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我的意识计在哪里？如何测试...
我们如何知道任何人，动物或任何事物是否实际上是有意识的，而不仅仅是模拟意识的各个方面？意识的本质使它必要使它完全私人事务（Koch，2019; Libet，2005）。我们可以肯定地知道的唯一意识是我们自己的意识。其他一切都是推理。随着智能数字助手，自动驾驶汽车和其他为我们服务并越来越多地指导我们生活的机器人的年龄，这些人工智能（AIS）实际上是有意识的还是只是模拟意识？对当今需求更加相关的是：我们如何对昏迷受害者或营养或微观意识状态中的患者进行合理的推论？或这些自发者是否可能恢复？一家人如何知道它是否有足够的信息来使患者脱离生命支持，或者患者是否有可能随着时间的流逝而恢复意识？也与世界上越来越多的素食主义者和素食主义者有关，我们现在可以带来科学工具来评估遭受的痛苦水平
比较转录组学揭示了蚊子的抗性和敏感的表型之间的不同曲线
在几种物种中，抗性和易感个体之间的表型差异与基因表达的组成型变化有关。例如，在对神经毒性杀虫剂有抵抗力的个体中观察到了排毒基因家族的构型过表达。这表明了代谢解毒在抗性中的作用，在某些情况下，允许允许使用哪些基因参与耐药的遗传方法。细胞色素P450单糖酶和三磷酸腺苷（ATP）结合盒（ABC）转运蛋白的情况就是这种情况。5,24 - 29除解毒基因之外，已经记录了编码角质层合成基因的过表达，并导致耐药性和易感性的独立物（即穿透性抗性）之间的表皮变化。30该证据突出了通常基于抗性表型的复杂性，并表明需要研究基因表达以充分理解昆虫抗性。与其他杀虫剂相反，抗药性个体中的表达情况已被广泛阐明，蚊子对CSIS的抗性表型的整个基因表达模式仍然被忽略了。在这里，我们的目标是通过分析蚊子CX的易感和耐DFB个体的构成基因表达来弥补这一差距。pipiens。
转化神经科学的方法来理解自闭症
自闭症谱系障碍（ASD或自闭症）是一种神经发育状况，其特征是行为的两个核心领域改变（1）。第一个包括社会和沟通能力中的遗嘱。这可能会在与其他人的互动相互作用或联合注意力的其他人交流过程中缺乏眼神交流。第二个域是pressefresfrativeRredorpetitivePatternsofBehaviorAndests。症状范围从重复运动到非常细致的兴趣。除了这些核心症状之外，自闭症印度人通常具有一个或多个同时发生的疾病。theSecommonlyincludeInteltectualDisability，焦虑，癫痫，睡眠障碍，胃肠道困扰等。核心自闭症特征和同时发生条件中的性别均匀性导致了极端的结果，范围从终身护理的需求到拥有非常成功的专业家的需求。虽然有一个共识，即自闭症的病因源于产前因素，但这种疾病的巨大异质性使确定因果机制极具挑战性。造成遗传和缩减的遗传基础具有遗传基础。但是，自闭症的遗传结构也非常复杂。自闭症中的第一个遗传关联与遗传
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
基于BCI系统的脑电信号控制无人机运动
摘要。脑机接口使个人能够通过脑电图 (EEG) 信号与设备进行通信，在许多使用脑电波控制单元的应用中都是如此。本文介绍了一种使用 EEG 波通过眨眼和注意力水平信号控制无人机运动的新算法。通过使用支持向量机算法对眨眼进行分类并通过人工神经网络将其转换为 4 位代码，对获得的信号识别进行优化。线性回归法用于将注意力分为具有动态阈值的低级或高级，从而产生 1 位代码。算法中的运动控制由两个控制层构成。第一层提供眨眼信号的控制，第二层提供眨眼和感知到的注意力水平的控制。使用单通道 NeuroSky Mind-Wave 2 设备提取和处理 EEG 信号。所提出的算法已通过对 5 个不同年龄个体的实验测试进行了验证。结果表明，与现有算法相比，该算法具有较高的性能，对 9 个控制命令的准确率为 91.85%。该算法最多可处理 16 个命令，准确率高，适用于许多应用。
潜水历史杂志...
