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基于心理任务的大脑计算机界面中用户培训方法的审查
摘要。基于心理任务的大脑计算机界面（MT-BCIS）允许其用户仅通过使用通过心理任务产生的大脑信号来与外部设备进行交互。虽然MT-BCI有望用于许多应用，但由于缺乏可靠性，它们仍然几乎没有使用外部实验室。MT-BCI要求其用户发展自我调节的特定大脑信号的能力。但是，控制BCI的人类学习过程仍然相对较少了解，以及如何最佳地训练这种能力。尽管他们承诺和成就，但传统的培训计划已被证明是最佳的，并且可以进一步改善。为了优化用户培训并提高BCI绩效，应考虑人为因素。应采用跨学科的方法，以为学习者提供适当和/或自适应培训。在本文中，我们概述了MT -BCI用户培训的现有方法 - 尤其是在环境，说明，反馈和练习方面。我们提出了这些培训方法的分类和分类法，提供有关如何选择最佳方法并确定开放挑战和观点以进一步改善MT-BCI用户培训的指南。
在菌株下闭合DNA发夹期间寡核苷酸的位移和解离
1加州大学欧文分校生物医学工程系，CA 92617，美国2，2复杂生物体系中心，加利福尼亚大学，欧文分校，CA 92697，美国，3，CHAO合成生物学中心，Chao家族综合综合癌症中心发育和细胞生物学系，加利福尼亚州，美国4.26体质de l'ecole normale sup´erieure，ENS，Universit´e PSL，CNRS，Sorbonne Universit´e，Universit´e Paris cit´e，巴黎，法国，法国，5 Kusuma生物科学学院，印度技术学院，印度技术研究所，德里，德里，110016，印度110016，印度，6个小型Biosystems，facelent de deaada de de la d de la de de de de de de de de la sica de la sica， F´ısica，巴塞罗那大学，Carrer de Mart'i franqu`ies，1，08028西班牙巴塞罗那，7纳米西亚Institut de Nanotecnologia I nanotecnologia（IN2UB），巴塞罗那大学，佩尔纳尼亚州98028 pa Barcelona，98028 pa niia pa pan pa niia pa niia pa niia pa Institut de Biologie de l'´ Ecole Normale sup´erire（Ibens），CNRS，Insers，´Ecole Normale Sup´erieure，PSL研究生，F-75005，F-75005，法国，法国，10化学和生物化学系，加利福尼亚Los Angelles，Los Angelles，Los Angelles，Ca 90095法国1加州大学欧文分校生物医学工程系，CA 92617，美国2，2复杂生物体系中心，加利福尼亚大学，欧文分校，CA 92697，美国，3，CHAO合成生物学中心，Chao家族综合综合癌症中心发育和细胞生物学系，加利福尼亚州，美国4.26体质de l'ecole normale sup´erieure，ENS，Universit´e PSL，CNRS，Sorbonne Universit´e，Universit´e Paris cit´e，巴黎，法国，法国，5 Kusuma生物科学学院，印度技术学院，印度技术研究所，德里，德里，110016，印度110016，印度，6个小型Biosystems，facelent de deaada de de la d de la de de de de de de de de la sica de la sica， F´ısica，巴塞罗那大学，Carrer de Mart'i franqu`ies，1，08028西班牙巴塞罗那，7纳米西亚Institut de Nanotecnologia I nanotecnologia（IN2UB），巴塞罗那大学，佩尔纳尼亚州98028 pa Barcelona，98028 pa niia pa pan pa niia pa niia pa niia pa Institut de Biologie de l'´ Ecole Normale sup´erire（Ibens），CNRS，Insers，´Ecole Normale Sup´erieure，PSL研究生，F-75005，F-75005，法国，法国，10化学和生物化学系，加利福尼亚Los Angelles，Los Angelles，Los Angelles，Ca 90095法国
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
基于硅的量子发射器的电子状态的应变工程
硅发光复合缺陷已被认为是基于在电信波长下工作的自旋和光子自由度的量子技术的潜在平台。它们在复杂设备中的集成仍处于起步阶段，并且主要集中在光萃取和指导上。在这里，通过应变工程来解决与碳相关杂质的电子状态（G-Centers）的控制。通过将它们嵌入绝缘体上的硅斑块中，并以罪恶将它们嵌入[001]和[110]方向上，并显示出对零声子线（ZPL）的受控分裂，这是由压电镜理论框架所解释的。分裂可以大至18 MeV，并且通过选择贴片大小或在贴片上的不同位置移动来调整它。一些分裂的，紧张的ZPL几乎完全极化，相对于平流区域，它们的总体强度可提高7倍，而它们的重组动力学略有影响，因为缺乏purcell效应。该技术可以扩展到其他杂质和基于SI的设备，例如悬浮桥，光子晶体微腔，MIE谐振器和集成的光子电路。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。 Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在中 道德，监管和S Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系 档案中的库弗特·Unige疫苗在护理中犹豫... frei，Anja等。在高度感染发生率时期，杂交免疫力的发展。在：国际流行病学杂志，2 小鼠相关的脂肪性肝炎 eLandaloussi，Yannis等。了解小脑结构与社会能力之间的关系。在：分子自闭症，2023年，第1卷。 14，n° Wacker Bou Puigdefabregas，Julie Caroline等。先天性核心肌病和延迟发作的限制性CA 的成功心脏移植 有限的利润和充分性 朝两极分化纠缠的宣传分布 经颅多普勒超声检查 假肢术语的词汇表2023：第十版 重新定义未知初级>的癌症 扩展触点会破坏流量 Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征
