XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcombining
两个更好？将BCI和神经反馈的EEG和FMRI结合在一起：系统评价
脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是两种常用的非侵入性技术，用于测量神经科学和脑部计算机接口（BCI）中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率，但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中，我们专注于在神经反馈（NF）中使用脑电图和fMRI，并讨论结合两种方式的挑战，以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号，以便更好地了解两种方式之间的关系。然而，脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究，从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。
MAGCPP：一个C ++工具箱，用于将神经反馈与Magstim转颅磁刺激器
摘要：经颅磁刺激（TMS）是治疗各种神经系统疾病的确定方法，例如抑郁症，阿尔茨海默氏病和耳鸣。TMS的新应用程序是封闭循环神经反馈（NF）方案，它需要对TMS系统的软件控制，而不是当前使用的手动控件。因此，开发了MAGCPP（https://github.com/magcpp）工具箱，并在这项工作中进行了描述。该工具箱可以通过C ++接口启用Magstim TMS设备的外部控制。在具有40％功率的TMS应用程序方案中将MAGCPP与其他两个工具箱进行比较，我们发现MAGCPP的工作速度更快，并且重复运行的可变性较低（MagCPP，Python，Matlab [平均值±STD [秒数]：1.19±0.00，1.19±0.00，1.59±0.01，1.44±0.02）。在实时数据处理平台中，MAGCPP与可选的GUI集成了其作为闭环NF-Scenario的一部分的能力。具有比其他工具箱的表现优势，MAGCPP是迈向完整闭环NF场景的第一步，并为新颖的研究设计提供了可能性。
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
结合软机器人技术和远程访问型，以改善中风后运动功能
传统刚性或柔软的远程访问和机器人技术已被广泛研究并用于改善中风后的手工功能。然而，有限数量的设备将这两种技术结合在一起，以至于可以在患者的家中使用它们的成熟水平，无监督。在这里，我们提出了一项新的研究，该研究证明了一个整合软件机器人手套的系统的可行性，与云连接的软件界面和远离居民疗法的可行性。在通过软件主导的治疗并与职业治疗师保持联系后，十个慢性中性中风幸存者独立使用该系统4周，在他们的家中使用该系统4周。疗法的数据，包括机器人的自动评估，可以实时地实时，这要归功于系统的云连接能力。参与者强烈使用该系统（每次疗程的运动是标准护理的五倍），总共需要超过8小时的治疗。我们能够观察到标准临床指标的改善（FMA +3.9±4.0，p <.05，COPM-P +2.5±1.3，p <.05，p <.05，copm-s +2.6±1.9，p <.05，mal-aou +6.6.6±6.5，p <.05，p <.05）和运动（ +88％）的范围。尽管很小，但是在治疗结束后2周，这些改进在随访中得到了维持。这些有希望的结果为进一步调查的道路铺平了途径，以部署合并的软机器人/端居式系统，以便在家中以自主使用进行中风康复。
用于组合和表示无人空中系统的非上下文自主分数的方法
摘要 - 测量机器人系统的总体自主分数需要组合系统的一组相关方面和特征，这些方面和特征可能以不同的单位，定性和/或不一致来测量。在本文中，我们建立在现有的非上下文自治框架的基础上，该框架衡量并结合了系统的自治级别和组件性能作为整体自主分数。我们检查了几种组合特征的方法，显示了某些方法如何找到相同数据的不同排名，并采用加权产品方法来解决此问题。此外，我们介绍了非上下文自主权坐标，并代表具有自主距离的系统的整体自主权。我们将我们的方法应用于一组七个无人机系统（UAS），并获得其绝对自主分数以及相对于最佳系统的相对得分。
