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EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
使用低技术流程方法恢复西部源头溪流：科学和案例研究结果、挑战和机遇的回顾
致谢 本文由 Jacquelyn Corday 为《美国河流》撰写，并得到科罗拉多州水资源保护委员会的资助。Corday 女士是 Corday 自然资源咨询公司的所有者，她在俄勒冈大学法学院获得法学博士学位，在洪堡州立大学获得环境生物学学士学位。研究和审阅由 Sarah Hinshaw 博士协助完成，她是科罗拉多州立大学 (CSU) 地球科学系河流地貌学组的应届博士毕业生，审阅由 Stillwater Sciences 高级修复工程师 Julie Ash 完成。美国河流的 Fay Hartman、Hannah Holm、Matt Freitas 和 Eileen Shader；奥杜邦落基山脉的 Abby Burk；以及美国森林管理局的 Ashley Hom 和 Kami Ellingson 提供了额外审阅。非常感谢 1.0 版的审阅者，他们提供了大量反馈，促使我们对 2.0 版进行了修改和添加：美国国家海洋和大气管理局的 Michael Pollock 博士；犹他州立大学的 Joseph Wheaton 博士；流域科学与工程的 Daniel Scott 博士；以及美国地质调查局的 Laura Norman 博士。此外，还要感谢科罗拉多州立大学的 Ellen Wohl 博士、Round River Design 的 Michael Blazewicz、土地管理局的 Ed Rumbold 和 Andrew Breitbart 以及 Confluence West 的 Kimery Wiltshire 提供的有益反馈。
在EMA和FDA监管框架的质量差异的面霜等效评估
EMA和FDA正在升级有关评估局部应用药物产品的质量和等效性的指南，以开发发起人产品的副本并支持市场后的变化。对于具有非常相似组成的局部产品，EMA和FDA都接受了类似性特性和体外药物释放常数（K）和皮肤渗透通量（J）值的等效性，而不是临床研究。这项工作旨在评估将这种方法扩展到复杂半固体制剂组成的方法的可行性。布洛芬（IB）面霜。进行了两种反应变化：（a）添加保湿剂以模拟较小的市场后变化； （b）取代乳化系统以模拟主要的系统。这些变化仅在1％的Ib公式中影响，在1％的Ib公式中，流变学数据和J值的等效均失败。在最高浓度下，IB晶体的存在破坏了流变学模式的差异，并以最大程度的最大程度地导致IB热力学活性，从而弄清了J值的重叠。这样的数据表明，这些研究的组合主要是用于开发副本的，也可以应用于涉及产品组成的销售后变化的管理。
工程自动核解哺乳动物悬架宿主细胞系，以降低无血清慢病毒过程流中的DNA杂质水平
摘要：我们用转基因编码四环素诱导的金黄色葡萄球菌核酸酶，并结合了易位信号。我们调整了未修饰和核酸酶工程的细胞系在无血清培养基中的悬浮液中生长，分别产生HEK293TS和NUPRO-2S细胞系。瞬时转染产生的1.19×10 6慢病毒转染来自Nupro-2S细胞的每毫升（TU/mL），HEK293TS细胞的1.45×10 6 Tu/ml。DNA梯子消失揭示了以四环素诱导的方式由NUPRO-2S细胞引起的中等居民核酸酶活性。DNA杂质水平在NUPRO-2S和HEK293TS细胞引起的慢病毒材料中无法通过SYBR安全琼脂糖凝胶染色检测到。通过PICOGREEN试剂进行直接测量表明，在HEK293TS细胞的慢病毒材料中，DNA以636 ng/ml的形式存在，在Nupro-2S细胞的慢病毒材料中，杂质水平降低了89％至70 ng/ml。通过使用50个单位/mL苯并酶处理HEK293TS衍生的慢病毒材料，这种还原与23 ng/ml相当。关键词：慢病毒，哺乳动物细胞，生物普应，基因治疗，核酸酶
由人类双流启发的假肢手的半自治层次控制框架
摘要：假肢手的常规使用显着增强了amputees的日常生活，但它经常引入认知载荷并降低反应速度。为了解决这个问题，我们引入了一个可穿戴的半自治层次控制框架，该框架是为截肢者量身定制的。从人类的视觉处理流中汲取灵感，将完全自主的仿生控制器集成到假肢手部控制系统中，以折断认知负担，并以人类在循环（HIL）控制方法中进行补充。在腹流阶段，控制器整合了用户手眼协调和生物本能中的多模式信息，以分析用户的运动意图并操纵视图域中的原始开关。通过HIL控制策略实现了向背流阶段的过渡，将精确的力控制与假肢的传感器和用户的肌电图（EMG）信号相结合。实验结果证明了所提出的界面的有效性。我们的方法提出了一种更有效的机器人控制系统与人之间相互作用的方法。
杰克逊维尔市 457(b) 延期补偿计划（“计划”）是帮助您实现退休梦想的有力工具。作为其他计划的补充
我是否需要为指定的 Roth 457(b) 供款和任何收益的分配纳税？当您收到账户分配时，如果您根据《国内税收法典》获得“合格分配”，则无需为 Roth 457 供款和任何收益缴纳所得税。要获得 Roth 457 供款和任何收益的合格分配，您必须满足特殊的五年持有期，并且分配必须在您年满 59½ 岁、残疾或死亡之日或之后进行（此时将向您的受益人或遗产进行分配）。如果您在年满 59½ 岁、死亡或残疾之前以及在满足五年持有期要求之前从 Roth 457(b) 账户中提取分配，您可能需要为分配的任何收益缴纳所得税（如适用）。从计划中分配的 Roth 供款无需缴纳所得税，因为供款是用税后美元支付的。
机器学习预测哪些河流，流和...
