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用于 BCI 运动想象解码的强大而简单的深度学习基线
摘要 — 我们提出了 EEG-SimpleConv，一种用于 BCI 中运动想象解码的简单 1D 卷积神经网络。我们的主要动机是提出一个简单且性能良好的基线来进行对比，仅使用文献中非常标准的成分。我们在四个 EEG 运动想象数据集（包括模拟在线设置）上评估其性能，并将其与最近的深度学习和机器学习方法进行比较。EEG-SimpleConv 至少与其他方法一样好或效率更高，显示出跨学科的强大知识转移能力，但推理时间较短。我们主张使用现成的成分而不是临时解决方案可以极大地帮助 BCI 采用深度学习方法。我们使模型和实验的代码易于访问。
颜色反卷积是定量生物医学研究的简单快速工具
定量分析的质量，效率和速度是细胞病理学的关键因素。在这种情况下，需要可靠和可重现的工具来改善较短的结果，其中1个主要是常规的免疫组织化学（IHC）幻灯片和生物医学研究。组织学实验依赖于使用染色技术对结果的可视化，这是因为光吸收染料有能力选择性地结合了分子和感兴趣的复合物，这在结合计算技术时可能会提供定量分析。2因此，可以将颜色反卷积作为定量分析中的多功能工具来解决，因为该方法能够在通道中分裂染色技术的不同染料，3允许分析目标结构的面积分数。在►图中1，我们可以看到ImageJ（美国国立卫生研究院）上的“颜色反卷积”工具允许将明亮的图像拆开为代表单个染料吸光度的通道。分开通道后，可以借助“阈值”工具将图像变成灰色，以确定结构区域。然后，我们可以与白色背景相比测量染色结构的“面积分数”。使用此方法，可以半自动的方式量化每个场的染色面积，从而可以更大的分析流。
协同感知和控制单纯性可验证...
2017。自动驾驶安全性：跨学科挑战。IEEE智能运输系统杂志。 Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。IEEE智能运输系统杂志。Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Koopman和Wagner。2019。为什么深度学习AI如此容易愚弄。自然。D.天堂。2020。可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。tu等。2020。自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。IEEE交易智能运输系统。冯等。2022。可解释的深度学习：初学的现场指南。人工智能研究杂志。Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Ras等。2022。自动驾驶标准和开放挑战。P. Koopman。2023。密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。自然。冯等。
简单而确定的光谱浓度与...
量子物理和计算机科学相交的一个基本问题是计算n个相互作用粒子系统的能量水平。这些是局部汉密尔顿H的特征值，这是一种作用于张量产品h≃（c d）⊗n的共轭 - 对称（Hermitian）线性操作员。局部属性意味着h是术语hη⊗i的总和，其中hη是k = o（1）张量因子的操作员，而i是其余因子上的身份。使用| v |的局部性结构产生了g =（v，e）的HyperGraph g =（v，e） = n，并由M Hyperedgesη∈E索引。根据张量产品空间的尺寸，计算能量水平的标准对角线化程序将需要指数时间。此类别中最著名的问题侧重于计算最低特征值，即基态能量。这概括了计算约束满意度问题的最佳值的问题Max-CSP，但是现在“可变分配”是具有指数级参数的向量。计算最低特征值，直到已知QMA [1]（NP的量子类似物）已知为一定的逆多项式准确性。一个主要的开放问题是量子pcp-conture [2]，它认为QMA是近似于Hamiltonian H = P
最简单的神经系统模型。 ii。进化优化
在这项工作中，我们建立在先前伴侣论文中介绍的原始神经系统的简单模型上。在此模型中，我们制定并解决了一个优化问题，旨在反映神经系统的进化优化过程。正式得出的预测包括神经活动的尖峰的出现（“尖峰”），对外部信号的感觉敏感性越来越敏感以及由于进化优化而导致神经系统功能的成本急剧降低。我们的工作意味着我们可能能够对神经系统的行为和特征做出一般预测，而与特定的分子机制或进化轨迹无关。它还强调了进化优化作为神经系统数学建模的关键原理的潜在实用性，并提供了该领域可能的分析推导示例。尽管以简单的模型为基础，但我们的发现提供了一种新颖的观点，从非平衡统计物理学与进化原理合并了理论框架。这种观点可以指导对神经网络的复杂性质进行更全面的询问。
