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mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
科学研究方法
对科学项目的设计，分析和演讲的独特介绍，这是科学和数学学院本科专业的重要教科书。该教科书概述了科学研究中使用的主要方法，包括假设检验，衡量功能关系和观察性研究。它描述了实验设计的重要特征，例如误差的控制，仪器校准，数据分析，实验室安全以及人类受试者的治疗。讨论了统计中的重要概念，重点是标准误差，p值的含义以及基本统计检验的使用。教科书介绍了数学建模中的一些主要思想，包括魔力顺序分析，功能拟合，傅立叶变形，递归关系，递归关系以及与微分方程的差异近似值。它还提供了有关访问科学文献以及准备科学文献和演讲的准则。可以在www.cambridge.org/marder上找到一本包含样本课程和学生论文的广泛的讲师手册。
检测复杂的建筑物形状...
由于遥感领域提供了新的传感器和技术来积累城市区域的数据，这些区域的三维表示在各种应用中引起了很大的兴趣。三维城市区域表示可用于详细的城市监测、变化和损坏检测目的。为了获得三维表示，最简单和最便宜的方法之一是使用数字高程模型 (DEM)，它是使用立体视觉技术从非常高分辨率的立体卫星图像生成的。不幸的是，在应用 DEM 生成过程后，我们无法直接获得三维城市区域表示。在仅使用一个立体图像对生成的 DEM 中，通常噪声、匹配误差和建筑物墙壁位置的不确定性非常高。这些不良影响增加了三维表示的复杂性。因此，自动 DEM 增强是一个开放且具有挑战性的问题。为了增强 DEM，我们在此提出了一种基于建筑物形状检测的方法。我们使用慕尼黑的 DEM 和正射全色 Ikonos 图像来解释我们的方法。在对 DEM 和 Ikonos 图像进行预处理后，我们对 DEM 应用局部阈值来检测建筑物等高城市物体的大致位置。为了检测复杂的建筑物形状，我们开发了之前的矩形形状检测（箱体拟合）算法。不幸的是，我们研究区域中的建筑物形状非常复杂。我们假设可以通过像链条一样拟合小矩形来检测这些复杂建筑物的形状。因此，我们将检测到的建筑物分成细长的子部分。然后，我们将之前的矩形形状检测算法应用于这些子部分。在形状检测中，我们考虑 Ikonos 图像的 Canny 边缘以适应矩形框。合并所有检测到的矩形后，我们可以检测甚至非常复杂的建筑结构的形状。最后，使用检测到的建筑物形状，我们在 DEM 中细化建筑物边缘并平滑建筑物屋顶上的噪声。我们相信实施的增强功能不仅可以提供更好的视觉三维城市区域表示，而且还将导致详细的变化和损坏调查。
使用自主无人容器
摘要：银行上河床和地面设施的可视化对于分析条件，安全性和这种环境变化的系统至关重要。因此，在本文中，我们提出收集和处理来自各种传感器的数据（Sonar，Lidar，Multibeam Echosounder（MBES）和相机），以创建可视化以进行进一步分析。为此，我们从安装在自主，无人水文容器上的传感器中进行了测量，然后提出了一种数据融合机制，以使用水下和上方的模块进行可视化。融合包含有关经典图像和声纳的关键分析，点云的增强/减少，拟合数据和网格创建。然后，我们还提出了一个分析模块，该模块可用于比较和从创建的可视化中提取信息。分析模块基于分类任务的人工智能工具，有助于进一步与档案数据进行比较。使用各种技术测试了这种模型，以实现模拟和实际案例研究中最快，最准确的可视化。
密切相关的电子系统和量子磁力
我们将本期特刊献给了Andrij Shvaika和Oleg derzhko，以庆祝他们的第60个候选人。如照片中所示，Andrij和Oleg一生都是同事，其中一个在小学时期向他们展示，另一个在2019年在LVIV举行的一次会议上向他们展示。Andrij和Oleg在同一研究所工作了数十年，也是《凝聚力物理学》杂志的副编辑。在本期特刊中庆祝他们两个是在努力。所选的贡献涵盖了与两个禧年的主要科学利益密切相关的广泛主题，以承认其对科学的独特和宝贵贡献。我们很高兴感谢所有通过将论文提交本期特刊的作者，所有匿名裁判，他们仔细阅读并进行了建设性地审查了他们的所有匿名裁判，以及在最终阶段关心特殊问题的冷凝物理学物理学。
![arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\cabf7c5a9ab0c33e6e466917c97b343fbd319d0a.webp)
arXiv:2011.10395v1 [quant-ph] 2020 年 11 月 20 日
我们提出了一种量子算法来求解非线性微分方程组。使用量子特征图编码，我们将函数定义为参数化量子电路的期望值。我们使用自动微分将函数导数以解析形式表示为可微分量子电路 (DQC)，从而避免使用不准确的有限微分程序来计算梯度。我们描述了一种混合量子经典工作流程，其中 DQC 经过训练以满足微分方程和指定的边界条件。作为一个特定的例子，我们展示了这种方法如何实现一种在高维特征空间中求解微分方程的谱方法。从技术角度来看，我们设计了一个 Chebyshev 量子特征图，它提供了一组强大的拟合多项式基集，并具有丰富的表达能力。我们模拟该算法来解决 Navier-Stokes 方程的一个实例，并计算收敛-扩散喷嘴中流体流动的密度、温度和速度分布。
减少功能性近红外光谱中的起始延迟：预测 HbO/HbR 信号
使用血流动力学响应进行脑机接口的一个固有问题是生理过程的缓慢性。本文提出并验证了一种估算神经元激活引起的氧合血红蛋白变化的新方法。在使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 监测血氧水平依赖性信号的时间响应时，需要仔细检查氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白在其相空间中的早期轨迹。此外，为了缩短检测时间，实施了一种基于核递归最小二乘 (KRLS) 算法的预测方法。在验证所提出的方法时，检查了从左侧运动皮层测量的手指敲击任务的 fNIRS 信号。结果表明，使用高斯核的 KRLS 算法在 q = 15 步时（即在 9.19 Hz 的采样频率下提前 1.63 秒）对 1 HbO（即 87.5%）和 1 HbR（即 85.2%）均产生最佳拟合。由此得出结论，使用 fNIRS 预测可以在大约 0.1 秒内完成神经元激活，如果与 EEG 结合使用，则可以实现几乎实时的实践。
大型多元空间数据的协方差近似...
本文研究了多个气候模型误差之间的互相关。我们构建了一个贝叶斯分层模型，该模型解释了各个模型的空间依赖性以及跨不同气候模型的跨构成。我们的方法允许具有不可分割的和非稳定的交叉协方差结构。我们还提出了一种协方差近似方法，以促进非常大的多元空间数据集建模和分析中的计算。协方差近似组成的两个部分：一个减少的秩部分以捕获大规模的空间依赖性，以及稀疏的协方差矩阵，以纠正由降低级别近似所引起的小规模依赖误差。我们特别注意近似值的第二部分具有块对基结构。模型拟合和预测的仿真结果表明，在预测过程近似和独立块分析中，提出的近似值的取代。然后，我们将综合方法应用于多个气候模型错误的联合统计建模。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。