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注意力网：通过基于脑电图的测量系统监测学生的注意力类型
摘要 - 学生的关注是揭示其目标，意图和兴趣的必不可少的输入，这对于从心理学到互动系统的众多研究领域被证明是无价的。但是，大多数现有的对注意力进行分类的方法都无法对其复杂的性质进行建模。为了弥合这一差距，我们提出了一种新型的基于卷积神经网络的方法，该方法利用脑电图（EEG）数据将注意力分类为五个状态：选择性，持续，持续，分裂，交流和放松状态。我们通过标准的神经心理学任务收集了20个受试者的数据集，以引起不同的注意状态。我们提出的模型在此配置时的平均跨学生精度为92.3％（SD = 3.04），非常适合最终用户应用。我们基于转移学习的方法将模型个性化为个别受试者有效地解决了脑电图信号中个体可变性的问题，从而提高了对现实世界应用程序模型的性能和适应性。这代表了基于EEG的分类领域中的显着进步。实验结果表明，在受试者独立和受试者依赖性设置中，注意力集优于流行的EEGNET基线（P值<0.05），尽管我们数据集局限性，但确认了我们提出的方法的有效性。这些结果强调了使用EEG数据注意注意力集对注意力的有希望的潜力。索引术语 - eeg，注意，情感计算，认知参与评估
RTV 566 作为“弹簧”应用的可靠性研究
I. 介绍 Zr/O/W(100) 肖特基电子发射体以其高亮度和良好的发射稳定性而闻名 [1]，广泛应用于电子显微镜和电子束光刻系统。肖特基发射体由单晶钨 (100) 尖端组成，该尖端点焊在钨加热丝上，可加热至 1800 K。我们正在为并行电子光刻系统开发直径为 1 毫米的肖特基发射体的微型版本。发射体尖端相对于电子柱中各个电极的对准非常关键。由于热机械原因，尖端在 x − y − z 方向上的位置会随时间而变化，这也会改变电子发射和电子光学。对于数百个发射器的阵列，必须将阵列中各个发射器之间的电子光学特性差异降至最低。在标准肖特基发射器中，尖端在其使用寿命期间在 z 方向上位移 50 µ m。为了补偿这种位移，我们建议使用硅橡胶室温硫化 (RTV) 566 对尖端进行原位位置对准。RTV 566 在 − 115 ◦ C–260 ◦ C 范围内具有良好的热稳定性、低排气性以及与不同材料组良好的粘合性 [2]。RTV 566 广泛应用于各种机械和电子工程应用，如汽车加热软管、芯片键合、太阳能电池、空间应用和火花塞帽。控制 z 轴运动的拟议设计示意图如图所示。1.在
艾滋病毒
随着 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情在全球范围内持续蔓延，检测 COVID-19 并隔离检测呈阳性的个体仍然是防止疾病在社区传播的主要策略。目前检测 COVID-19 的黄金标准方法是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测。然而，RT-PCR 测试的灵敏度不高（约 70%），耗时费力，并且供应不足，特别是在资源有限的国家。因此，使用胸部 X 光和计算机断层扫描等更广泛可用和可访问的医学成像方式自动准确地检测 COVID-19 可能会大有裨益。我们开发了一种新颖的分层注意力神经网络模型，将胸部 X 光片图像分类为属于 COVID-19、其他感染或无肺炎（即正常）的人。我们将此模型称为 COVID-19 检测人工智能 (AIDCOV)。AIDCOV 中的层次结构可捕获特征的依赖关系并提高模型性能，而注意力机制使模型可解释且透明。使用 5801 张胸部图像的公开数据集，我们证明我们的模型实现了 97.8% 的平均交叉验证准确率。AIDCOV 在从胸部 X 光检查图像中检测 COVID-19 方面的灵敏度为 99.3%，特异性为 99.98%，阳性预测值为 99.6%。AIDCOV 可与 RT-PCR 检测结合使用或替代 RT-PCR 检测（在无法进行 RT-PCR 检测的地方），以检测和隔离 COVID-19 患者并防止其进一步传播给普通人群和医护人员。
