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费米实验室的精密跟踪和量子探测器的开发
– 光罩分为不同设计的芯片：仅带传感器的 ½ 晶圆和带传感器和读出电路的 ½ 晶圆 – 对 MAPS、LGAD 和 SPAD 探测器进行详细表征，并量化其 HEP 性能
基于Wrap-plictic-Flow基于式 - teTection-tracking-moving-objects ...
手稿版本：作者接受的手稿包装中呈现的版本是作者接受的手稿，可能与已发布的版本或记录的版本有所不同。持续的包裹URL：http：//wrap.warwick.ac.uk/184584如何引用：有关最新的书目引用信息，请参阅发布版本。如果已知已发布的版本，则链接到上面的存储库项目页面将包含有关访问它的详细信息。版权所有和重复使用：沃里克研究档案门户（WARAP）使沃里克大学的研究人员在以下条件下可用开放访问权限。版权所有©以及此处介绍的论文版本的所有道德权利属于单个作者和/或其他版权所有者。在合理且可行的范围内，已在可用的情况下检查了包装中可用的材料是否有资格。未经事先许可或收费，可以将完整项目的副本用于个人研究或研究，教育或非营利目的。前提是作者，标题和完整的书目细节被认为是针对原始元数据页面提供的超链接和/或URL，并且内容不会以任何方式更改。发布者的声明：请参阅“存储库”页面，发布者的语句部分，以获取更多信息。有关更多信息，请通过以下网络与WARP团队联系：wrap@warwick.ac.uk。
跟踪Modulo的明确范围之外...
摘要在单个光子激光雷（SPL）中，激光重复率设置了可以明确恢复的最大距离。常规SPL通过降低重复率来扩展此最大记录深度；但是，较慢的采集速度限制了接收到的光子的数量，这可能是不可能跟踪快速移动对象的。受到Modulo感测成功的启发，我们利用了典型轨迹的平滑度，以实现超出明确范围的远程跟踪。尽管SPL自然地获得了模量时间的测量时间，但它引入了几个挑战，包括随机抽样时间，多个噪声源和绝对距离不确定性 - 当前的模型传感文献无法解决这些挑战。因此，我们提出了一种直接在模量样品上运行的插值和denoising方法。我们基于变化的反射性降落性进一步消除了绝对距离。蒙特卡洛模拟考虑了实际条件下的逼真的轨迹，表明，如果适当地解开，我们的深度估算的归一化平方误差估计，相对于重复期会导致不模棱两可的激光雷达设置，我们的深度估计值降低了20 dB以上。
在小鼠模型中静脉内给药后人脐带间充质干细胞（HUC-MSC）的动态跟踪
简介：在过去的几十年中，人类脐带衍生的间充质干细胞（HUC-MSC）由于其免疫调节特性引起了对细胞疗法的兴趣。尽管如此，体内HUC-MSC的命运仍然知之甚少。这项研究旨在研究健康BALB/C小鼠模型中系统给予的HUC-MSC的生物分布，归巢和清除。方法：用GFP-LUC2蛋白标记HUC-MSC，然后用流量细胞仪进行表征。在静脉注射转导的HUC-MSC中，通过生物发光成像（BLI）方法对细胞进行动态监测。结果：用GFP-LUC2转导HUC-MSC不仅保留了MSC的特征，而且还允许在小鼠模型中对转导细胞进行实时监测。在全身给药后，BLI表明，在健康的BALB/C小鼠的肺中主要局部局部转导HUC-MSC，并且主要在肺中保留长达3天，然后最终从体内清除。在末端牺牲处，血浆化学生物标志物保持不变，除了C肽水平，在HUC-MSC组中显着降低了。组织病理学发现进一步表明，HUC-MSCS输注不会引起对肺，肝脏和心脏组织的任何不良反应和毒性。结论：总体，系统地管理的HUC-MSC是安全的，并且在最终从身体中消失之前被证明了动态的归巢能力。©2024，日本再生医学学会。Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
用于跟踪国际交往的社交界面
流动和常驻培训；评估；演习；行动；关键领导人参与；主题专家交流；资产转让和出售；国际港口安全评估；会议；研讨会；座谈会；与行动同时进行的接触；双边讨论。在每个条目中，所需的最低限度的信息是接触的标题、国家、日期和描述。每个描述都应包括联系人的电子邮件和电话号码。允许并鼓励附加会议记录、评估和旅行报告等附件。SOCIUM Microsoft Teams 和 SharePoint 页面（下面提供链接）上提供了在 SOCIUM 中跟踪的所有海岸警卫队国际接触活动的综合列表。任何添加其他活动的请求或有关必需条目的问题都应直接发送给您的 SOCIUM 经理。
使用物联网和实时云计算的患者健康跟踪，监视和大数据存储的设计和开发
。科学大学和大学大学。国际伊伯拉玛纳（Iberoamana）未经昆扎（Cuanza）的意见。Cuito，Angola，9 Fundacio，Bogola，Bogola，Bogola，
具有定量行为跟踪的脑网络感知和刺激平台：应用于边缘回路癫痫
