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OpenText Core 对手信号产品概述
通过威胁行为者归因和对抗活动映射，发现谁在攻击您，并全面了解针对您网络的恶意活动。OpenText Core Adversary Signals 可让您发现恶意活动的来源，并提供有关背景、攻击技术和行为者动机的增强详细信息，以构建准确的对手资料。广泛的全球威胁情报洞察有助于识别已知对手的资源和技术。对恶意行为者进行调查和监控，并对其全球活动进行分类，为您提供在违规行为发生之前阻止其发生的机会。
带有光束的5G信号的机会性定位
Zaher（Zak）M。Kassas是智能运输系统的TRC主席，也是俄亥俄州立大学的教授。他是阿斯平实验室的主任。他还是美国运输部中心的主任：卡门（具有多模式保证导航的自动化车辆研究中心），重点是导航弹性和高度自动化运输系统的安全性。他获得了B.E.获得了黎巴嫩美国大学电气工程的荣誉，在俄亥俄州立大学的电气和计算机工程中，以及M.S.E.航空工程和博士学位德克萨斯大学奥斯汀分校的电气和计算机工程专业。他是国家科学基金会（NSF）职业奖，海军研究办公室（ONR）年轻研究员计划（YIP）奖，空军科学研究办公室（AFOSR）YIP奖，IEEE WALTER FRIED奖，IEEE HARRYE HARRYE ROWE MIMNO AWARD，IN他是IEEE的院士，离子的研究员，也是IEEE航空航天和电子系统协会和IEEE智能运输系统协会的杰出讲师。他的研究兴趣包括网络物理系统，导航系统，低地球轨道卫星，认知传感和智能运输系统。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
J-BHI 特刊“面向医疗保健的生物医学信号基础模型”
人工智能 (AI) 和医疗保健的快速发展为工程师、计算研究人员和医学专家提供了大量机会，可以开发用于健康监测、医疗诊断和治疗建议的创新算法，最终使医生和患者都受益。心电图 (ECG)、脑电图 (EEG) 和肌电图 (EMG) 等生物医学信号在各种健康状况的无创监测和诊断中起着至关重要的作用。这些生物医学信号富含临床有用的信息，分别反映了心脏、大脑和肌肉的潜在生理和病理状态。人工智能与这些信号的结合为提高医疗评估的准确性、效率和可及性开辟了新途径。例如，在心电图领域，基于人工智能的算法可以自动检测一些心律失常和异常，准确度接近专家级。然而，开发使用生物医学信号的可靠人工智能驱动诊断工具仍然面临着噪声、干扰、伪影以及对长期数据流进行稳健处理的需求等挑战。人工智能的最新进展，包括大型语言模型 (LLM)、Mamba 神经网络和生成式人工智能，为开发先进的神经网络模型以应对生物医学数据挑战开辟了新的机会。作为这一跨学科领域的基石，基础模型可以作为复杂的框架，整合大量生物医学信号数据，并能够创建更精确、更具体、更个性化的预测、诊断和治疗工具，从而有可能彻底改变诊断和监测领域。本期特刊旨在探索人工智能在人类医疗保健生物医学信号分析方面的最新进展和应用，这将为基础模型铺平道路。我们诚邀原创研究文章、评论和案例研究，涉及但不限于以下主题：
从脑电图信号识别数字
给定一个从一个人思考/看到从 0 到 9 的数字时记录的多通道 EEG 信号，我们能否识别出用户是否在思考某个特定的数字？这是本研究试图解决的基本问题。然而，这个问题并不简单，而且预计会更具挑战性，因为对这类数据集的研究很少。从机器学习的角度来看，这个问题可以表述为分类问题（二分类和多类）。此外，EEG 信号可以被视为多元时间序列数据，其中不同的通道相当于各种时间序列变量。所以问题归结为多元时间序列分类。根据 [1] 和 [2]，随着深度学习在 BCI 中的引入，从 2015 年到 2020 年，出版物数量急剧增加。这意味着深度学习在基于 EEG 的 BCI 中的应用是社区越来越感兴趣的话题。
在获得和模拟脑电图中的创新信号是对生物医学技术的文献综述和应用的综合研究
在这项研究中，对信息进行了搜索，其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息，该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目，这些信号在包括BCI系统的设备中开发，这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备，这些信号可以通过该信息进行多个信息，从而使多个信息启发出来，这些信息可能会导致大脑的分析，并且可以使大脑的分析能够分析，而brice则是eSASS的分析。不同的器官，甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
在获得和模拟脑电图中的创新信号是对生物医学技术的文献综述和应用的综合研究