摘要：我们评估《清洁水法》保护的哪些水以及最高法院和白宫规则如何改变这一法规。我们使用空中图像和地球物理数据训练一个深度学习模型，以预测陆军工程兵团的150,000个管辖权确定，每个人都决定对一种水资源进行监管。根据2006年最高法院的裁决，《清水法》保护了美国三分之二的溪流和一半以上的湿地；根据2020年的白宫统治，它可以保护一半以下的溪流和四分之一的湿地，这意味着放松了690,000英里，3500万英亩的湿地英亩和30％的饮用水源。我们的框架可以支持在监管实施问题中的允许，政策设计和机器学习的使用。
梦想如何组织神经元表示
较高感觉皮层中的语义表示构成了强大而灵活的行为的基础。这些代表的不满是在开发过程中以无监督的方式获得的，并且在有机体的寿命中不断地成为主要的主要主导。预测处理理论表明，这些表示从预测或重建感觉输入中出现。然而，众所周知，大脑会产生虚拟体验，例如在想象力和梦中，超越了以前经验丰富的投入。在这里，我们建议虚拟体验可能与塑造皮质表示的实际感觉输入一样重要。特别是，我们讨论了两种互补学习原则，它们通过虚拟经验的产生来组织表示形式。首先，“对抗性梦”提出，创意梦支持对抗性学习的皮质实现，在这种学习中，反馈和前进途径参与了试图互相愚弄的富有成效的游戏。第二，“对比性的梦”提出，通过尝试通过对比度学习过程将神经元表示与无关因素的不相关因素的不变性与变异因素相关。这些原理与已知的皮质结构和动力学以及睡眠现象学兼容，因此提供了有希望的方向，可以解释超出经典预测性处理范式的皮质学习。
通过脑电图和眉毛运动检测清醒梦
摘要 目的 当快速眼动（REM）睡眠期间出现元认知时，人们会经历清醒梦（LD）。对这种现象的研究面临着不同的障碍。例如，其标准验证协议至少需要三种类型的传感器。我们假设，作为清醒的标志，预先商定的额肌运动（PAFM）可以在 REM 睡眠期间的脑电图（EEG）上看到。在这种情况下，只需要一个 EEG 传感器即可验证 LD。方法在实验室观察下，指示五名志愿者诱导 LD，在此期间他们需要使用标准验证协议和预先商定的眼球运动（PAEM），然后立即抬起眉毛三次作为 PAFM。结果所有参与者都能够使用一种或两种方法从总共八个 LD 发送信号。预先商定的额肌运动和 PAEM 在大多数 EEG 上同样独特，但 PAFM 质量在很大程度上取决于方法的准确性。预先约定的额肌运动表现出两种类型的脑电图模式，当 LD 不稳定时会导致立即觉醒。讨论虽然结果表明 PAFM 可用于验证 LD，但这种方法不如 PAEM 一致且明显。此外，在使用 PAFM 之前需要准确的指导。当无法进行多导睡眠图时，可以应用 PAFM，因为它只需要一个脑电图传感器即可同时检测 REM 睡眠和意识。
使用深卷积神经网络进行面部识别
这项研究旨在使用深卷积神经网络（CNN）开发实时戴面膜检测系统。这在2019年冠状病毒病（Covid-19）中至关重要，这是对那些不早些时候不戴口罩的人提醒的，从而减少了病毒的传播。由于Covid-19通过呼吸液滴和戴面膜涂抹的杂志扩散，我们提出的研究利用计算机视觉技术，特别是图像过程来检测掩盖和未掩盖的面孔。我们采用定制的CNN体系结构，该体系结构由五个卷积层组成，其次是最大层和完全连接的（FC）层。最终输出层利用SoftMax激活进行分类。该模型使用优化的图层组合和参数值进行更新。我们正在开发使用数码相机作为输入设备的应用程序。该应用程序利用一个包含11,792个图像样本的数据集，该数据集用于80:20的比例训练和测试目的。实时测试是使用相机捕获的人类受试者进行的。实验结果表明，在实时视频测试中，CNN方法在培训数据上达到了99％的分类精度，而98.83％的分类精度为98.83％。这些发现表明，使用CNN的实时面膜检测系统有效地性能。