XiaoMi-AI文件搜索系统
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机器学习技术适用于基于光摄像学信号
摘要 - 芳香剂股骨脉冲波速度（CF-PWV）是对动脉刚度的金标准测量，该测量已被认为是有效的心血管疾病（CVD）风险生物标志物。尽管可靠且准确，但是测量CF-PWV的参考方法是耗时的，需要合格的从业者的干预。Photoplethysmography（PPG）是一种非侵入性成本效益的技术，其中包含有关心血管系统的各种信息。本文旨在通过PPG脉冲波分析来探索估计CF-PWV的潜力，以进行大规模的CVD风险筛查。我们的工作包括涉及两个机器学习模型和各种传感器位置的比较分析。基于从silico ppg信号中提取的基准点及其衍生物作为XGBoost和支持向量回归（SVR）模型的输入的一组功能。这些模型在模拟传感器位置上进行了训练，在不同的噪声水平上进行了评估，与以前的研究相比，具有可比性或优越的性能。该提出的方法可在低功率嵌入式处理器上部署。浅表颞动脉位置的信号表现出最佳性能，其R²为1.00，根平方误差（RMSE）为0.13。PPG信号与所提出的方法相结合，尤其是在使用表面颞动脉信号时，尤其是在使用表面上的PWV估计的潜力。我们的结果为所述方法的未来体内验证铺平了道路。索引术语 - 绘画学，机器学习，脉冲年龄，脉冲波速度
在基于扩散的生成语音增强方法中，仅从增强语音信号的输出Si-SDR估计
摘要 - 已引入了一种新的生成模型，基于扩散的生成模型（DGM），以增强语音。语音增强的有效性取决于各种因素，例如信噪比和噪声类型。在无法获得干净的参考信号的实际情况下，希望监视语音增强方法的有效性。本研究仅使用增强的语音信号调查了基于DGM的语音增强有效性的可能性。它提出了通过采用多个增强信号的相对差异的倒数来估计增强语音信号的标准不变信号渗透率。索引术语 - 言语增强，基于扩散的生成模型，增强语音信号的逆相对差异，si-sdr
野生葡萄（Vitis Adenoclada）和驯化葡萄（“ Shine Muscat'）之间的分歧和杂交的基因组信号
1 1葡萄和葡萄酒研究所，广西农业科学学院，南宁530007，中国2个国家主要的保护和利用亚热带农用生物库，甘蔗生物学的主要实验室广东现代农业实验室，合成生物学的主要实验室，农业和农村事务部，农业基因组学研究所，中国农业科学院农业学院，深圳518000，中国518000，中国4 liuzhou水果生产技术指导站Feicui Liang，Zhuyifu Chen *相应的作者，电子邮件：xuxiaodong@caas.cn; 18977986390@163.com1葡萄和葡萄酒研究所，广西农业科学学院，南宁530007，中国2个国家主要的保护和利用亚热带农用生物库，甘蔗生物学的主要实验室广东现代农业实验室，合成生物学的主要实验室，农业和农村事务部，农业基因组学研究所，中国农业科学院农业学院，深圳518000，中国518000，中国4 liuzhou水果生产技术指导站Feicui Liang，Zhuyifu Chen *相应的作者，电子邮件：xuxiaodong@caas.cn; 18977986390@163.com
实现脑电信号自动编码器压缩的机械可解释性
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性工具，通过将电极放置在人体头皮上来测量大脑活动，从而检测神经元放电电压。虽然 EEG 技术存在信噪比差和仅捕获表面大脑活动等局限性，但它仍然是诊断癫痫和睡眠障碍等疾病的可靠方法 [ 1 ]。自动编码器 [ 2 ] 是一类特殊的神经网络，用作编码器-解码器对。编码器通过逐步减少各层的神经元数量，最终达到瓶颈层，将输入数据压缩为压缩表示，称为潜在空间。相反，解码器通过逐渐增加后续层中的神经元数量从这种压缩形式重建输入数据。这种压缩和重建过程使网络能够有效地捕获输入数据的显着特征。卷积变分自动编码器 (CVAE) [ 3 , 4 ] 通过合并卷积层扩展了此框架，使其特别适合处理图像数据。与标准自动编码器不同，CVAE 生成概率潜在空间。这种概率方法有助于学习稳健的特征，并增强模型生成类似于训练数据的新数据实例的能力。利用卷积层，CVAE 可以利用数据中的空间层次结构，从而增强其分析和重建图像数据中固有的复杂模式和纹理的能力。因此，CVAE 在要求详细
