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使用各种机器学习技术结合脑半球间振幅比从脑电图中识别人员
科学界正在探索脑电图 (EEG) 与个人信息之间的关联。尽管使用 EEG 进行身份识别对研究人员来说很有吸引力，但是感知的复杂性限制了此类技术在实际应用中的使用。在这项研究中，通过降低脑信号采集和分析过程的复杂性解决了这一难题。这是通过减少电极数量来实现的，在不影响准确性的情况下简化了关键任务。事件相关电位 (ERP)，又称时间锁定刺激，用于从每个受试者的头部收集数据。在放松一段时间后，向每个受试者直观地呈现一个随机的四位数字，然后要求他们思考 10 秒。对每个受试者进行了 15 次试验，在每个心理回忆片段之前都有放松和视觉刺激阶段。我们引入了一个新颖的派生特征，称为半球间振幅比 (IHAR)，它表示横向对应电极对的振幅比。该特征是在使用信号增强技术扩展训练集后提取的，并使用多种机器学习 (ML) 算法进行测试，包括线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (kNN)。大多数 ML 算法在 14 个电极的情况下显示 100% 的准确率，根据我们的结果，使用更少的电极也可以实现完美的准确率。然而，AF3、AF4、F7 和 F8 电极组合与 kNN 分类器产生了 99.0 ± 0.8% 的测试准确率，是人员识别的最佳选择，既保持了用户友好性又保持了性能。令人惊讶的是，放松阶段表现出三个阶段中最高的准确率。
验证杜邦LTCC 951系统的替代ROHS符合ROHS的糊状
摘要限制了某些危险物质（ROHS）的使用限制于2006年7月1日生效。设备程序需要从其供应商那里获得材料声明或合规证书。某些豁免该法规，例如RF端口和某些医疗应用，仍然允许使用不合同材料的LTCC产品生产LTCC产品。但是，对没有镉或铅的LTCC产品的需求不断增长。自2006年底以来，杜邦（Dupont）一直为已建立产品提供无CD的AU糊状物。用于连接的内部和外部导体，AU糊5734经常使用LTCC制造商使用。替代的ROHS填充糊为CDF34型。对于销钉，选项卡和框架悬挂，AU糊剂5062D（粘附层）和5063D（屏障层）的组合是MSE的LTCC零件的首选。无CD版本是5062E型和5063E。MSE根据一个全面的测试计划验证了所有三个新糊状，该计划包括五个不同的CDF34测试布局，另外两个用于5062E和5063E。同时构建了Corre-sponds的参考部分，以具有确切的比较功能。CDF34的验证包括对键合的研究以及电阻终止，VIA和粘合键组件的可靠性。此外，测试了横向迁移（绝缘电阻）。5062E和5063E验证包括焊接组件的可靠性，焊接垫中的VIA以及框架和底板的焊接。不同的测试单元包括视觉检查，横截面，初始测量和热循环后的结果，热休克，温度和湿度暴露。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机械性来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在进化存储器中罚款的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于训练变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，并涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机制来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在演变的存储器中删除的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于培训变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
简短的个性化药物
