XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemreproducible
重新思考内部语音解码的方法和算法——并使其可重复
摘要：本研究重点关注使用非侵入性方法（例如脑电图 (EEG)）自动解码内部语音。虽然内部语音已成为哲学和心理学半个世纪以来的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口解码非语音口语单词。尽管在某些情况下报告了良好的准确率（二元任务高达 90%），但结果通常略高于偶然水平（元音约为 20%）。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在这项工作中，我们研究了各种方法（使用深度学习和标准分类器）在公开的 EEG 数据集上检测元音和单词。这项工作的主要贡献在于其广泛的实验和分析。我们分析了（1）9 主题相关与主题无关的方法，（2）不同预处理步骤 10 （独立成分分析 (ICA)、下采样和滤波）的效果，以及（3）词分类 11 （我们在此实现了最佳性能）。总体而言，使用我们提出的 13 iSpeech-卷积神经网络 (CNN) 架构和预处理方法（无需 14 下采样），我们在对 5 个元音进行分类时实现了 35.20% 的性能准确率，在对 6 个单词进行分类时实现了 29.21% 的性能准确率。我们的所有代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。15 因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。17
重新思考内部语音解码的方法和算法——并使其可重复
摘要：本研究重点关注使用非侵入性方法（例如脑电图 (EEG)）自动解码内部语音。虽然内部语音已成为哲学 2 和心理学半个世纪以来的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口解码非语音口语 3 单词。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在这项工作中，我们研究了各种方法（使用 5 卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆 6 网络 (LSTM)）在公开可用的 EEG 数据集上检测 5 元音 6 单词。 7 这项工作的主要贡献是（1）主题相关与主题无关的方法，（2）8 不同预处理步骤（独立成分分析 (ICA)、下采样 9 和滤波）的影响，以及（3）词分类（我们在公开可用的数据集上实现了最先进的性能）。总体而言，我们使用调整后的 iSpeech-CNN 12 架构在公开可用的数据集中分别对 11 5 个元音和 6 个单词进行分类时，性能准确率达到 35.20% 和 29.21%。我们所有的代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。15
重新思考内部语音解码的方法和算法并使其可重现
摘要：本研究重点关注使用脑电图 (EEG) 等非侵入性方法自动解码内部语音。虽然内部语音半个世纪以来一直是哲学和心理学的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口来解码非语音口语单词。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在本研究中，我们研究了各种方法（使用卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆网络 (LSTM)）在公开的 EEG 数据集上检测五个元音和六个单词。这项工作的主要贡献是（1）受试者相关与受试者独立的方法，（2）不同预处理步骤（独立成分分析 (ICA)、下采样和滤波）的影响，以及（3）词分类（我们在公开的数据集上实现了最先进的性能）。总体而言，使用我们调整后的 iSpeech-CNN 架构，我们在公开数据集中对五个元音和六个单词进行分类时分别实现了 35.20% 和 29.21% 的性能准确率。我们所有的代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。
批准的CAR-T疗法在临床实践中具有可重复的功效和安全性
当前批准的嵌合抗原受体T（CAR-T）细胞产物是自体T细胞，经过基因设计，以表达“汽车”，可将T细胞重定向到杀死肿瘤细胞。1 In pivotal clinical trials, CAR-T cells have demonstrated unprece dented anti-tumor efficacy leading to a shift in the treatment paradigm for plasma cell and lymphoid malignancies including B-cell acute leukemia (B-ALL), large B-cell lymphomas (LBCL), mantle cell lymphoma (MCL), follicular lymphoma (FL), multi PLE骨髓瘤（MM）和慢性淋巴细胞性白血病/小淋巴细胞性白血病（CLL/SLL）。