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Original citation: Zhang, X., Kang, L., Zhang, Q., Meng, Q., Pan, Y., Yu, Z., Shi, N., Jackson, S., Zhang, X., Wang, H., Tör, M. and Hong, Yiguo (2019
原始引用：Zhang，X.，Kang，L.，Zhang，Q.，Meng，Q.，Pan，Y.，Yu，Yu，Z.，Shi，N.，Jackson，S.，Zhang，X.，Wang，H.，H.功能和综合基因组学。ISSN印刷：1438-793X在线：1438-7948（在印刷中）
深脑电气神经反馈允许帕金森患者控制病理振荡并加快运动
帕金森运动症状与基底神经节中病理上增加的β振荡有关。虽然药理学治疗和深脑刺激（DBS）降低了这些病理振荡，并随着运动性能的提高而降低了这些病理振荡，但我们着手探索神经反馈作为内源性调节方法。我们通过植入的DBS电极实施了病理性亚丘脑β振荡的实时处理，以提供深脑电气神经反馈。患者在训练后几分钟内通过视觉神经反馈进行了视觉控制的β振荡活动。在一次单小时的训练中，β振荡活动的减少逐渐变得更强大，我们观察到了运动性能的提高。最后，即使去除视觉神经反馈后，对深脑活动的内源性控制也是可能的，这表明在短期内保留了神经反馈获得的策略。此外，我们观察到2天后学习的心理策略在没有神经反馈的情况下进行了改善。进一步训练深脑神经反馈可能会通过使用神经反馈优化的策略来改善症状控制，从而为帕金森患者提供治疗益处。
人工智能在智能交通系统面临的挑战和经验教训报告
人工智能 (AI)，包括机器学习 (ML)，提供了使交通系统更安全、更公平、更可靠、更便捷、更安全、更高效和更具弹性的机会。然而，存在一些挑战，可能会阻碍人工智能在智能交通系统 (ITS) 中的成功应用以及这些好处的潜在实现。这些挑战包括但不限于围绕数据、支持技术、偏见、安全、隐私、道德和公平、泛化、模型漂移、可解释性、责任、人才/劳动力可用性和利益相关者看法的问题。虽然这些对人工智能采用和实施的挑战涉及各个领域，但本报告重点关注它们对 ITS 的影响以及机构在帮助缓解这些挑战时可以考虑的见解。表 1 总结了这 12 个挑战、它们对 ITS 的影响以及机构可以考虑的见解和经验教训。
工程精度疗法：诊所的教训和动机
与小分子药物或抗体不同，基于细胞的thera可能会通过启动上下文依赖性治疗作用来感知各种输入信号和重新考虑（1，2）。尽管自重组DNA和病毒技术的早期以来，尽管基于基因和细胞的疗法已被视为具有巨大的希望，但在过去的十年中，它们才刚刚开始在制药行业中占据中心地位（3 - 5）。目前，这种疗法的监管部门批准正在加速生物技术和医学的技术革命（6），这些变化有可能在全球经济和社会中产生构造转变。例如，格利贝拉（Glybera）于2012年在欧洲市场上被释放为一种基因治疗疗法，旨在逆转脂蛋白脂肪酶缺乏症，但几年后，每名患者的治疗费用迫使其征收100万美元（5）（5）。，尽管最近批准的嵌合
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
基于谐振器的介电体和半导体材料表征的先进建模技术
摘要：本文报道了基于有限差分时域 (FDTD) 和有限元法 (FEM) 的介电谐振器材料测量装置建模的最新进展。与介电谐振器设计方法不同，介电谐振器设计方法使用贝塞尔函数的解析展开来求解麦克斯韦方程，而本文仅使用解析信息来确保场的固定角度变化，而在纵向和径向方向上应用空间离散化，从而将问题简化为 2D。此外，当在时域中进行离散化时，全波电磁求解器可以直接耦合到半导体漂移扩散求解器，以更好地理解和预测基于半导体的样品的谐振器的行为。本文将 FDTD 和频域 FEM 方法应用于介电样品的建模，并根据 IEC 规范规定的 0.3% 范围内的测量结果进行验证。然后采用内部开发的耦合多物理场时域 FEM 求解器，以考虑电磁照明下的局部电导率变化。由此展示了新方法，为介电谐振器测量的新应用开辟了道路。
威廉·斯蒂芬森和马歇尔·麦克卢汉传播理论的融合
斯蒂芬森或 Q 在麦克卢汉出版的作品中被提及，包括他的信件。在斯蒂芬森未发表的论文中，几页关于麦克卢汉的《机械新娘：工业人的民间传说》（1951 年）以及麦克卢汉的背景、书籍和概念的手写笔记提供了描述性评论，但没有对他的理论进行评价。此外，在密苏里大学的研究生课程讲座（1987b 年）中，斯蒂芬森讨论了麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯与 Q 的关系，他的录像采访（1988 年）包括关于意识的评论，这些评论与麦克卢汉的个人观念产生了共鸣。然而，在《广告量子理论》中，斯蒂芬森大大扩展了麦克卢汉与量子理论、互补性原则、传递性和实质性思维、传播和意识以及游戏理论的相关性，特别是通过麦克卢汉的“热”和“冷”媒体概念、他的三种不同的媒体文化——口头、印刷和电子——以及标题所暗示的他在广告方面的工作。本文将从斯蒂芬森发表的关于麦克卢汉的评论、他的私人笔记、他的演讲和录像采访中推断，以探索麦克卢汉和斯蒂芬森的传播理论在以下四个领域的融合：（1）探索与事实；（2）自我与媒介；（3）量子理论、互补性和实质性思维与传递性思维；（4）大众传播中的传播乐趣和游戏。根据斯蒂芬森 (1986) 的说法，麦克卢汉探索了传递性思维的起源，为传播方法论蒙上了一层阴影，而其余的传播研究则以实质性思维进行。麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯是“传播研究最深刻的两位先驱”，他们探索了口头、印刷和电子媒体的影响。在证明了口头、印刷和电子媒体在我们的文化中的普遍性之后，斯蒂芬森的核心问题是如何继续进行传递性思维而不是印刷中的实质性表达。斯蒂芬森将麦克卢汉的新认识论等同于尼尔斯·玻尔的量子理论概念，斯蒂芬森认为 Q 方法论的“核心主观性”为麦克卢汉和玻尔的认识论提供了一种新的量子力学方法论。在他的号召中，斯蒂芬森认为 Q 方法论是“麦克卢汉和尼尔斯·玻尔认识论必将迎来的第一股风”。本文将比较斯蒂芬森和麦克卢汉传播理论的核心概念，希望
个人危机计划
当我感觉良好时，我的样子。迹象表明我需要支持者，如果我有以下几个迹象和/或症状，请致电下一页命名的支持者。Information on Medications / Supplements / Health Care Information Physician ______________________ Psychiatrist ________________________ Other Health Care Providers: Pharmacy ______________________ Pharmacist ______________________________ Allergies Insurance Information ____________________________________________________ Medication / Supplement / Health Care Preparation I am currently using Dosage ___________________________Purpose________________________ Medication / Supplement / Health Care Preparation I am currently using Dosage ___________________________Purpose Treatments and Complementary Therapies that work well for me Treatment/Complementary Therapy _______________________________________________________________________ When and how to use this treatment/complementary therapy _______________________________________________________________________
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。