不幸的是，关键的生物标志物永远不会接受对他们有帮助的疗法。此外，正如我在9月份的一项统计编辑中所解释的那样，如果新政府实施了两项特朗普政府的建议，则将“在个性化医学中“拒绝生物医学进步的时光”，通过减少生物制药行业的激励措施，用于在个性化处理中进行投资，以确保个性化治疗，并破坏Baptartisan国会的努力，以确保Bipartisan Congribistal ，担任PMC运营副总裁Faswilla Sampson和会员与发展主任Kayla Smith概述。 10–11，患者面临与教育和接触有关的僵硬的逆风，使他们很难倡导更量身定制的医疗保健。 在接下来的几个月中，PMC计划应对这些挑战。 除了与国会个性化医学核心小组合作，以帮助教育新的国会有关可能推进该领域的公共政策的教育外，PMC很快将发起一项新的研究，标题为“解决癌症护理实施个性化医学方面的实践差距”。通过揭示某些患者未接受合适药物的原因，这项研究应有助于医疗保健提供者提高其护理质量。 此外，为了帮助患者成为自己的拥护者，PMC启动了一个新的信息图，鼓励他们在与医疗保健专业人员交谈时考虑有关个性化医学的22个问题。，担任PMC运营副总裁Faswilla Sampson和会员与发展主任Kayla Smith概述。10–11，患者面临与教育和接触有关的僵硬的逆风，使他们很难倡导更量身定制的医疗保健。在接下来的几个月中，PMC计划应对这些挑战。除了与国会个性化医学核心小组合作，以帮助教育新的国会有关可能推进该领域的公共政策的教育外，PMC很快将发起一项新的研究，标题为“解决癌症护理实施个性化医学方面的实践差距”。通过揭示某些患者未接受合适药物的原因，这项研究应有助于医疗保健提供者提高其护理质量。此外，为了帮助患者成为自己的拥护者，PMC启动了一个新的信息图，鼓励他们在与医疗保健专业人员交谈时考虑有关个性化医学的22个问题。该信息图引入了个性化医学的概念，并包含一系列问题，供患者询问在他们通过医疗保健系统的六个关键阶段。将这些举措添加到联盟中现有的教育，倡导和证据发展中的活动中，我们希望将正确的患者在正确的时间获得合适的药物。
及下肢视觉运动反应时间任务
背景：快速视觉运动反应时间 (VMRT) 是识别和响应连续出现的视觉刺激所需的时间，它使运动员能够在运动期间成功地对刺激做出反应，而较慢的 VMRT 则与受伤风险增加有关。基于光的系统能够测量上肢和下肢 VMRT；但这些评估的可靠性尚不清楚。目的：使用基于光的训练系统确定上肢和下肢 VMRT 任务的可靠性。设计：可靠性研究。地点：实验室。患者（或其他参与者）：20 名在过去 12 个月内没有受伤史的参与者。方法：参与者在间隔 1 周的 2 个单独测试会议上向实验室报告。对于这两项任务，都要求参与者尽快熄灭随机序列的发光二极管磁盘，这些磁盘一次出现一个。在完成测试试验之前，为参与者提供了一系列练习试验。 VMRT 计算为两次击中目标之间的时间（以秒为单位），其中 VMRT 越高表示反应时间越慢。主要结果测量：计算单独的组内相关系数（ICC）和相应的 95% 置信区间（CI），以确定每个任务的重测信度。确定 SEM 和最小可检测变化值以检查临床适用性。结果：右肢下肢信度极佳（ICC 2,1 = .92；95% CI，.81 – .97）。左肢（ICC 2,1 = .80；95% CI，.56 – .92）和上肢任务（ICC 2,1 = .86；95% CI，.65 – .95）均具有良好的信度。结论：两个 VMRT 任务在健康、活跃人群中均具有临床可接受的信度。未来的研究应该探索这些测试的进一步应用，作为已知 VMRT 缺陷的健康状况康复后的结果测量。
用于评估热中子散射材料的高级建模和仿真方法∗
摘要。随着对高级反应堆，关键性安全性和屏蔽应用的热中子散射数据的兴趣，评估新材料或先前评估材料的重新评估（或验证）需要新的实验数据。在三步过程中评估了新的实验数据：（1）计算声子特征，（2）从数据中计算动态结构因子（DSF），以及（3）使用实验设置来模拟实验数据。所有三个步骤都面临着挑战，从需要一般通用的材料模拟代码（可以计算Correponding DSF的处理代码）到测量数据的仪器 /梁线 /设施的详细布局。可以使用各种方法（分子动力学，密度功能理论等）计算材料的声子特征。），DSF的高实现计算和基于DSF的实验模拟对于评估的准确性至关重要。可以通过使用橡树岭国家实验室的散布中子源（SNS）开发的两个相应的代码系统来实现后两个步骤：（1）Oclimax，该程序，该程序可以计算DFT和MD模拟结果的动态结构因子，以及（2）McVine，Monte Carlo Neutron Carlo Neutron Ray-Neutrats设计的模拟实验。