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AI开发人员的肿瘤组织病理学“词汇表”
au：PleaseconfirmthatalheadinglevelsarerepredsedCorrectionally：人工智能（AI）和深度学习（DL）的应用正在导致癌症研究的重大进展，尤其是在分析预后和治疗方法预测的见解方面的组织病理学图像。但是，这些计算方法的有效翻译要求计算研究人员至少对组织病理有基本的理解。在这项工作中，我们旨在通过引入基本的组织病理学概念来支持AI开发人员的研究来弥合差距。我们涵盖了关键细胞类型的定义特征，包括上皮，基质和免疫细胞。讨论并说明了恶性肿瘤，前光线病变和肿瘤微环境（TME）的概念。为了增强理解，我们还引入了基础组织病理学技术，例如用苏木精和曙红（HE）进行常规染色，免疫型抗体染色，包括新的多重抗体染色方法。通过向计算社区提供这种基本知识，我们旨在加快癌症研究AI算法的发展。
通讯事项问题55-秋季2024
我会说这取决于人的需求 - 我确实面临着使所有人都可以访问的一切的挑战。因此，您必须有不同的方式进行交流，因为您与某人交流的方式，传递信息或从具有视觉障碍的人那里收集信息的方式将与聋人的人不同，并且与非语言的人不同。这是要灵活地满足每个人的需求，这可能是基本的。例如，如果是在线表格，该表格易于与屏幕阅读器一起使用？您有新西兰手语中的信息吗？您以多种形式看到的一件事就是那些检查您是否是人类的检查，对于任何有移动性障碍的人来说，这是否可以访问？我在光标上挣扎着点击这些图像。这是一个练习，好的，这个人需要什么？我该如何解决？
增强势力 - 避难 - 整合 - 神经科学 - ...
传统的OT，BCI辅助疗法或其组合代表了参与者在此阶段陷入的三组。在BCI会议期间，使用基于EEG的系统控制虚拟设备或机器人设备，并且参与者收到的培训方案是为满足其要求而定制的。课程每周三次进行三个星期，他们持续了45分钟。这是通过使用动作研究臂测试（ARAT）和神经成像（fMRI）评估的运动功能来跟踪大脑活动变化的方法来完成的。BCI培训方案：参与者接受了如何修改其大脑活动以指导某些外部工具的培训。在开始阶段，受训者熟悉该系统，然后是诸如在屏幕上移动光标或控制机器人手臂进行基本操作之类的任务。实时反馈：参与者收到了有关其性能的立即反馈，以便他们可以在运营BCI系统方面提高自己[8]。
基于眼动的人 - 计算机...
1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。 HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。 人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。 本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。 这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。 面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。 这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。 在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。
基于大脑 - 计算机接口性能
Pfurtscheller，1992）。erd在特定频率do -main和特定的脑电图（EEG）通道位置（特征）对应于执行的运动图像（MI）任务的可变程度，该任务用R平方值表示（Blankertz等，2007; Graimann et al。，2002; Lotte et; Lotte等，2007，2007年）。典型的SMR-BCI任务是将光标从计算机屏幕的左边缘转向光标到出现在计算机屏幕右边缘的顶部（例如SMR ERD）或底部（例如SMR ERS）的目标区域的，从而通过MI插入二进制控制。在健康的参与体中证明了成功的SMR-BCI对照（Blankertz等，2010； Hammer等，2012; Jeunet等，2016; Zhang等，2015）和杏仁性侧向硬化症（ALS）或其他神经疾病的人或其他神经疾病
用于捕获事件的异步无线网络......
