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改善英国电力市场的位置信号
认为项目开发商在选址发电项目时忽视了位置因素（例如考虑网络投资成本、约束或费用）是不正确的。这种误解产生了一种错误的说法，即网络约束管理成本增加的原因是苏格兰发电（主要是风电）项目选址不当，而项目选址不当必然会导致约束成本进一步增加。事实上，存在各种各样的位置信号会影响电力系统。一些与资源可用性和规划许可等因素有关，但其他则与网络容量的可用性、网络收费和连接前置时间直接相关。平衡机制中还有强烈的位置收入信号（通过价格和资产利用率），可以增强这些信号并使其更加透明。
UniCoRN：统一认知信号重建，连接认知信号和人类语言
从认知信号（例如 fMRI）中解码文本刺激增强了我们对人类语言系统的理解，为构建多功能脑机接口铺平了道路。然而，现有的研究主要集中于从受限词汇表中解码单个单词级别的 fMRI 数据，这对于实际应用来说过于理想化。在本文中，我们提出了 fMRI2text，这是第一个开放词汇任务，旨在将 fMRI 时间序列与人类语言联系起来。此外，为了探索这项新任务的潜力，我们提出了一个基线解决方案 UniCoRN：用于脑解码的统一认知信号重建。通过重建单个时间点和时间序列，UniCoRN 建立了一个用于认知信号（fMRI 和 EEG）的鲁棒编码器。利用预先训练的语言模型作为解码器，UniCoRN 证明了其在各种分割设置中从 fMRI 序列中解码连贯文本的有效性。我们的模型在 fMRI2text 上实现了 34.77% 的 BLEU 得分，在推广到 EEG-to-text 解码时实现了 37.04% 的 BLEU，从而超越了之前的基线。实验结果表明了解码连续 fMRI 体积的可行性，以及使用统一结构解码不同认知信号的有效性。
一种用于评估压力事件对空中交通管制员影响的多模态和信号融合方法
压力这个词用来描述人类对情绪、认知和身体挑战性体验的反应。压力反应的一个特点是自主神经系统的激活，导致对危险情况的威胁做出“战斗-冻结-逃跑”反应。因此，在处理空中交通管制 (ATC) 活动时客观评估和跟踪管制员的压力水平的能力将使我们能够更好地调整工作班次并保持高安全水平，以及保护操作员的健康。在这方面，要求 16 名管制员进行真实的空中交通管理 (ATM) 模拟，在此期间收集主观数据（即压力感知）和神经生理数据（即大脑活动、心率和皮肤电反应），目的是准确描述管制员在各种实验条件下所经历的压力水平。此外，外部主管定期评估管制员在整个 ATM 场景中表现出的压力、安全性和效率。结果表明：1）压力事件导致主管和控制员低估所经历的压力水平；2）同时考虑认知和激素过程有利于定义可靠的压力指数；3）测量压力的时间点非常重要，因为一旦压力事件发生，可能会产生短暂的影响。
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
使用自适应方法从脑电图信号中去除伪影...
脑电图是使用分布在颅骨周围的小电极记录的。电极的数量各不相同，国际临床神经生理学联合会采用的标准之一是国际 10-20 电极放置协议，该协议描述了 21 个电极的放置位置[ 24 ]，但也有许多应用使用 35 通道、125 通道甚至高密度 256 通道。《行为与脑科学杂志》的一篇文章探讨了不同数量的电极对移动活动期间记录的脑电图的影响。[19 ]随着电极数量的增加，捕获的脑电图质量会提高，但成本和设置也会变得更加复杂和耗时。
患者特异性血管化肿瘤模型：阻塞TAM
CédricCannard 1,2，HelanéWahbeh2，Arnaud Delorme 1,2,3 1 Cent de Recherche Cerveau et Cognition（CERCO），CNRS，Toulouse III大学，法国2号大学2 Noetic Sciences（Ions）3 Swartz计算神经科学中心（SCCN），INC，UCSD，LA JOLLA，美国关键字：开源，EEGLAB，EEGLAB，EEG，ECG，ECG，PPG，PPG，HRV，特征分析，心跳 - 事实/振荡电位/振荡（HEP/HEO），心脏组成部分，心脏成分供电。摘要：Brainbeats工具箱是一个开源EEGLAB插件，旨在共同分析脑血管和心血管（ECG/PPG）信号。它提供了三个主要方案：心跳诱发潜力评估，基于特征的分析和心脏伪像从脑电图中提取。这将有助于研究人员和临床医生研究脑力相互作用，并具有增强的可重复性和可及性。摘要：皮质和心血管系统之间的联系正在引起人们的关注，因为它有可能对大脑和心脏功能耦合提供宝贵的见解。当前的联合分析方法在很大程度上涉及侵入性或高成本神经影像学方法。EEG和ECG/PPG提供了非侵入性，具有成本效益和便携式替代方案，可在实验室和临床环境中进行更广泛的数据收集。然而，由于其复杂性，对这些生物信号的分析对于可扩展应用是具有挑战性的。现有的研究和工具通常在处理和统计方法，易于使用的用户界面或大型数据集的批处理处理能力方面缺乏共识，从而阻碍了可重复性。在脑电图和心脏变异性（HRV）特征提取的标准化方法中，还存在进一步的空隙，破坏了临床诊断或机器学习模型的鲁棒性。我们介绍了针对这些挑战的Brainbeats工具箱，开源EEGLAB插件提供了一套信号处理和特征 - 萃取功能的套件，这些功能符合当前的指南和建议。工具箱集成了三个主要协议：1）心跳诱发电位（HEP）和振荡（HEO）； 2）EEG和HRV特征提取； 3）自动删除脑电图信号的心脏伪像。伴随着样本数据和指导，Brainbeats旨在促进大脑心脏的相互作用研究和可重复性。这个开源工具箱为研究大脑心脏相互作用的临床医生和研究人员提供了宝贵的资源，可以根据独特的研究需求量身定制。
