任务间差异的方法。同时，一些研究者通过与传统特征分类方法进行比较，探索出对不同任务之间的差异更加友好的分类器，包括多层感知器神经网络（MLPNN）（Kamrud et al.，2021）、领域自适应方法（Zhou et al.，2022）、滑动窗口支持向量机（SVM）（Boring et al.，2020）等。另一方面，为了缩小任务间的差异，提出了一些基于深度学习模型的新型跨任务模型，如卷积神经网络（CNN）（Mota et al.，2021）、循环神经网络（RNN）（Gupta et al.，2021）、基于度量的方法（Jia et al.，2023）、CNN 与 RNN 的组合（Zhang et al.，2019；Zhou et al.， 2019；Taori等，2022）等。但跨任务脑电信号分析方法领域仍有许多未探索的领域，例如：任务分割与复杂度设计（Kamrud等，2021）、多源域自适应应用（Zhou等，2022）、多尺度多方向滤波器研究（Taori等，2022）、同时考虑特征提取和特征分类、增加数据量等。另外，跨任务分析与比较常见的跨学科研究也存在一些相互联系。本研究将从特征提取和特征分类的角度对跨任务脑电信号分析相关的文献进行综述，并讨论跨任务研究与跨学科研究对于脑电信号分析的关系，最后提出我们原创的观点，以期为跨任务脑电信号分析研究领域提供有益的建议。
长距离 alpha 同步作为 BCI 的控制信号
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疼痛中的IGF/IGF-1R信号途径
疼痛是医学和公共卫生领域中最重要的问题之一，具有很大的研究意义。阿片类药物仍然是减轻疼痛的主要药物。但是，由于其明显的副作用，其应用受到限制。因此，迫切需要开发新药来缓解疼痛。多项研究发现，IGF/IGF-1R途径在疼痛的发生和发展中起着重要作用。IGF/IGF-1R途径的调节对疼痛有明显的影响。本综述总结并讨论了IGF/IGF-1R信号途径的治疗潜力。还总结了IGF/IGF-1R通过作用于神经元兴奋性，神经炎症，神经胶质细胞，凋亡等来调节疼痛。然而，其疼痛中发生和发育的机制在将来仍然需要进一步研究。总而言之，尽管需要更多的深入研究，但这些研究表明IGF/IGF-1R信号途径是疼痛的有前途的治疗靶标。