开发负压的简单控制系统
糖尿病性溃疡是糖尿病患者腿上发现的伤口。不当治疗打开了败血症和骨髓炎等并发症的风险。一种显着的治疗方法是通过负压伤口疗法（NPWT）装置。该装置通过去除渗出液，增加血流并通过负压促进细胞增殖来帮助溃疡恢复。这项研究的目的是通过开发简单的低成本NPWT原型来增加一种负担得起的糖尿病性溃疡治疗方法的本地含量。这是通过使用Arduino uno微控制器来实现的，其中包括PID控件，MPXV4115VC6U传感器读取功能，一个内置的计时器，两种模式和一个警报系统。在测试之前对所得的原型进行校准，以降低错误率。使用气流分析仪和溃疡伤口幻影进行测试。使用75、85和125 mmHg的负压设置用于测试，并在两种模式下进行30分钟。从这些测试中发现，原型可以达到负压阈值，最小平均误差最少为-1.81％。具有伤口幻影，连续和间歇性模式的平均误差分别为-0.56％和-0.20％。这种小方差可以忽略不计，因为NPWT治疗具有可接受的负压，即60-80 mmHg和80-125 mmHg，具体取决于伤口类型。总而言之，一个简单的基于Arduino Uno的系统可以用作NPWT治疗装置，以帮助糖尿病性溃疡恢复，而误差最小。
简单的哈密顿量用于强烈的量子模拟
使用一个充分理解的量子系统模拟另一个不太了解的量子系统的想法具有悠久的历史[1]。随着量子信息技术的最新发展，它吸引了许多研究领域。在核和粒子物理学区域，量子模拟吸引了显着但仍在增长的研究兴趣[2-42]，因为它的潜力避免了符号问题，从而阻碍了传统的数值方法来计算构成标准模型基础的规范理论的实时动力学。仪表理论是相对论量子场理论在局部量规传输下不变的。局部规格不变性在近期量子计算机上有效，准确地模拟量规理论带来了许多挑战。在许多哈密顿的晶格仪理论中，例如Kogut-susskind Hamiltonian [43]，量子链接模型[44，45]和循环 - 弦乐 - 哈德隆公式[46 - 48]，相互作用是局部的，并非所有与物理状态相对应的局部自由度。只有满足当地仪表不变性（高斯定律）的状态是物理的。结果，量子硬件中的噪声或量子算法所构图（例如Trotterterization误差）可能会导致模拟中的非物理结果。许多通用误差缓解技术，例如零噪声CNOT外推[49 - 51]不足以完全恢复物理结果，因为算法的门忠诚度和系统误差有限[10]。有许多研究试图解决这个问题，例如整合了高斯定律（例如，参见参考文献[52，53]），添加了违反规格的惩罚项[54 - 61]，使用动态驱动器和量子控制的不同规格选择（所谓的“ dy-Namical Declopling” [62]），使用对称性保护[63]和命中后[64]，以及
新罕布什尔大学在研究和学术中使用生成人工智能写作工具的简单指南
虽然人工智能 (AI) 技术已经存在多年，但最近广泛使用的生成式 AI 写作工具（如 ChatGPT）的出现引起了全球学术界的不同反应。毫无疑问，轻松获得此类工具可能有助于为某些群体提供公平的学术竞争环境，特别是那些写作能力有限或以英语为主要语言进行研究和学术书面和口头交流的群体。然而，人们对这些工具存在担忧，包括但不限于所生成信息的准确性、一致性和偏见、对源材料的适当确认以及工具在生成输出时缺乏推理或理解含义的能力。本简单指南旨在帮助研究人员和受训人员了解这些技术在研究诚信方面的基本问题。
量子计算 5 – 简单的量子算法
其中 z 是我们要查找的文件的地址。假设 f ( x ) 是即时可计算的，因此此过程不需要任何计算步骤。这种函数通常称为 oracle，如第 5 章所述。因此，问题是找到 z 使得 f ( z ) = 1，给定一个函数 f : S n →{ 0 , 1 }，该函数仅在一个点上假设值为 1。
关于在学习过程中道德使用人工智能工具的指导简单规则：道德使用人工智能工具=在学习过程中使用人工智能工具进行自己的学习
本文件对学术不端行为给出了明确的定义，并在剽窃定义中特别提到了人工智能工具的使用，如下所示：如果您对这些问题或评估目标有任何疑问，您应该参考以下图书馆指南之一，或者在提交之前联系您的讲师。有用的资源和 IC 图书馆指南图书馆使用生成式人工智能工具指南生成式人工智能指南 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆参考管理指南参考管理 | 管理和支持服务 | 伦敦帝国理工学院图书馆剽窃和学术诚信指南剽窃、学术诚信和考试违规 | 管理和支持服务 |伦敦帝国理工学院 IC 学生会 -> 剽窃、串通及其他违法行为的定义 https://www.imperialcollegeunion.org/advice/academic-issues/academic-misconduct 考试与评估：学术诚信 版本 1.0 2023.10.09