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识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
识别静息态神经振荡功率与特质焦虑之间具有最大关联的空间模式
摘要 焦虑影响着全球大约 5-10% 的成年人口，给卫生系统带来了沉重的负担。尽管焦虑无处不在，并且对身心健康产生影响，但大多数受焦虑影响的人都没有得到适当的治疗。精神病学领域的当前研究强调需要识别和验证与这种疾病相关的生物标记。神经生理学临床前研究是一种确定大脑节律的主要方法，可以作为焦虑主要特征的可靠标记。然而，虽然神经影像学研究一致表明前额叶皮层和皮层下结构（如杏仁核和海马）与焦虑有关，但对于导致这种疾病的潜在神经生理过程仍缺乏共识。允许非侵入性记录和评估皮质处理的方法可能有助于识别可用作干预目标的焦虑特征。在本研究中，我们将源功率共调节 (SPoC) 应用于具有不同程度焦虑特质的参与者样本的脑电图 (EEG) 记录。 SPoC 的开发是为了寻找空间滤波器和模式，这些滤波器和模式的功率与个体参与者的外部变量共同调节。所获得的模式可以从神经生理学角度进行解释。在这里，我们将 SPoC 的使用扩展到多受试者环境，并使用具有真实头部模型的模拟数据测试其有效性。接下来，我们将 SPoC 框架应用于 43 名人类参与者的静息状态脑电图，这些参与者的特质焦虑评分可用。SPoC 对窄频带数据的受试者间分析揭示了具有神经生理学意义的 θ 波段（4-7 Hz）空间模式，这些模式与焦虑呈负相关。结果特定于 θ 波段，在 alpha（8-12 Hz）或 beta（13-30 Hz）频率范围内未观察到。θ 波段空间模式主要位于额上回。我们讨论了我们的空间模式结果对于寻找焦虑生物标志物的相关性及其在神经反馈研究中的应用。
改进的基于 tadf 的最大 eqe 预测...
摘要 近年来，我们看到了基于热激活延迟荧光 (TADF) 的 OLED 在合成和传感与成像应用方面的巨大增长。然而，器件级应用仍然局限于外部量子效率 (EQE) 的不可预测性。虽然涉及 TADF 系统中内部量子效率 (IQE) 和逆系统间窜越 (rISC) 机制途径的理论研究已经得到了相当严格的探索，但对 EQE 的研究仍然缺乏。随着数据驱动分析成为科学的第四种范式（前三种是经验、理论和计算），我们对从文献中获取的 123 个样本的 30 个特征采用了 ML 模型来预测 EQE 最大值。一方面，所使用的模型捕获了器件选择性，但在发色团的发射范围内普遍存在。我们已经证明，梯度提升 (GB) 是一种集成学习模型，能够预测 EQE 最大值，训练/测试集的 r 2 得分为 0.71 ± 0.04/0.84，RMSE 低至 4.22 ± 0.55/2.53。考虑到目前最先进的技术 (SOTA)，这是可以预测任何发射范围的 TADF 发色团并描述设备架构影响的最佳模型。我们还进行了特征重要性分析，使这个所谓的黑盒模型可解释。这种分析有助于找出提高 EQE 效率的基本参数。即使学习曲线仍在上升，也证明如果将来提供更多的训练示例，该模型可以改善其预测。所有计算都可以使用易于访问的云计算完成。关键词：机器学习、TADF、OLED、EQE、集成学习
最大功率点跟踪的全面回顾
本文的研究重点是用于纳米卫星平台的电力系统 (EPS) 的相关领域，该系统具有适当的电气结构和有效的控制策略。本文概述了相关的最大功率点跟踪 (MPPT) 算法，旨在提出更合适的控制技术。这项研究的主要贡献是实施了一种新颖的模糊逻辑控制 (FLC) 策略，该策略显着减少了最大功率点 (MPP) 周围的纹波，从而提高了收敛的效率和灵活性以及响应时间。进行了比较研究和分析，以证明所提出的 FLC 的性能和有效性。评估是在用于 MPPT 的最常用方法（扰动和观察 (P&O) 和增量电导 (INC)）之间进行比较进行的。获得的结果非常可观，表明与本文讨论的其他技术相比，所提出的 FLC 技术可以在不同的空间环境条件下提取最高和最稳定的平均功率。
裂纹长度和最大应力对工程合金疲劳裂纹扩展速率的影响
金属合金的疲劳裂纹扩展速率 (FCGR) 曲线通常分为三个区域。区域 II 通常被称为 Paris 区域，通常用单指数的幂律关系建模。区域 I 和 III 分别位于 FCGR 曲线的起点和终点，通常用渐近关系建模。在本文中，我们假设疲劳裂纹扩展在所有裂纹长度和所有应力强度因子范围 (ΔK) 下都受幂律行为支配。为了适应区域 I - III 中 FCGR 斜率的变化，在 Paris 方程中引入了数学枢轴点。存在枢轴点的幂律行为使得能够直接拟合裂纹长度与循环数 (a-N) 曲线，以获得 FCGR 与 ΔK 的关系。这种新方法适用于小而长的裂纹扩展曲线，并能得到精确的多线性 FCGR 曲线，适合重建测得的 a-N 曲线。该方法随后应用于 i) 不同的合金，以显示 FCGR 曲线因合金成分和热处理变化而产生的局部变化，ii) 自然增加微观结构小裂纹的 Δ K 测试，以获得准确的小裂纹 FCGR 数据。与准确的长裂纹数据的比较表明，小裂纹速度更快，但从区域 I 到区域 II 的过渡发生在特定的疲劳裂纹扩展速率下，从而导致明显的偏移
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
当整体小于其部分的总和时：最大对象类别信息和多尺度激活模式中的行为预测
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2021年7月14日。; https：//doi.org/10.1101/2021.07.14.452389 doi：biorxiv Preprint
估计和推断最大刺激程度......