结合贝叶斯优化和自动化以同时优化反应条件和路线
使用基于OW的反应器来优化Suzuki - Miyaura耦合（3个连续变量，一个分类）和C - H激活（5个连续变量）通过5 - 22实验中的多任务BO进行，从而降低了与常规优化技术相比，R＆D成本降低了R＆D的成本。在一项不同的研究中，使用BO技术来提高基于4个输入控制变量（例如居住时间，等效量和温度）参数的自动连续OW平台，在OW系统中的HECK环化34个34的产量。作者能够在仅14小时（13个总实验）中实现81％的产量，并发现了有利的竞争途径。这样的ndings强调了BO在不同的研发方案中的多功能性和效力。将BO方法纳入研发方法的一个主要挑战是，这些方法通常被视为具有有限的解释性和可解释性的黑匣子，35妨碍了他们广泛采用。此外，当搜索空间很大时，研究人员在可视化和
参数自适应非模型的状态估计结合了注意机制和LSTM
如今，状态估计被广泛用于诸如自动驾驶和无人机导航之类的领域。但是，在实际应用中，很难获得准确的目标运动模型和噪声协方差。这导致传统卡尔曼过滤器的估计准确性降低。为了解决此问题，本文提出了一种基于注意参数学习模块的自适应模型免费状态估计方法。此方法将变形金刚的编码器与长期短期内存网络（LSTM）结合在一起，并通过offline学习测量数据获得了系统的操作特性，而无需对系统动力学和测量特性进行建模。此外，根据注意力学习模块的输出，期望最大化（EM）算法用于估计在线系统模型参数，并使用KalmanFureter来获得状态估计。使用GPS轨迹路径数据集验证了本文，实验结果表明，所提出的参数自适应模型自由状态估计方法的估计精度比其他模型具有更好的估计精度，从而提供了一种使用深度学习网络进行状态估计的有效方法。
控制理论与人工智能相结合的工程自适应系统混合方法
控制理论技术已成功用于自适应系统设计，为适应机制的有效性和稳健性提供正式保证。然而，在动态适应方面，获得保证所需的计算工作量构成了严重的限制。为了解决这些限制，本文提出了一种结合软件工程、控制理论和人工智能的混合方法来设计软件自适应。我们的解决方案提出了一个具有性能调整功能的分层动态系统管理器。由于高级需求规范与管理系统的内部旋钮行为之间存在差距，分层组合的组件架构寻求将关注点分离为动态解决方案。因此，设计了一个两层自适应管理器，通过回归分析和进化元启发式算法优化参数，以满足软件需求。优化依赖于离线和在线阶段相对于控制理论指标的性能、有效性和稳健性指标的收集和处理。我们用医疗保健领域的身体传感器网络 (BSN) 原型来评估我们的工作，该原型被社区广泛用作演示。BSN 是在机器人操作系统 (ROS) 架构下实现的，对系统可靠性的关注被视为适应目标。我们的结果强调了在这样一个安全关键领域表现良好的必要性，并为如何将控制和基于 AI 的技术相结合来设计自适应系统的混合方法能够提供有效的适应性提供了大量证据。
结合区块链和生物识别技术：有关技术方面和首次法律分析的调查
摘要 - 生物测定识别是一种独特，难以锻造和有效的识别和验证方式，已成为当前数字世界中必不可少的一部分。这项技术的快速发展是将其集成到许多应用程序中的强大动力。是，在过去几年中，区块链是一种非常有吸引力的分散分类帐技术，它被研究和行业广泛接受，如今它越来越多地在许多不同的应用程序中部署在许多不同的应用程序中，例如货币转移，物联网，医疗保健或物流。最近，搜索者已经开始推测这两种技术跨道路时的优点和缺点以及最佳应用程序。本文提供了有关区块链和生物识别技术组合的技术文献研究的调查，其中包括对这种整合的首次法律分析，以阐明挑战和潜力。尽管这种组合仍处于起步阶段，并且越来越多的文献讨论了高级技术设置中的特定区块链应用和解决方案，但本文对生物识别部门的区块链适用性有了整体理解。这项研究表明，结合区块链和生物识别技术将对生物识别技术（例如PKI机制，分布式受信任的服务和身份管理）中的新颖应用有益。但是，在当前阶段的区块链网络对于实时应用并不有效且经济。最后，它提供了技术和法律建议，以获得收益并减轻组合的风险。从法律的角度来看，问责制的分配仍然是一个主要问题，而其他困难仍然存在，例如进行适当的数据保护影响评估。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。