作者：Vaclav Kremen 1,2*、Vladimir Sladky 1,3*、Filip Mivalt 1,4*、Nicholas M. Gregg 1、Irena Balzekas 1,5、Victoria Marks 1,5、Benjamin H. Brinkmann 1,5、Brian Nils Lundstrom 1、Jie Cui 1、Erik K. St Louis 6、Paul Croarkin 7、Eva C Alden 7、Julie Fields 7、Karla Crockett 1、Jindrich Adolf 4、Jordan Bilderbeek 5、Dora Hermes 5、Steven Messina 8、Kai J. Miller 9、Jamie Van Gompel 9、Timothy Denison 10、Gregory A. Worrell 1,5 1 梅奥诊所神经内科生物电子神经生理学和工程实验室，明尼苏达州罗切斯特 55905 2 捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克技术大学，16000 布拉格，捷克共和国，3 捷克技术大学生物医学工程学院，16000 布拉格，捷克共和国，4 布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系，61600 布尔诺，捷克共和国。 5 梅奥诊所生理学和生物医学工程系，明尼苏达州罗切斯特 55905，6 梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部和重症监护医学分部，明尼苏达州罗切斯特 55905 7 精神病学和心理学系 8 梅奥诊所放射学系，明尼苏达州罗切斯特 55905 9 梅奥诊所神经外科系，明尼苏达州罗切斯特 55905 10 牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部工程科学系，牛津 OX3 7DQ，英国 摘要 颞叶癫痫是一种常见的神经系统疾病，以反复发作为特征。这些癫痫发作通常源于边缘网络，患者还会出现与记忆、情绪和睡眠 (MMS) 相关的慢性合并症。针对丘脑前核的深部脑刺激 (ANT-DBS) 是一种行之有效的治疗方法，但最佳刺激参数仍不清楚。我们开发了一个用于跟踪癫痫发作和 MMS 的神经技术平台，以实现研究性脑传感刺激植入物、移动设备和云环境之间的数据流。人工智能算法提供了癫痫发作、发作间期癫痫样尖峰和清醒-睡眠脑状态的准确目录。远程管理的记忆和情绪评估用于在 ANT-DBS 期间密集采样认知和行为反应。我们评估了低频和高频 ANT-DBS 的疗效。它们都减少了癫痫发作，但低频 ANT-DBS 显示出更大的减少以及更好的睡眠和记忆。这些结果凸显了同步脑传感和行为跟踪在优化神经调节疗法方面的潜力。
通过关注NeuroMarket的旅行网站中的目光跟踪来识别客户偏好
摘要可以通过基于神经科学和营销的交集的引入神经营销来检查他们对产品的视觉关注，可以分析与决策相关的人的心理和行为。本研究旨在通过通过在线度假预订网站调查其偏好和感兴趣的领域来确定影响消费者对旅行产品的决策的因素。在这项实验研究中，对四十年代的30名男性参与者进行了眼睛跟踪，并提取了对刺激的目光数据，并在问卷调查中与他们的选择进行了比较。该研究解决了以下研究问题：“关于客户偏好的领域，视觉关注会受到影响？”是否研究了有关空间产品的视觉信息的变化影响产品的偏好和决策。由于根据空间偏好的顺序分析了眼睛跟踪区域的结果，图像3（M = 782.65）包含室外空间的偏好率最高，其次是家具和网络信息。关于初始浓度，在时间流中，最快的浓度始于刺激2（4.21s），但浓度升高的时间是在刺激3（16.28s）处。视觉感知数据是根据个人喜好确定注视运动浓度的时间差的验证过程。分析了问卷调查，反映消费者有意识的偏好的相关性，以及凝视的数据，显示出无意识决策的数据。
在完全沉浸式 VR 中同步使用脑电图和眼动追踪的方法
本研究探索了多模态生理数据流的同步，特别是脑电图 (EEG) 与具有眼动追踪功能的虚拟现实 (VR) 耳机的集成。通过在完全沉浸式 VR 环境中实现基于混合稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器，展示了同步数据流的潜在用例。硬件延迟分析显示 EEG 和眼动追踪数据流之间的平均偏移为 36 毫秒，平均抖动为 5.76 毫秒。该研究进一步介绍了 VR 中脑机接口 (BCI) 拼写器的概念验证，展示了其在现实世界中的应用潜力。研究结果强调了将商业 EEG 和 VR 技术结合起来进行神经科学研究的可行性，并为在生态有效的 VR 环境中研究大脑活动开辟了新途径。未来的研究可以集中在改进同步方法和探索各种情况下的应用，例如学习和社交互动。
一种基于GPS跟踪数据
摘要运输研究受益于GPS跟踪设备，因为可以获取更高的数据。旅行速度，时间和大多数访问的位置等旅行信息可以轻松从RAW GPS跟踪数据中提取。但是，运输模式不能直接提取，需要更复杂的分析过程。在很大程度上检测旅行模式的常见方法取决于具有准确的旅行信息的轨迹标记，这在许多方面效率低下。本文通过使用最小标记的数据提出了一种半监督机学习的方法。该方法可以接受具有可调长度的GPS轨迹，并使用长期短期内存（LSTM）自动编码器提取潜在信息。该方法采用深层神经网络插曲，并带有三个隐藏层来映射潜在信息以检测运输模式。通过将其应用于可以达到93.94％的案例研究中的案例研究来评估所提出的方法，这显着胜过相似的研究。