最近，在SNS的宽角式切碎机（ARC）和红杉仪器站测量聚乙烯和Yttrium氢化物。使用密度函数理论代码，剑桥串行总能包（Castep）来模拟这些实验，以计算其声音特征（特征值 /矢量和pdos），然后使用oclimax对其进行处理以产生DSF，并通过对MCVine的数据进行数量的量度，从而对每个仪器站产生DSF，并在每个仪器站进行了量子。与常规评估方法进行比较，将从Oclimax处理的散射数据与NJOY LEAPR模块处理的散射数据进行了比较，并且McVine模拟的结果与先前使用的简化光束线模型进行了比较。
![arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日](/simg/8\8a22007559c8d24d5220854d990bac95efecaebf.webp)
arxiv：2412.03315v1 [cs.cv] 2024年12月4日
地面和卫星跨视图图像合成最近引起了极大的关注，因为它在虚拟现实，仿真，跨视图匹配和数据增强等中的潜在应用。任务是从给定的观点和两个视图之间的相对姿势合成目标视图图像。综合的信息不仅可以在视图之间表现出几何固定的场景结构，而且还保持了对现实世界数据的高视觉保真度。跨视图图像综合是一项非常明显的挑战，并且本质上不可能学习任务。此组合性主要源于急剧的观点变化，这导致图像内容和视觉特征的最小视野（FOV）重叠，severe遮挡和较大的差异。跨视图中的初步作品主要依赖于条件生成的对抗网络[20]。其中一些专注于在给定的卫星贴片上生成圆形的地面视图，采用高级语义或上下文进行监督[19、24、25、42、54]。最近的搜索[14，22，33]进一步证明，将3D几何形状纳入学习过程可以显着提高生成的地面视图图像的质量。但是，所有这些作品都将任务作为确定性的图像到图像翻译，而地面和卫星跨视图合成本质上是一个概率的一对一问题。使用视觉模型的卓越力量，例如剪辑[23]，大多数最近的研究都遵循文本图像生成的道路。扩散模型已成为深层生成模型的强大新家庭，并实现了生成任务的最新结果，尤其是在图像发生[3，7，40]中。最近的潜在扩散模型（LDM）[3]使任何提示中的高质量图像的概率生成，使其成为对地面和卫星交叉综合任务中不确定性进行建模的最佳选择。Zero123 [17]通过将图像剪辑编码和频率嵌入式相机姿势串联来准备带有相机姿势信息的图像条件的方法。然后将其用作调节表示预训练
对抗癌症耐药性的进化策略
肿瘤形成是通过克隆群体的突变和选择而发生的。诺维尔 (Nowell) 于 1976 年 [ 1 ] 提出的癌症进化模型已被 45 多年的实验证据所证实。简而言之，肿瘤通过获得连续的促进生长的适应性从相应正常组织的单个细胞进化而来。这些适应性可以是遗传的，也可以是表观遗传的，是由突变、拷贝数变异、基因融合事件和其他分子紊乱引起的。选择能够提高特定细胞适应性的适应性，从而导致克隆群体的生长。随着连续适应性的获得，肿瘤从正常组织发展为癌前病变、原位癌、局部癌，最后发展为播散性转移性癌。在诊断时，实体瘤通常是一个高度异质性的群体。此外，由于身体不同部位施加的选择压力不同，转移会推动进一步分化。即使在单一组织中，由于免疫效应、正常组织相互作用、与血管的距离以及克隆干扰，选择压力也会有很大差异 [ 2 ]。这些进化过程使肿瘤能够适应几乎任何选择压力，包括临床治疗。癌症进化出对化疗耐药性的惊人能力是当今肿瘤学最艰巨的挑战之一。癌症是一种高度多样化的疾病——肿瘤可能来自不同的组织类型，这可能导致患者出现不同的症状。即使是同一器官中患有肿瘤的人，其症状和对治疗的反应也可能有所不同。癌症的严重程度分为四个阶段，这会影响预后。肿瘤也可以分化到不同程度。肿瘤分化越差，与原始组织的差异就越大，预后往往更差。不同个体肿瘤的差异被称为肿瘤间异质性。此外，随着肿瘤内细胞的快速增殖，可能出现具有不同进化轨迹的亚群，从而导致肿瘤内异质性。肿瘤内的亚群对治疗的反应程度可能不同，有时可能天生对某些药物有耐药性，这使得治疗更加困难，疾病复发的可能性也更大。鉴于疾病的多样性，人们采取了多种方法来治疗它（图 1）。药物耐药机制因药物而异