我们引入了一种无线射频网络概念，用于从大量空间分布的自主微传感器（数量可能达数千个）中捕获稀疏事件驱动数据。每个传感器都被认为是一个微芯片，能够在将时变输入转换为脉冲序列时进行事件检测。受大脑信息处理的启发，我们开发了一种基于码分多址方法的频谱高效、低错误率异步网络概念。我们通过实验表征了几十个亚毫米级硅微芯片的网络性能，并辅以更大规模的计算机模拟。对片上时钟的不同实现进行了比较。为了测试基于脉冲的无线通信与神经形态计算技术的下游传感器群体分析自然匹配这一概念，我们部署了一个脉冲神经网络 (SNN) 机器学习模型来解码灵长类动物皮层中八千个脉冲神经元的数据，以准确预测光标控制任务中的手部运动。
室温下将砷原子掺入锗 (001) 表面**
摘要：锗已成为自旋电子学和量子信息应用领域中极具前景的材料，与硅相比具有显著的基本优势。然而，利用施主原子作为量子比特来制造原子级器件的努力主要集中在硅中的磷上。将磷以原子级精度定位在硅中需要进行热结合退火，但这一步骤的成功率低已被证明是阻碍其扩大到大规模器件的根本限制。本文，我们对锗 (001) 表面上的砷化氢 (AsH 3 ) 进行了全面研究。我们表明，与之前研究过的任何硅或锗上的掺杂剂前体不同，砷原子在室温下完全结合到替代表面晶格位置。我们的研究结果为下一代原子级供体设备铺平了道路，该设备将锗的优越电子特性与砷化氢/锗化学的增强特性相结合，有望扩大到大量确定性放置的量子比特。
大脑使用不变动态来概括跨运动
摘要：神经系统使用输出曲目来产生各种运动。因此，大脑必须解决如何在不同运动中发出相同输出的方式。最近的一项建议指出，网络连接性限制了神经活动的过渡，以遵循不同运动的不变规则，我们称其为“不变动态”。但是，尚不清楚不变动力学是否实际上用于驱动和概括跨移动的输出，以及它们为控制运动提供了什么优势。使用将运动皮层活性转化为神经假体光标输出的脑机界面，我们发现相同的输出是由不同运动中不同活动模式发出的。这些不同的模式然后根据不变动态模型过渡，从而导致模式驱动不同的未来输出。最佳控制理论揭示了这种不变动态的使用减少了控制运动所需的反馈输入。我们的结果表明，大脑使用不变动态来概括跨运动的输出。
GIMIS：通过运动想象选择进行凝视输入
在 Fitts 定律实验中，开发了一种混合凝视和脑机接口 (BCI) 来完成目标选择。该方法 GIMIS 使用凝视输入来控制计算机光标以指向目标，并通过 BCI 使用运动意象 (MI) 执行点击以选择目标。一项实验 (n = 15) 比较了三种运动意象选择方法：仅使用左手、使用腿以及使用左手或腿。后一种选择方法（“任一”）具有最高的吞吐量（0.59 bps）、最快的选择时间（2650 毫秒）和 14.6% 的错误率。随着目标宽度的增加，瞳孔大小显著增加。我们建议使用大目标，这显著降低了错误率，并使用“任一”选项进行 BCI 选择，这显著提高了吞吐量。与停留时间选择相比，BCI 选择速度较慢，但如果凝视控制正在恶化，例如在 ALS 疾病的晚期阶段，GIMIS 可能是一种逐步引入 BCI 的方法。
AI虚拟鼠标使用计算机视觉和媒体管道...
摘要：AI虚拟鼠标项目是身体残疾和受自闭症患者的挑战。该项目提出了一种创新的解决方案：由计算机视觉和Mobilenet架构提供支持的AI虚拟鼠标。该系统不仅可以提高可访问性，而且还解决了越来越关注健康和卫生的世界中对非接触式和无触摸互动的紧迫需求。通过使用Mobilenet架构，该系统准确地解释了手势以控制光标运动，从而消除了对物理接触的需求。考虑到可访问性的设计，AI虚拟鼠标赋予了身体残疾的人，以及受自闭症影响的人毫不费力地导航计算机，从而促进了更大的独立性和包容性。该界面的非接触式性质也与对卫生解决方案的需求不断增长，从而最大程度地减少了公共和个人空间中细菌传播的风险。该技术代表了可访问计算领域的重大进步，它提供了传统输入方法的实用和直观的替代方案。关键字：机器学习，深度学习，卷积神经网络，Mobilenet算法