其中 𝚺 𝑋 ( 𝑧 ) 是在 𝑍 = 𝑧 时 𝑿 ( 𝑧 ) 的协方差矩阵，并且 𝑍 ∈[0 , 1] 具有连续密度。逆协方差矩阵 { 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 编码了时间 𝑍 = 𝑧 时随机变量对之间的条件依赖关系：当且仅当在时间 𝑍 = 𝑧 时第 𝑗 和第 𝑘 变量与其他变量条件独立时，{ 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 𝑗𝑘 = 0。在自然观看实验中，主要目标是构建一个锁定在外部刺激处理上的大脑连接网络，称为刺激锁定网络（Simony 等，2016；Chen 等，2017；Regev 等，2018；Musch 等，2020）。构建刺激锁定网络可以更好地表征连续刺激下大脑模式的动态变化（Simony 等，2016）。构建刺激锁定网络的主要挑战是缺乏高度控制的实验来消除自发和个体差异。测得的血氧水平依赖（BOLD）信号不仅包含特定于刺激的信号，还包括特定于每个受试者的内在神经信号（随机波动）和非神经元信号（生理噪声）。内在神经信号和非神经元信号可以解释为测量误差或混淆刺激特定信号的潜在变量。在整篇文章中，我们将非刺激诱导信号称为受试者特定效应。因此，使用测量数据直接拟合（1）将得到一个随时间变化的图表，该图表主要反映每个大脑内的内在 BOLD 波动，而不是由于自然连续刺激引起的 BOLD 波动。我们利用自然观看实验的实验设计方面，并提出通过将内在和非神经元信号视为干扰参数来估计动态刺激锁定的大脑连接网络。我们的建议利用了这样一个事实，即相同的刺激将给予多个独立的受试者，并且不同受试者的内在神经和非神经元信号是独立的。这
循环经济旨在通过在使用和恢复时从中提取最大价值来实现使用最大的价值来维持使用的资源
向工业用品的循环经济过渡将要求汽车行业及其供应商重新考虑车辆及其材料在生命尽头设计，建造，使用和处理的方式。汽车塑料和聚合物复合材料行业准备好共同努力，并与汽车制造商，碎纸机，回收者，研究组织和政府进行战略性，全价链的思维和协调，以使这一过渡成为现实。
通过膜曝气硝化法生物电化学去除尿液中的 COD，实现高效、最大限度和稳健的氮回收
从源头分离的尿液中回收资源可缩短地球上的营养循环，对深空探索的再生生命支持系统至关重要。在本研究中，开发了一种强大的两阶段、节能、不依赖重力的尿液处理系统，将新鲜真实的人类尿液转化为稳定的营养液。在第一阶段，在微生物电解池 (MEC) 中去除高达 85% 的 COD，将有机化合物中的部分能量 (27-46%) 转化为氢气，并通过防止第二阶段通过反硝化造成的氮损失实现完全氮回收。除了去除 COD 之外，所有尿素都在 MEC 中水解，从而产生富含氨氮和碱度、COD 低的流体。该流体被送入膜曝气生物膜反应器 (MABR)，以通过硝化将挥发性和有毒的氨氮转化为非挥发性硝酸盐。生物电化学预处理允许在低于 0.1 mg O 2 L −1 的本体相溶解氧水平下将 MABR 中的所有氮以硝酸盐形式回收。相反，在相同的氮负荷率下向 MABR 直接供给原尿液（省略第一阶段）会因反硝化而导致氮损失（18％）。MEC 和 MABR 的特点是微生物群落非常不同且多样。虽然（严格的）厌氧属，例如 Geobacter（电活性细菌）、Thiopseudomonas（Lentimicrobiaceae 成员）、Alcaligenes 和 Proteiniphilum 在 MEC 中占主导地位，但 MABR 以需氧属为主，包括 Nitrosomonas（已知的铵氧化剂）、Moheibacter 和 Gordonia 。两阶段方法产生了稳定的富含硝酸盐、COD 低的营养液，适用于植物和微藻培养。