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用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
crispr/cas9
食物过敏是全球一个主要的健康问题。现代繁殖技术，例如通过CRISPR/CAS9进行基因组编辑，有可能通过靶向植物中的过敏原来减轻这种情况。这项研究介绍了主要的过敏原胸罩J i，这是2S白蛋白类的种子储存蛋白，在异形棕色芥末（Brassica Juncea）中。印度基因银行加入（CR2664）和德国品种Terratop的副卵形植物使用具有多个单一指南RNA的二进制载体的农业杆菌进行了转化，以引起大型删除或两种Bra J I or词的大型删除或Frameshift突变。总共获得了49 T 0线，最多3.8％的转化效率。在胸罩J ib等位基因中，四行的删除为566，最高790 bp。在18条Terratop t 0线中，有9条带有靶向区域的indels。从16个分析的CR2664 t 0行，14行持有的indels和3个具有四个Bra J I等位基因突变。CRISPR/CAS9引起的大多数突变是t 1后代遗传的。在一些编辑的线中，种子的形成和生存能力降低，种子显示出胚胎的早熟发育，导致滴虫已经破裂。使用新开发的BRA J I特异性抗体进行免疫印迹，显示了所选系的种子提取物中要降低或不存在的胸罩J I蛋白的量。从芥末中去除偏远的决定因素是迈向开发更安全的食品作物的重要第一步。
CGHS 黑洞模拟动镜及其... - DR-NTU
摘要：Callan–Giddings–Harvey–Strominger 黑洞的光谱和温度与平坦时空中的加速反射边界条件相对应。beta 系数与移动镜模型相同，其中加速度在实验室时间内呈指数增长。黑洞中心由完全反射的规律性条件建模，该条件使场模式发生红移，这是粒子产生的源头。除了计算能量通量外，我们还找到了与黑洞质量和引力模拟系统中的宇宙常数相关的相应移动镜参数。推广到任何镜像轨迹，我们推导出自力（洛伦兹-亚伯拉罕-狄拉克），一致地将其和拉莫尔功率与纠缠熵联系起来，从而引发了对信息流加速辐射的解释。将镜面自力和辐射功率施加到特定的CGHS黑洞模拟动镜上，揭示了渐近热平衡过程中视界信息的物理特性。
b“手机，尽可能。这些系统允许听众看到演讲者的脸。听众策略：通过更近的移动并认真地观察主题来帮助预测说话者所说的内容的所有信息通过语音，手势，手势，表达，指向，指点，指向，/或质疑说话的质疑（如果很快就能避免），请避免说明的所有信息（如果不一致）什么！？！？！？！”
b“电话，尽可能。这些系统允许听众看到说话者的脸。听众策略：通过仔细移动和观察主题来帮助预测说话者通过言语，手势，面部表情，指向，写作，写作和/或发短信信号传达给演讲者的所有信息，以帮助您尽快向演讲者传达的所有信息，以帮助您尽快向演讲者传达。 “
自由移动大鼠的感觉运动皮层中神经活动的保守结构允许跨主体解码
1的记录细胞的商和估计的细胞总数（植入电极覆盖的区域近似于植入电极覆盖的区域，假设皮质厚度为2mm，密度为90K神经元每毫米3（26））。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) - 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影 - 第 1 部分
摘要。脑电图 (EEG) 记录经常受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动过程中记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效地去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，将来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）作为 ICA 的输入添加，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。仿真结果表明，ERASE 从 EEG 中去除 EMG 伪影的效果显著优于传统 ICA。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，研究人员收集了 8 名健康参与者移动双手时的 EEG 数据，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（使用真实 EMG 作为参考伪影时，平均可去除约 75% 的 EMG 伪影），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以显著分离 EEG 信号和 EMG 伪影，而不会丢失底层 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 在去除 EMG 伪影方面的有效性。
在移动地面车辆上自主跟踪和着陆……
本文提出了一种利用多旋翼无人机跟踪移动地面车辆并着陆的自主系统。详细讨论了该系统的技术开发。它包括传感器的选择和集成、目标检测算法和实现、无人机的数学模型和飞行控制器设计。该系统利用近红外摄像机，即使在夜间或低照度下也能检测到标记，无人机机载处理器的频率最高可达 18 Hz。整个系统首先在 MATLAB 中仿真，然后应用于实际的无人机。小型四旋翼无人机在移动的小型卡车上自主着陆的成功飞行试验表明，该设计是有效且可行的。所提出的视觉激光目标跟踪性能在静态标记下实现了 99.2% 的成功率，在移动标记下实现了 94.4% 的成功率。
自主跟踪并着陆在移动地面车辆上...
本文提出了一种利用多旋翼无人机跟踪移动地面车辆并着陆的自主系统。详细讨论了该系统的技术开发。包括传感器选择与集成、目标检测算法与实现、无人机数学模型和飞行控制器设计。该系统利用近红外摄像机，即使在夜间或低照度下也能检测到标记，无人机机载处理器频率高达 18 Hz。整个系统首先在 MATLAB 中仿真，然后应用于实际无人机。小型四旋翼无人机在移动的小型卡车上自主着陆的成功飞行试验表明，该设计有效且适用于实际应用。提出的视觉激光目标跟踪性能在静态标记下实现了 99.2% 的成功率，在移动标记下实现了 94.4% 的成功率。