迄今为止，美国食品和药物管理局（FDA）已批准了六种商用CAR-T细胞产品，用于各种类型的复发或难治性（R/R）血液学恶性肿瘤，如表1所示。尽管基于单臂注册研究获得了许多此类疗法的批准，但重要的是要注意，证明的功效表现出了惊人的效果，足以进行FDA批准。然而，这些研究的概括性标准的普遍性仍有待证明。除了确认疗效外，常规临床实践的研究还必须证明不符合试验指定纳入和排除标准的患者的安全性。即使在关键临床试验中，CAR-T细胞也会诱导严重和威胁生命的毒性，例如细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应细胞相关的神经毒性（ICAN），需要在经验丰富的中心进行早期和专业的管理方案。2为此，迄今为止进行的现实结果（RWO）研究满足了稳定效力的重要需求，同时还建立了在临床试验之外注入CAR-T细胞的安全性。为此，迄今为止进行的现实结果（RWO）研究满足了稳定效力的重要需求，同时还建立了在临床试验之外注入CAR-T细胞的安全性。
einprot：用于定量蛋白质组学数据统计分析的灵活，易于使用，可再现的工作流程
定量蛋白质组学已经走了很长一段路 - 过去在蛋白质组学研究小组中进行的专门分析是许多蛋白质组学核心设施中的常规服务，并且可以提供大量复杂的量化和分析工具。然而，必要的报告任务，包括对所得数据的统计分析，以及描述所有数据处理步骤，提供质量控制，探索机会和以用户友好方式发布的可视化，通常不是常规或自动化的，并且可以想象许多不同的分析工程（Peng等，20233）。此外，通常需要进行其他下游分析并与其他类型的数据集成，并且当常规数据分析工作流程的所有步骤透明且记录良好时，这些分析更有可能成功。
可重复性、可复制性和可重复性：以高性能计算为重点的可重复性研究调查
（https://journals.plos.org/plosone/s/materials-and-software-sharing）。各国政府拥有融资能力，必须参与开放科学，例如美国国立卫生研究院（Collins and Tabak，2014 年）和法国政府（https://www.ouvrirlascience.fr/second-national-plan-for-open-science/）。最后，整合开放科学并创造
研究文章Linguaphylo：一种可再现的系统发育分析的概率模型规范语言
系统发育模型已经变得越来越复杂，系统发育数据集在规模和丰富度方面都扩大了。但是，当前的推理工具缺乏模型指定语言，可以简单地描述完整的系统发育分析，同时独立于实施细节。我们引入了一种新的轻巧和简洁的模型规范语言“ lphy”，该语言被设计为人类和机器可读性。图形用户界面伴随“ lphy”，允许用户构建模型，模拟数据并创建描述模型的自然语言叙述。这些叙述可以作为手稿方法部分的基础。此外，我们提出了一个命令行界面，用于将LPHY指定模型转换为与BEAST2软件平台兼容的分析规范文件（XML格式）。总的来说，这些工具旨在增强植物研究中描述的清晰度和概率模型的报告，最终促进结果的可重复性。
可转化的材料以可重复的方式在体外创建3D功能性人体组织模型
在培养皿中重现人体组织和器官以建立模型作为生物医学科学中的工具已获得动力。这些模型可以深入了解人类生理学，疾病发作和进展的机制，并改善药物靶标验证以及新的医学治疗剂的发展。转化材料在这种进化中起着重要作用，因为它们可以通过控制生物活性分子和材料特性的活性来对其进行编程以指导细胞行为和命运。利用自然作为灵感，科学家正在创建材料，这些材料结合了人类器官发生和组织再生期间观察到的特定生物学过程。本文向读者展示了体外组织工程领域的最新发展以及与这些变革材料的设计，生产和翻译相关的挑战。有关（STEM）细胞来源，扩展和不同的进展，以及如何介绍了需要创建功能性的人体组织模型，这些响应材料，自动化和大规模制造过程，培养条件，原位监测系统以及计算机模拟需要对药物发现相关且有效的功能性人体组织模型。本文说明了这些不同的技术如何融合以产生体外生活方式的人体组织模型，这些模型提供了一个平台来回答基于健康的科学问题。
一种基于老化治疗的高度再现和高质量钙钛矿膜的实用方法
杂交钙钛矿半导体的溶液加工是制造成本效率电子和光电设备的一种高度有希望的方法。然而，这种方法的挑战在于克服钙钛矿形态的可控性和设备官方的可重复性。在这里，据报道，一种轻松而实用的老化治疗（AT）策略可以调节钙钛矿晶体生长，以产生足够高质量的钙钛矿薄膜，并具有改善的同质性和完整覆盖的形态。与参考相比，所得的AT-FIFM显示出更少的缺陷，更快的电荷载体转移/提取和抑制非辐射重组。AT设备在设备的可重复性，操作稳定性和光伏性能方面取得了明显的改善，平均效率提高了16％。它还证明了AT策略在优化其他钙钛矿组件的膜形态和设备性能方面的可行性和可扩展性
用于识别核医学领域有影响力的基于人工智能的发现的 TRUE 清单：它是真实的吗？它是可重复的吗？它是有用的吗？它是可以解释的吗？
值得注意的是 - 人工智能 (AI) 算法目前被提出用于核医学的许多不同目的。（第 2 页）- 这些算法的报告带来了特殊的挑战，需要适当的透明度和高度的科学严谨性（第 2-3 页）。- 任何涉及基于 AI 的方法的报告都应仔细解决和讨论研究结果的科学有效性、可重复性、有用性和可解释性（第 3 至 7 页）。