摘要目的：用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里，我们提出了一种新方法，该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接，而不是与运动相关的激活。方法：使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈，将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果：十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性，该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论：这些结果提供了概念证明，即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的，并且在行为上是有用的。意义：该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用，并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面（BCI）的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏（SMR）的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈，因此可以学会自愿调节大脑活动（Kamiya，1969）。SMR对应于α和β频率（〜8-30 Hz）中感觉运动皮层中神经元基的活性，这被真实或想象中的运动抑制（Arroyo等，1993; Pfurtscheller等人，2006年）。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代，即控制假体和机器人设备（Galan等，2008; McFarland等，2008）。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中，神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力（Birbaumer等，2007； Daly等，2008）。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节（Buch等，2008; Broetz等，2010; Caria等，2011; Ramos-Murguiarlday等，2013），因此可以看作是对运动成像训练的支持（Mattia等人（Mattia等，2012）。
用于局部约束同构的算法框架
同构f从宾客图G到主机图H是局部的局部培养物，注射剂或弹性，如果对于每个U∈V（g），则F对U附近的F限制分别是生物，注射剂或过渡性。相应的决策问题LBHOM，LIHOM和LSHOM在一般图和特殊图形类别上都进行了很好的研究。除了通过宾客图的树宽和最大程度参数化的问题时，还会产生复杂性，这三个问题仍然缺乏对其参数化复杂性的彻底研究。本文填补了此差距：我们通过考虑访客图G的参数层次结构来证明许多新的FPT，W [1] -HARD和PARA-NP-COMPLETE结果。对于我们的FPT结果，我们通过开发涉及一般ILP模型的新算法框架来做到这一点。为了说明新框架的适用性，我们还使用它来证明角色分配问题的FPT结果，该问题源自社交网络理论，并且与本地透明的同型同态密切相关。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
对氯的第一个定量约束36关于草地的干沉积速度：比较测量和建模结果
C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315C3 194.0 415.7 ± 17.6 352.4 ± 14.2 ± 0.4 14.5 ± 3.8 C4 789.3 735.8 ± 41.6 317.0 ± 16.5 ± 0.4 11 840.4 972.3 ± 39.2 969.4 ± 36.1 3.6 ± 0.6 28.4 ± 4.1 C7 574.3 1104.1 ± 44.3 334.4±13.2 19.4±C9 188.4 228.8±9.9 104.0±4.4 32.5±3.4 35.4 35.4±4.5 C10 1782.5 5019.3±244.6 1636.6 1636.6±81.5±81.5±0.5±0.5±0.5 76±9.9.9.9.9 0.8 C12 505.4 C12 505.4 69.7.7.7.7±694.7±694.7±694.7±694.7±69.7±69.4±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.7±69.4±69.7±69.4±69.4应该±0.4 7.7±1.1 C13 4155.5 1612.4±84.5 449.2±23.6.6.6±1.0 C14 2080.2 1732 12.5±1.9 315
IoT启用了智能车辆的动力总成质量保证
最幸福的Minds Technologies Limited（NSE：HAPPSTMNDS）是一家正念的IT公司，可以通过提供无缝的客户体验，业务效率和可行的见解来为企业和技术提供商提供数字化转型。我们通过利用一系列破坏性技术来做到这一点，例如：人工智能，区块链，云，数字过程自动化，物联网，机器人/无人机，安全性，虚拟/增强现实等。定位为“天生数字”。天生的敏捷'，我们的能力跨度产品与数字工程服务（PDES），生成AI业务服务（GBS）和基础架构管理与安全服务（IMSS）。我们在行业群体中提供这些服务：银行，金融服务和保险（BFSI），Edtech，Healthcare＆Life Sciences，Hi-Tech和媒体与娱乐，工业，制造业，能源与公用事业以及零售，CPG＆Logistics。该公司因其在公司治理实践方面的卓越表现而受到Golden Peacock和ICSI的认可。最佳的工作认证公司的好地方，最快乐的头脑总部位于印度班加罗尔，在美国，英国，加拿大，加拿大，澳大利亚和中东拥有运营。