为了处理脑机接口 (BCI) 任务中脑电图 (EEG) 数据的稀缺性和异质性,并利用大型公开数据集的强大功能,我们提出了 Neuro-GPT,这是一个由 EEG 编码器和 GPT 模型组成的基础模型。基础模型使用自监督任务在大型数据集上进行预训练,该任务学习如何重建被掩盖的 EEG 片段。然后,我们在运动想象分类任务上对模型进行微调,以验证其在低数据量(9 个受试者)下的性能。我们的实验表明,与从头开始训练的模型相比,应用基础模型可以显著提高分类性能,这为基础模型的通用性及其应对 EEG 数据稀缺性和异质性挑战的能力提供了证据。该代码可在 https://github.com/wenhui0206/NeuroGPT 上公开获取。
在处理脑电图或脑磁图记录时,许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中,我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法,并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说,我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离,该距离具有强大的理论保证。然后,我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测,并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后,我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
量子信息处理中最基本的任务之一是判断两个量子态的相似性或接近性。它在量子计量、量子机器学习、量子通信、量子密码学或量子热力学等广泛应用中都很重要。例如,相似性度量可用于评估信息在远距离传输时受到的干扰程度 [1],或用于表征基态可能突然改变的量子系统中的相变 [2]。用于此目的的常用方法是量子保真度,也称为 Uhlmann 保真度或 Uhlmann-Jozsa 保真度,它能够评估一对混合态的相似性。然而,这种最普遍形式的量子保真度的通常表述(其中两个量子态都是混合态)有几个缺点。最重要的缺点之一是
虽然量子硬件的最新进展为密码学以及其他关键领域(生物学、化学、优化、机器学习等)的显著加速打开了大门,但量子算法仍然难以正确实施,而且这种量子程序的验证是一项挑战。此外,由于量子测量的破坏性,在量子情况下引入传统编程中使用的测试和调试实践极其困难。作为一种替代策略,形式化方法很容易在量子软件这一新兴领域发挥决定性作用。最近的研究为开发过程的每个阶段出现的问题提供了解决方案:高级程序设计、实现、编译等。我们回顾了在量子计算中有效使用形式化方法所面临的挑战以及当前最有前途的研究方向。
细菌性牙源性鼻窦炎 (ODS) 涉及上颌窦的炎症和感染,并可能扩散到其他鼻窦。感染性鼻窦炎可能由附近上颌区域的多种感染性牙齿问题或在牙科手术或其他口腔治疗期间的意外创伤引起。1、2 牙髓感染是 ODS 最常见的原因之一。1 牙髓感染与鼻窦炎之间的复杂关系最近因其临床重要性和诊断挑战性而受到关注。从历史上看,ODS 一直被忽视,早先的估计表明只有 10% 到 12% 的鼻窦炎病例与牙齿感染有关。 3,4 最近的研究表明,ODS 的发病率较高,约占所有慢性上颌窦炎病例的 25% 至 40% 5,6,5,6 以及断层扫描观察到的单侧上颌窦混浊的 45% 至 75% 7–9。7,9
如果美国希望维持外太空提供的战略优势,那么它需要一种“方式”来量身定制跨国家权力工具的活动。这项研究研究了《威慑史》,《美国威慑政策》(1950年至1962年),《太空军事化的历史记录》(1940年代至1990年代),以及为战略家和政策制定者建立太空威慑框架的空间战略原理的演变。拟议的框架强调了整个比赛中拒绝和惩罚思想的相互作用。随后,跨国家权力和域工具(土地,海洋,空中,空间和网络)的活动汇聚为阻止燃烧行动,使太空系统无效。关键的含义是,美国需要与盟友,伴侣和对手建立或加强太空合作,以实现强大的否认机制,该机制仍然受到互补惩罚的威胁机制的支持。
基于大脑信号的生物识别系统是一种新颖的方法,可用于更直观,健壮和用户友好的身份验证。al-尽管以不同的视觉刺激进行了以前的研究,但很少考虑用于大脑信号的音乐刺激。在本文中,提出了用脑电图和音乐刺激的用户身份验证系统的新框架。EEG数据每周一次从16位健康参与者中收集了三周。尽管不同类型的音乐引起了不同的响应,但用户可以根据其大脑信号识别。实验结果表明,当使用这种方法时,最佳的分类精度率约为96.75%。这些结果表明,音乐引起的反应带来了参与者区分特征,这可能被用作生物特征。
在处理脑电图或脑磁图记录时,许多监督预测任务是通过使用协方差矩阵来汇总信号来解决的。使用这些矩阵进行学习需要使用黎曼几何来解释它们的结构。在本文中,我们提出了一种处理协方差矩阵分布的新方法,并证明了其在 M/EEG 多元时间序列上的计算效率。更具体地说,我们定义了对称正定矩阵测度之间的 Sliced-Wasserstein 距离,该距离具有强大的理论保证。然后,我们利用它的属性和核方法将此距离应用于从 MEG 数据进行大脑年龄预测,并将其与基于黎曼几何的最新算法进行比较。最后,我们表明它是脑机接口应用领域自适应中 Wasserstein 距离的有效替代品。
摘要:传统上,阿尔茨海默氏病(AD)是全球痴呆症的主要原因,是通过脑脊髓液体(CSF)测量和正电子发射tomog-raphy(PET)诊断出的。这些方法的侵入性,成本和有限的可及性导致探索基于血液的生物标记,作为AD诊断和监测的有希望的替代方法。敏感免疫AS的最新进展已鉴定出潜在的基于血液的生物标志物,例如Aβ42/Aβ40比和磷酸化的TAU(P-TAU)物种。本文Brie-brie prie to y评估了这些生物标记物在各个广告阶段的临床实用性和可靠性,突出了挑战,例如重新填充等离子体Aβ42/Aβ40测定法,并提高P-TAU的精度,尤其是P-TAU181,P-TAU181,P-TAU217,以及P-TAU231。讨论还涵盖了其他等离子体生物标志物,例如神经纤维灯光(NFL),Glial
用于消息加密,仅受到已知量子计算攻击的部分影响。将当前加密密钥的长度加倍会减轻量子计算机的攻击。不对称的加密(例如RSA)是PKC的基础,并且依赖于困难的数学问题(分解质数是最常见的)。非对称加密图被广泛用于数字步骤中,例如签名和密钥交换,以确保对使用Internet至关重要的通信和网络。这些包括电子邮件交换,虚拟专用网络(VPN),安全网页连接,大多数形式的电子商务以及数字供应链等。对称和不对称的加密 - 策略通常在一起使用:不对称的加密式来执行关键的建立和一致,以及对https协议中的消息加密的对称性加密,最广泛用于Web浏览。