在这项研究中，对信息进行了搜索，其中可以知道生物医学在大脑信号中使用的多种应用。主要目的是提供网络数据库中获得的信息，该信息基于逮捕和管理多种项目的创建多种项目，这些信号在包括BCI系统的设备中开发，这些设备控制着由BCI系统控制由人脑产生的信号处理的设备，这些信号可以通过该信息进行多个信息，从而使多个信息启发出来，这些信息可能会导致大脑的分析，并且可以使大脑的分析能够分析，而brice则是eSASS的分析。不同的器官，甚至全部是周围神经系统。通过信息的反馈寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号寻求通过包含过滤阶段的多个通道捕获神经信号融合的设备的创建，该阶段允许读取从不同脑半球获得的信号
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
文字记录，“我们如何找到本·拉登：外国信号情报的基础知识”国家安全局 No Such Podcast 第 1 集 ~~开始文字记录~~ 乔恩·达比：奥萨马·本·拉登是 SIGINT 目标。我们过去确实使用卫星电话收集过他的一些信息。 娜塔莉·莱恩：必须追踪该信号。出于某种国家安全原因；而且它必须是外国信号。 乔恩·达比：我们认识到这是一个非常复杂的问题，我们无法独自完成。对于如此耸人听闻的故事，如果消息泄露，而他又在那个大院里，他很可能会离开。而且要再次找到他需要 10 年时间。 克里斯蒂·威克斯：欢迎收听另一集 No Such Podcast。我叫克里斯蒂·威克斯。我是你们的主持人之一，这是我的联合主持人。 卡姆·波茨：卡姆·波茨。克里斯蒂·威克斯：今天，我们邀请到 NSA 现任运营总监娜塔莉·莱恩和前运营总监乔恩·达比先生。欢迎。娜塔莉·莱恩：谢谢。克里斯蒂·威克斯：欢迎收听 No Such Podcast。娜塔莉，请介绍一下自己。娜塔莉·莱恩：好的。娜塔莉·莱恩，正如您所说，我 27 年前从私营企业加入 NSA。因此，我一直在现在的运营局工作，该局负责我们整个信号情报生产周期，我想我们今天将讨论这个主题。因此，大部分时间都在运营部门工作，但我也花了一些时间在大楼外，作为 NSA 驻五角大楼的代表之一，管理我们在海外的一个运营站点，并管理负责 NSA 以外所有外部合作的局。克里斯蒂·威克斯：好的。乔恩。乔恩·达比：好的，谢谢。我很荣幸来到这里并参与这次对话。我很感激。我必须说，作为前 NSA 员工，我说的任何话都是我个人的观点，而不是该机构的观点。所以我在情报界工作了 39 年。大部分时间都在 NSA 工作。作为情报界职业生涯的一部分，我曾在海外服役过一段时间。我做过很多不同的事情，包括从 9/11 到 2011 年的 10 年中大部分时间都在反恐领域工作。我最后四年半担任行动总监。
Direct Speech Synthesis from Non-Invasive, Neuromagnetic Signals
Direct speech synthesis from neural activity can enable individuals to communicate without articulatory movement or vocalization. A number of recent speech brain-computer interface (BCI) studies have been conducted using invasive neuroimaging techniques, which require neurosurgery to implant electrodes in the brain. In this study, we investigated the feasibility of direct speech synthesis from non-invasive, magnetoencephalography (MEG) signals acquired while participants performed overt speech production tasks. We used a transformer-based framework (Squeezeformer) to convert neural signals into Mel-spectrograms followed by a neural vocoder to generate speech. Our approach achieved an average correlation coefficient of 0.95 between the target and the generated Mel spectrograms, indicating high fidelity. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of synthesizing intelligible speech directly from non-invasive brain signals. Index Terms : speech brain-computer interface, neural speech synthesis, magnetoencephalography, transformer