利用肌萎缩性侧向硬化症的转录学信号鉴定新药物并增强风险预测
a Maurice Wohl Clinical Neuroscience Institute, Department of Basic and Clinical Neuroscience, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom b Wellcome Centre for Human Genetics, Nuffield Department of Medicine, Old Road Campus, University of Oxford, Oxford, United Kingdom c Core Unit Bioinformatics (CUBI), Berlin Institute of Health, Charit ´ e – Universit �柏林柏林，德国柏林D MaxDelbrück分子医学中心在赫尔姆霍尔兹协会，柏林，德国，德国e多发性硬化症和帕金森的组织库，伦敦帝国科学系，伦敦帝国科学系，英国，英国，联合国，结构生物学家实验室。波兰h埃克塞特大学华沙大学化学，英国埃克塞特大学，英国埃克塞特大学I艾伦·图灵研究所，伦敦，英国，英国J Lifearc，Stevenage，英国k k k级生物统计学和健康信息部，精神病学院，心理学和神经科学研究所，伦敦国王伦敦伦敦国王研究所，伦敦国王伦敦和国王研究所。基金会信托基金会和国王学院伦敦，伦敦，英国
使用带有EEG信号的SVM技术自动癫痫发作检测
在癫痫的预测中，根据脑电图的目视检查，使用了自动癫痫发作检测系统，该系统充当医生的第二意见工具。使用带有EEG信号的SVM技术提出了一种自动癫痫发作检测，以准确预测癫痫发作检测。所提出的技术在节之后完成概述构想。第2节处理具有不同技术的可用方法。第3节用提出的方法处理以克服已经可用的系统中的问题。第4节通过SVM分类器管理提出的系统的完整过程。第5节通过使用带有EEG信号的SVM技术自动癫痫发作检测获得了结果。提议方法的结论遵循第6节。
PRAC 关于信号的建议 - 于 7 月 8 日至 11 日通过......
考虑每天静脉注射 1 000 mg 甲基泼尼松龙，连续 3 天；如果症状改善，则按上述方法治疗。永久停用 Columvi。考虑使用非镇静性抗癫痫药物（例如左乙拉西坦）来预防癫痫发作。如有需要，考虑请神经科会诊和其他专家进行进一步评估。如果出现颅内压升高/脑水肿，请参阅机构指南进行处理。1 ASTCT 对 ICANS 的共识分级标准（Lee 2019）。2 治疗由最严重的事件决定，不能归因于任何其他原因。3 如果患者可以唤醒并能够进行免疫效应细胞相关脑病 (ICE) 评估，则评估：定向力（以年份、月份、城市、医院为导向 = 4 分）；命名（说出 3 个物体的名称，例如指向时钟、笔、按钮 = 3 分）；服从命令（例如，“给我看两根手指”或“闭上眼睛伸出舌头”= 1 分）；写作（能写出标准句子 = 1 分；注意力（从 100 开始以 10 为单位倒数 = 1 分）。如果患者无法唤醒且无法进行 ICE 评估（4 级 ICANS）= 0 分。4 无其他原因。5 所有提及地塞米松给药的均指地塞米松或同等药物。
MLH1-PMS1核酸内切酶使用ATP将DNA不连续性作为链歧视信号来促进不匹配维修
图2。MLH1-PMS1的固有ATPase活性失去了PCNA刺激。（a）TLC ATPase分析测量了线性4.3 kb DNA上由MLH1-PMS1水解的ATP量。灰色条代表完整的线性4.3 kb DNA（n = 3），蓝色条代表了线性的4.3 kb DNA，具有4个单链断裂（n = 3）。底物。灰色和蓝色条带有对角线，代表了包含PCNA的实验（n = 3）。（b）灰色条代表在4.3 kb放松，无迹线的圆形DNA上水解的ATP百分比（n = 3），蓝色条代表圆形的4.3 kb DNA，其中包含4个迹线（n = 3）。4.3 kb PBR322。使用nt.bstnbi进行单链断裂。（c）MLH1-PMS1在完整DNA上与包含单链断裂的DNA的ATPase活性模型。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。