已发布版本的引文 (APA)：Schwenck, J., Kneilling, M., Riksen, N. P., la Fougere, C., Mulder, D. J., Slart, R. J. H. A., & Aarntzen, E. H. J. G. (2022)。人工智能在感染和炎症分子成像中的作用。欧洲混合成像杂志，6(1)，第 17 篇文章。https://doi.org/10.1186/s41824-022-00138-1
简介 人工智能 (AI) 被认为是精准医疗和转型医疗保健的关键 (Denny and Collins 2021 )。与其他成像学科一致，例如显微镜 (Meijering 等人2016 ) 和病理学 (Colling 等人2019 ; Laak 等人2021 )，从常规临床程序中获得的图像代表了有关特定组织特征的丰富且可挖掘的数据集 (Gillies 等人2016 ; Aerts 等人2014 )。这一认识促使开发基于人工智能的技术来利用这些丰富的数据源 (Parmar 等人2018 ; Hosny 等人2018 )。尽管有关数据共享、数据安全和标准化的实际问题尚未解决 (He 等人2019 ; Currie 和 Hawk 2021 )，但人工智能的不断发展将推动其在医学成像领域的应用 (Currie 和 Rohren 2021 )。当谈到基于人工智能的技术在正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射断层扫描 (SPECT) 等核成像模式中的应用时，最近的文献中提供了讨论特定模式潜力和局限性的出色评论 (Hatt 等人2021 ; Uribe 等人2019 ; Zukotynski 等人2021 ; Decuyper 等人2021 )。核成像模式的一个关键资产是它们的全身视野，因此能够量化针对涉及多个器官和组织的特定生物过程的示踪剂的分布。此外，核中的动态成像
QCD 中顶夸克的量子信息
顶夸克代表着独特的高能系统，因为它们的自旋关联可以被测量，从而允许用高能对撞机中的量子比特来研究量子力学的基本方面。这里，我们给出了通过高能对撞机中的量子色动力学 (QCD) 产生的顶-反顶 (t¯t) 夸克对的量子态的一般框架。我们认为，一般来说，在对撞机中可以探测的总量子态是由产生自旋密度矩阵给出的，这必然会产生混合态。我们计算了由最基本的 QCD 过程产生的 at¯t 对的量子态，发现在相空间的不同区域存在纠缠和 CHSH 破坏。我们表明，任何现实的 at¯t 对的强子产生都是这些基本 QCD 过程的统计混合。我们重点关注在 LHC 和 Tevatron 上进行的质子-质子和质子-反质子碰撞的实验相关案例，分析量子态与碰撞能量的依赖关系。我们为纠缠和 CHSH 破坏特征提供实验可观测量。在 LHC 上，这些特征由单个可观测量的测量给出，在纠缠的情况下，这代表违反柯西-施瓦茨不等式。我们将文献中提出的 t¯t 对的量子断层扫描协议的有效性扩展到更一般的量子态和任何产生机制。最后，我们论证了在对撞机中测量的 CHSH 破坏只是一种弱形式
有效的保存应用程序的阈值
阈值密码学。虽然FHE解决了在封闭数据上的计算问题上的关键问题，但必须安全地存储解密密钥，以从中获得任何真正的好处。典型的企业密钥管理解决方案涉及使用安全硬件解决方案，例如HSM，SGXS等。尽管他们在实践中提供合理的安全性，但他们经常缺乏可编程性，繁琐的设置程序，可伸缩性，高成本，侧渠道攻击等[KHF + 19，LSG + 18]。使用阈值Cryptog-raphy [SHA79，DF90，DDFY94]的另一种方法是由Hashicorp Vault 1等企业提供的。在该方法中，密钥在多个服务器之间共享（例如T），以避免“单点失败”和阈值 - 旧数 - 可以协作以重新计算解密密钥。然而，这在密钥重建过程中将目的视为解密服务器上的单一折衷，将完全揭示关键。理想的解决方案必须始终具有分布的解密密钥。这是通过thfhe（阈值）方案[AJL + 12，MW16，BGG + 18，CCK23]实现的，在该方案中，任何一个阈值数量共同执行解密，而无需在任何位置重构密钥。尤其是当事方与钥匙的股票进行了部分解密，并将其发送给解密者，他们一旦获得了总共获得这样的解密（可能包括其自身的部分解密），他们将它们结合在一起，以获取信息。
