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辅助感觉运动干扰影响学习……
训练初始解码器，长度不同，并包含不同数量的自适应解码器变化（闭环解码器自适应 (CLDA) 事件，见方法）。初始 CLDA 的数量在各个系列中有所不同，但旨在提供足够的控制以在整个工作区内移动光标，确保可以达到所有目标。中间系列 CLDA 事件仅旨在在神经测量值发生变化时保持性能。如前所示 [30]，性能在多天内得到改善，从而提高了任务成功率并减少了到达时间（图 1C，猴子 J 的选定系列；所有后续单系列示例分析都使用此系列以保持一致性。有关猴子 S 的示例系列，请参见图 S1A，有关猴子 J 的其他示例系列，请参见图 S1C）。解码器在学习过程中进行了调整以调整参数（“仅更改权重”，图 1B）或替换非平稳单元并更新参数（“读出 + 权重更改”，图 1B）。初始解码器训练和读出集合变化时的读出单元选择仅基于单元记录属性（例如测量的稳定性）；功能属性，例如有关
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
执行和想象的抓握动作可以从分布式非运动脑区的低维表示中解码
中尺度区域，不能捕捉到运动系统的全部信息内容。在这项工作中，我们记录了 8 名癫痫患者的颅内脑电图，包括除中央沟内或相邻电极接触外的所有电极接触。我们表明，执行运动和想象运动可以从非运动区域解码；将所有非运动接触组合成一个低维表示形式，为黎曼解码器提供了足够的信息，使其达到 0.83 ± 0.11 的曲线下面积。此外，通过在执行运动上训练我们的解码器并在想象运动上进行测试，我们证明这两种情况之间存在在 beta 频率范围内共享的分布信息。通过将来自所有区域的相关信息组合成一个低维表示形式，解码器能够在没有初级运动皮层信息的情况下实现较高的解码结果。这种表示形式使解码器对扰动、信号非平稳性和神经组织退化更具鲁棒性。我们的结果表明，超越运动皮层可以为更强大、更多功能的脑机接口开辟道路。
脑电图解码深度学习方法的经验比较
脑电图（EEG）是一种可在非侵入性脑机界面（BMI）系统中用于注册脑电活动的技术。EEG信号是非线性和非平稳的，使解码过程成为复杂的任务。深度学习技术已成功地应用于几个研究领域，与传统方法相比，经常改善结果。因此，人们认为这些技术还可以改善在BMI系统中解码大脑信号的过程。在这项工作中，我们介绍了两个基于深度学习的解码器的实施，并将结果与其他最先进的深度学习方法进行了比较。第一个解码器使用长期记忆（LSTM）复发性神经网络，第二个题为EEGNET-LSTM的第二个解码器将基于卷积神经网络（称为EEGNET）的众所周知的神经解码器与某些LSTM层相结合。使用BCI竞争IV的数据集2A对解码器进行了测试，结果表明，EEGNET-LSTM解码器比赢得比赛的解码器好约23％。wilcoxon t检验在两个解码器之间显示出显着的区别（z = 2.524，p = 0.012）。基于LSTM的解码器比同一竞争中最佳解码器高约9％。但是，没有显着的差异（z = 1.540，p = 0.123）。为了验证EEGNET-LSTM解码器在另一个数据上的复制，我们使用Physionet的Physiobank EEG EEG运动/成像数据集进行了测试。EEGNET-LSTM比EEGNET提出的性能（0.85精度）（0.82精度）。这项工作的结果对于开发新研究以及基于脑电图的BMI系统至关重要，这可以从神经解码器的高精度中受益。
密码文本分析的技术