版权所有 2013。本出版物的全部内容版权归 HDS 及其赞助商、通讯员、广告商和贡献者所有。未经版权所有者的明确书面许可，不得使用本出版物的任何部分。所表达的意见和观点均为各自作者的意见和观点，不一定代表美国历史潜水协会的意见和观点。潜水是一种潜在的危险活动，如果操作不当或计划和程序不完整，可能会使人面临相当大的风险，包括严重受伤或死亡。它需要专门的培训、设备和经验。THF。《潜水历史杂志》并非旨在替代上述内容，也不旨在让潜水员放弃常识，追求超出其能力的潜水活动。《潜水历史杂志》旨在提供有关潜水各个方面的信息，但不能替代适当的培训和经验。如需潜水培训，请联系国家认证机构。请读者注意，与潜水相关的所有危险和风险因素都不能包含在本文的范围内。《潜水历史杂志》中介绍的个人、公司和组织对任何潜水活动可能造成的损害或伤害（包括死亡）概不负责，不论这些损害或伤害是否与本文中包含的信息有关。
通过迁移学习和可穿戴脑电图技术提高脑机接口的性能、校准时间和效率
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量，通过实现设备控制和促进功能恢复，为运动障碍患者提供了帮助。然而，持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍，每次使用时都需要耗时的校准。除此之外，当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合解决方案，将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极，并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据，并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度，大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理，该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL，为未来的设备持续学习铺平了道路，这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习
国土安全部对社交媒体的使用
关于利用互联网（包括社交媒体）查找和逮捕个人，ICE 官员、特工、律师和支持人员经常使用各种政府和商业数据库来识别、查找和逮捕可能被驱逐出境并符合 ICE 当前执行要求的个人。但是，这些数据库中没有提供更多信息，但互联网（包括社交媒体）上可以找到。互联网（包括社交媒体）的使用将允许 ICE 收集信息，帮助识别、定位和逮捕被通缉的、可能被驱逐的个人，并在必要和适当的情况下协助其他执法机构对个人进行调查。这还允许在移民审查执行办公室的民事移民诉讼中代表该机构的 ICE 律师进行一般和具体的案例研究和准备。
精神分裂症中移动认知措施的数字表型相关：多站点全球心理健康可行性试验
精神分裂症的传统认知评估是耗时的，需要进行专业培训，从而使常规评估具有挑战性。为了克服这些局限性，本研究研究了利用基于智能手机的评估来捕获认知功能和数字表型数据的可行性和优势，并将这些结果与黄金标准措施进行比较。我们对76位独立人士的数据进行了二次分析，这些数据是在三个地点（波士顿的一个，印度的两个）招募的精神分裂症。开源的Mindlamp智能手机应用程序捕获了数字phe-notyping数据，并在长达12个月内对注意力 /记忆进行了A / B评估。智能手机认知任务具有正态分布的潜力，这些得分与简短评估精神分裂症中的COGNITION的结果相关，尤其是数字跨度和符号编码任务（R2 = 0.21）。观察到了智能手机衍生的认知评分和与健康相关的行为（例如睡眠持续时间模式）之间的小相关性（R2 = 0.29）。基于智能手机的认知评估显示出有望作为跨文化工具，可以捕获有关精神分裂症患者瞬时状态的相关数据。与睡眠有关的认知结果表明了数字表型数据的功能应用，以及这种多模式数据方法在研究中的潜力。
自噬/脂肪在响应中的作用...
摘要。胃癌是最常见的最常见的恶性肿瘤，也是全球癌症相关死亡率的第二大主要原因。最近的研究表明，组织干细胞和自我更新转录因子，八聚体结合转录因子4（OCT4）可能与某些肿瘤的发展有关。这项研究的目的是研究正常胃中OCT4和多步胃癌发生期间的表达模式。幽门腹粘膜组织是通过内窥镜检查（由于胃肠道症状上部）和胃切除术（由于幽门腹膜腺癌造影瘤引起的同意的印度人（由于上层胃肠道症状）而获得的。处理了一些组织样品，以组装代表多步癌作用的一系列组织切片，并使用抗OCT4抗体和针对α-L-糖果或N-乙酰-D-乙酰-D-葡萄糖的凝集素进行了探测。使用相同的抗体处理一些组织样品进行亚细胞分馏和蛋白质印迹分析。结果表明，在显微法线正常胃粘膜活检的Pit-Gland单位的增殖细胞室中发现了表达OCT4的细胞。粘膜组织具有严重胃炎的证据，化生/发育不良转化和胃癌显示出OCT4的表达显着增加（标记面积从对照组的2％增加到胃炎和癌组织中的6％和16％），这表明OCT4在癌症早期Devel devel evel opments的早期阶段发挥了作用。此外，数据显示OCT4的亚细胞分布发生了变化，可能是由于抑制作用