20 世纪密码学的出口 - Susan Landau
没人能近到偷听得到：这种机制就是密码学，它是唯一能直接保护脱离发送者和接收者物理控制的信息的安全机制。20 世纪初，密码学是一种劳动密集型、容易出错的过程，只能将少量书面材料转换成加密的密文形式。21 世纪初，计算机可以以每秒 10 亿比特的速率快速、可靠且廉价地完成密码学。这一进步与通信领域的进步相称，但当今世界受密码学保护的通信仍然微乎其微。部分原因是将密码学集成到通信系统中以实现安全存在技术难度，部分原因是相关的营销问题。正确实施加密安全需要在基础设施上进行大量的前期支出，而除非几乎覆盖所有地方，否则大部分好处都会丧失，这两种情况都会阻碍投资。这些因素导致市场缺乏稳健性，使其容易受到第三个因素——政治反对的侵害。随着电信质量的提高和重要性的提高，警察和情报机构越来越广泛地利用电子窃听的可能性。这些机构现在担心，商业世界中密码学的发展将剥夺他们的安全
《新先驱观察家报》
“我认识他的时候，他还在当市长，我觉得他是个很有趣的人物，”施耐德谈及布莱斯时说道。2006 年初，施耐德与布莱斯讨论了他写传记的可能性，但市长并不感兴趣。“他觉得写传记是等他准备退休时才会做的事，”施耐德说道。“他说，‘我还没准备好退休。’”布莱斯于当年晚些时候被捕后——在他 78 岁生日那天——他重新考虑并同意施耐德写传记。“他在这本书上与我进行了广泛的合作，”作者指出。“我们进行了 23 小时的录音采访，他非常坦诚地向我透露，尤其是关于过去发生的事情。”施耐德认为，布莱斯之所以如此合作，是因为他在被捕前曾与市长商讨过他的传记，这可能“向他表明，我对他的生活感兴趣，而不仅仅是他被捕的事实。”由于施耐德在整个过程中都有一份全职工作，这本书成为一个为期四年的项目。其中包括大约一年的研究、写作、寻找出版商和准备出版手稿。结果是一部经过彻底研究、可读性极强的历史，不仅讲述了一个人，还讲述了芝加哥郊区的政治生活。布莱斯主宰了那个郊区 47 年。“他是一个政治动物，他
利尻岛巴氏硬蜱和巴氏硬蜱携带微生物的存在：一项生态调查
摘要 利尻岛耸立于日本海，约 8,000 年来一直处于火山休眠状态。这个有人居住的小岛上没有中型到大型野生动物，是东亚迁徙路线上各条路线上野生鸟类迁徙的重要中途停留地。进行了一项为期 5 年的调查，以探索蜱虫和蜱传微生物的生物地理学。通过标记植被，在整个调查期间，主要收集到分布在远东有限地点的巴氏硬蜱 (Pomerantzev, 1948)。巴氏硬蜱由两个单倍群组成，即旭川型和利尻型，其中利尻型的流行率和核潮汐多样性分别超过 90% 和 0.068。野生动物调查显示，红背田鼠和野鸟（包括东方绿雀和黑脸鹀）是它们吸血的宿主。此外，红背田鼠感染了蜱传病原菌 Candidatus Ehrlichia khabarensis（5/21，24%）。到目前为止，仅在哈巴罗夫斯克和温哥华报道过具有相同基因序列的微生物。在寻宿主成年巴氏硬蜱中也检测到了 Ca . E. khabarensis 基因。这些结果表明利尻岛是巴氏硬蜱和巴氏硬蜱传播微生物的避难所。此外，在远东地区由全沟硬蜱传播的美国谱系巴贝斯虫似乎在巴氏硬蜱和野生啮齿动物之间也得以保留。各种因素影响着该岛独特的生态系统。利尻岛的历史和生态生物地理学有助于我们了解蜱虫和相关微生物的起源、进化和扩张。
具有主动学习的自适应量子层析成像
最近，在量子科学和技术领域取得了巨大进展：量子模拟的不同平台以及量子计算的平台，从超导量子量到中性原子，始于开始，以达到前所未有的大型系统。为了基准这些系统并获得物理见解，需要有效的工具来表征量子状态。系统尺寸的希尔伯特空间的指数增长构成了对量子状态的全面重建，这是根据必要测量的数量而过于要求的。在这里，我们提出并实施了使用主动学习的量子状态效率的效率方案。基于一些初始测量，主动学习协议提出了下一个衡量基础，旨在产生最大信息。我们将主动学习量子状态态度方案应用于具有不同程度的范围的不同多数状态，以及1D中XXZ模型的基态和动力学结合的旋转链的基态。在所有情况下，与基于完全相同数量的测量和测量配置的重建相比，我们都会获得明显改进的重建，但具有最多选择的基础配置。我们的方案与获得量子多体系统以及基准测试和特征量子设备的物理见解高度相关，例如用于量子模拟，并为可伸缩的道路铺平了道路