转录枢纽短internodes1整合了激素信号以协调水稻的生长和发育
植物通过整合了各种植物的信号通路，发展了复杂的机制，以协调其生长和压力反应。然而，精确的分子机制，在植物激素信号通路的整齐整合的精确分子机制基本上是晦涩的。在这项研究中，我们发现大米（oryza sativa）短interdes1（shi1）突变体表现出典型的生长素缺陷的根源发育和力觉响应，铜氨基固醇（BR）缺陷的植物构建和粒度以及增强的Abscisic Acid Acid Acid Acid Acid Accisic Adived Drought耐用的植物耐受性。此外，我们发现SHI1突变体对生长素和BR治疗也是不良的，但对ABA高度敏感。此外，我们表明OSSHI1通过激活Osyuccas和D11的表达来促进生长素和BR的生物合成，同时通过诱导OSNAC2的表达来抑制ABA信号传导，OSNAC2的表达编码ABA信号的抑制剂。此外，我们证明了3类转录因子，生长素反应因子19（OSARF19），叶片和分er角增加了控制器（LIC），以及OSZIP26和OSZIP86，直接与Osshi1的启动子结合，并分别调节其对响应的响应，分别对ABR，BR和ABA的反应。总的来说，我们的结果揭示了一个以OSSHI1为中心的转录调节枢纽，该枢纽策划了多个植物激素信号通路的整合和自喂后调节，以协调植物的生长和压力适应。
时间延迟多功能相关分析以从EEG信号中提取微妙的依赖性
摘要 - 电脑摄影（EEG）信号是极其复杂的大脑活动的结果。可以通过例如，可以访问此隐藏动态的一些细节。关节分布ρ∆ t对电极对的信号随着不同的时间延迟移动（滞后∆ t）。一种标准方法是监视对此类关节分布的单一评估，例如Pearson相关性（或相互信息），该评估结果相对无趣 - 正如预期的那样，对于零延迟而言，通常会有一个小峰值，而几乎与延迟的对称下降。相反，这种复杂的信号可能由多种类型的统计依赖性组成 - 本文提出了自动分解和提取它们的方法。具体而言，我们对所有被考虑的滞后依赖性分别估计等多项式等关节分布进行建模，然后随着PCA尺寸降低，我们发现了主要的关节密度失真方向F v。以这种方式，我们得到了一些滞后特征A I（∆ t）描述已知贡献的单独主导统计依赖性：ρΔT（y，z）≈Pr i = 1 a i = 1 a i（∆ t）f v i（y，z）。这些特征补充了皮尔逊相关性，提取隐藏的更复杂的行为，例如可能与信息传递方向相关的不对称性，超级表明特征延迟或振荡行为暗示了一定的周期性。还讨论了Granger因果关系扩展到此类多功能关节密度分析，例如两个独立的因果波。虽然这篇早期文章是最初的基础研究，但将来它可能会有所帮助，例如了解皮质隐藏动力学，诊断癫痫等病理，确定精确的电极位置或构建脑部计算机界面。
卷积神经网络基于电生理信号识别神经状态的潜力：对合成和真实患者数据的实验
自适应深部脑刺激 (aDBS) 和其他脑机接口 (BCI) 应用通常需要实时处理传入的神经振荡信号并从中解码相关的行为或病理状态。大多数当前方法依赖于首先提取一组预定义特征，例如标准频带中的功率或各种时域特征，然后训练机器学习系统，这些系统使用这些预定义特征作为输入并推断每个给定时间点的底层大脑状态。然而，这种算法方法是否最适合提取神经波形中包含的所有可用信息仍是一个悬而未决的问题。在这里，我们旨在探索不同的算法方法，看看它们是否有可能根据神经活动（例如通过局部场电位 (LFP) 记录或脑电图 (EEG) 测量）提高解码性能。具体来说，我们旨在探索端到端卷积神经网络的潜力，并将这种方法与基于提取预定义特征集的其他机器学习方法进行比较。为此，我们实施并训练了许多机器学习模型，这些模型要么基于手动构建的特征，要么在基于深度学习的模型的情况下，基于直接从数据中学习的特征。我们使用模拟数据识别神经状态的任务对这些模型进行了基准测试，该数据结合了先前与生理和病理功能相关的波形特征。然后，我们根据从特发性震颤患者运动丘脑记录的局部场电位评估这些模型在解码运动方面的表现。我们的研究结果来自模拟和真实患者数据，表明端到端基于深度学习的方法可能超越基于特征的方法，特别是当波形数据中的相关模式未知、难以量化或从预定义特征提取的角度来看可能存在时
使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。