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eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
使用CNN-LSTM技术
心脏病占全球死亡人数的30％。早期干预和心血管异常的检测可以预防这种死亡。当前的研究提出了一种新的方法，该方法将卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）结合在一起，以预测人心脏功能中异常。机器学习模型用于检测来自ECG和PCG信号的异常。这项研究中使用了两个突出的数据集，即Physionet 2016和Physionet 2017，用于培训和测试开发的机器学习模型。经验模式分解已用于预处理心脏声音信号和心电图信号。使用EMD可以将信号分解为其基本振荡组件，称为固有模式函数（IMF）。通过将信号与噪声比值与原始和过滤的PCG信号进行比较，可以评估该方法在降低噪声方面的有效性。特征提取是通过生成DeNO.信号的缩放图完成的。缩放图是通过连续小波变换（CWT）获得的。此后，一种称为CNN-LSTM的混合深度学习技术用于分类和训练模型。所提出的模型在分类和检测人心脏功能异常方面的精度为86％。
信号和 ITS 独立程序
项目资金 已获批准的全州和地区 SISP 项目由 100% 的计划资金资助。连接高速公路的赞助项目由 90% 的计划资金和 10% 的当地资金配套资金资助。每个申请的最高项目奖励总额不得超过 1,250,000 美元。一般而言，赞助项目申请的市政机构（SISP 项目申请表的签署人）负责支付 10% 的配套资金。负责 10% 配套资金的市政机构还负责支付超过项目资金上限的任何费用。申请人可以灵活地探索与其他政府机构的合作伙伴关系，以分担所需的 10% 配套资金和任何超过项目资金上限的超额部分的责任。重要的是，州和市政当局之间就 10% 配套资金和任何超过项目资金上限的超额部分协商的共同责任条款应在州市政协议 (SMA) 中适当编纂。
选择平均与边际碳强度信号对碳感知优化的含义
网格供电的电力的碳强度取决于用于满足其需求的生成来源的组合，并且随着时间的推移和整个位置的变化很大。有两种类型的碳强度信号：平均和边缘。这两个信号都提供了有关网格操作的差异信息，并以不同的方式影响电网的短期和长期功能。不幸的是，关于碳意识优化的“右”信号缺乏共识，跨域之间的脱碳工作已经使用两个信号来决定何时和何时转移需求。了解信号选择对碳感知优化的含义，本文使用平均碳强度和边缘碳强度进行了数据驱动分析。我们对65个区域的分析揭示了多种见解，包括i）两个信号在统计上均不同，它们之间的相关性非常低，ii）对一个信号进行优化可能会导致从另一个信号的角度来看更多的碳发射，而iii）每个区域的信号特性差异都会导致不同的电力使用激励。
随机ISAC信号的脉冲成型-UCL Discovery
摘要 - 集成感应和通信（ISAC）已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题，以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平（ISL）以及加权ISL（WISL），同时满足符号间干扰（ISI），带外排放（OOBE）和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系，分析AF的统计特征，并开发算法框架，以使用连续的凸近近似（SCA）和交替的乘数方法（ADMM）方法（ADMM）方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析，这表明与根系刺激的余弦（RRC）脉冲成型相比，所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
表彰员工 - 烟雾信号
华盛顿特区 — 部落理事会成员丹尼斯·哈维表示，保持团结、强大以及维持印第安人地区过去 4 年取得的成果是白宫部落国家峰会的关键内容。哈维出席了 12 月 9 日星期一举行的峰会，并参加了第二天的印第安博彩协会部落领导人会议。哈维担任西北代表。“这是一个非常积极的环境，”她说。“我们都知道我们将面临一些变化，但房间里没有任何消极情绪。我们谈到了印第安县在过去 4 年中取得的成就，真正的信息是如何保持并坚持下去。我们可以假设我们不会在下一届政府中获得很多额外好处，但如果我们能坚持下去
西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰
药物发现AI数据集和基准传统上不包括单细胞分析生物标志物。虽然单细胞分析中的基准努力最近发布了单细胞任务的集合，但他们尚未全面释放数据集，模型和基准测试，这些数据集，模型和基准分析以细胞类型的特异性生物标志物进行整体的各种治疗性发现任务。Therapeutics Commons（TDC-2）介绍了将特定于细胞类型的上下文特征与跨治疗剂的ML任务相结合的数据集，工具，模型和基准。我们介绍了单细胞分辨率的上下文学习的四个任务：药物目标提名，遗传扰动反应预测，化学扰动响应预测和蛋白质肽相互作用预测。我们为这四个任务介绍数据集，模型和台上标记。最后，我们详细介绍了驱动TDC-2实施的机器学习和生物学的进步和挑战，以及如何在其体系结构，数据集和基准和基础模型工具中反映它们。
使用分布式错误信号
基于生物奖励的学习中的一个计算问题是如何在Accumbens（NAC）中执行信用分配以更新突触权重。许多研究表明，NAC多巴胺编码时间差异（TD）错误来学习价值预测。但是，多巴胺是在区域均匀浓度中同步分布的，该浓度不支持明确的信用分配（如背波使用）。尚不清楚单独的分布式错误是否足以使突触进行协调更新以学习复杂的，非线性奖励的学习任务。我们设计了一种新的深Q学习算法（一种人工D opamine）来计算证明，同步分布的每层TD误差可能足以学习令人惊讶的复杂RL任务。我们通过经验评估了我们在漫画，深度控制套件和经典控制任务上的算法，并表明它通常可以实现与使用反向流向的深度RL算法相当的性能。
利用ECG Beat扩散模型从间接信号进行形态学重建
心电图（ECG）信号提供了有关心脏状况的基本信息，并广泛用于诊断心血管疾病。可用铅上单个心跳的术语是用于监测心脏疾病的主要生物信号。但是，由于噪声和伪影，缺少的潜在客户以及缺乏带注释的数据，分析心跳形态可能会具有挑战性。生成模型，例如deoising扩散生成模型（DDMS），已被证明成功地生成复杂的数据。我们介绍了Beatdiff，这是一种针对多个铅心跳的形态量身定制的轻质DDM。然后，我们证明，使用Beatdiff作为先验，可以将许多重要的心电图下游任务作为贝叶斯反问题框架中的条件生成方法提出。我们提出了一种期望 - 最大化算法EM-Beatdiff，以在不进行微调的情况下解决此条件生成任务。我们通过多个任务说明了结果，例如去除ECG噪声和工件（基线徘徊，电极运动），从单个铅中重建12个LEAD ECG（用于智能手表实验的ECG重建），以及无需可解释的可解释的静音术检测。实验表明，对于本工作中考虑的问题，Beatdiff和Em-Beatdiff的组合优于SOTA方法。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。