3个学生，4名学生，5名学生1,2,3 CSE部（网络安全），1,2,3,4,5 cmr工程技术学院，印度海得拉巴，印度摘要：我们使用争吵来确保对任何人隐藏数据。密码文本应该恢复到其名副其实的清晰文本中。加密算法是一种数学方法，用于铭文和描述过程。密码文本解码器是信息安全性的特殊规范。专门设计用于解开编码的消息并将其恢复为原始的，易于理解的形式。在密码学领域运行，解码器在解密加密通信，确保敏感数据交换中的机密性和隐私方面发挥了决定性作用。使用各种算法和数学技术，密码文本解码器分析了加密文本，系统地逆转了加密过程中应用的转换。密码文本解码器是一种旨在破译加密消息和文本的工具。在当今的数字时代，必须进行安全通信和数据赞助是至关重要的，并且该项目解决了已使用各种加密技术编码的描述信息的挑战。该项目的主要目标是开发一种能够解码大量加密方法的多功能和用户友好的软件工具。解码器可以处理常见的加密方法，例如凯撒密码，替换密码，vigenère密码等等，使其成为隐性分析和信息安全专业人员的重要工具。随着对数据人质和加密分析的需求不断增长，该项目是解码加密内容并增强数字安全性的基本解决方案。IndexTerms –Scrambling, Deciphering, Crypto algo, Cipher, Cipher text, Decoder, Information security, Confidentiality, Patronage, Cryptanalysis, Caesar cipher, Substitution cipher, Vigenère cipher, Digital security, Data protection, Cryptography, Encrypted communication, Algorithmic techniques, Secure communication, Software tool
目录，2007 年 5 月 - Micron 无线电控制
DSP 解码器：ECO、MAX 和 FET 接收器配有可选智能解码器。它使用数字信号处理（因此称为 DSP ）在受到干扰时提供优雅的降级。它分析控制帧以确定是否受到干扰（或噪声）的影响，如果某个帧被认为是坏的，则每个输出通道设置为最后 4 帧的平均值。结果是伺服响应在受到相当大的干扰时会减慢，而不是到处跳跃。最终，解码器决定信号已完全损坏或已丢失，并进入“故障安全”模式。可以从 Micron 网站下载 DSP 接收器设置指南或 DSP 解码器套件组装手册，了解更多详细信息。
DASpeech：用于快速和高精度的有向非循环变压器......
直接语音到语音翻译 (S2ST) 使用单一模型将语音从一种语言翻译成另一种语言。然而，由于语言和声学多样性的存在，目标语音遵循复杂的多模态分布，这对 S2ST 模型实现高质量翻译和快速解码提出了挑战。在本文中，我们提出了 DASpeech，这是一种非自回归直接 S2ST 模型，可实现快速和高质量的 S2ST。为了更好地捕捉目标语音的复杂分布，DASpeech 采用两遍架构将生成过程分解为两个步骤，其中语言解码器首先生成目标文本，然后声学解码器根据语言解码器的隐藏状态生成目标语音。具体而言，我们使用 DA-Transformer 的解码器作为语言解码器，并使用 FastSpeech 2 作为声学解码器。DA-Transformer 使用有向无环图 (DAG) 对翻译进行建模。为了在训练过程中考虑 DAG 中的所有潜在路径，我们通过动态规划计算每个目标 token 的预期隐藏状态，并将它们输入声学解码器以预测目标梅尔频谱图。在推理过程中，我们选择最可能的路径并将该路径上的隐藏状态作为声学解码器的输入。在 CVSS Fr → En 基准上的实验表明，DASpeech 可以实现与最先进的 S2ST 模型 Translatotron 2 相当甚至更好的性能，同时与自回归基线相比保持高达 18.53 倍的加速。与之前的非自回归 S2ST 模型相比，DASpeech 不依赖于知识蒸馏和迭代解码，在翻译质量和解码速度方面都实现了显着提升。此外，DASpeech 还展示了在翻译过程中保留源语音的说话者声音的能力。23
基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。
第一学期和第二学期 BCA 课程大纲
组合电路-半加器和全加器，触发器-SR触发器、D触发器、JK触发器、T触发器，序贯电路-触发器输入方程、状态表、状态图和问题。数字元件：集成电路，解码器-3到8线解码器，NAND门解码器，八进制到二进制编码器，多路复用器-4到1线多路复用器，寄存器-带并行负载的4位寄存器，移位寄存器-带并行负载的双向移位寄存器，二进制计数器-4位同步二进制计数器。
