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基于低维高斯流程回归的锂离子电池的健康状况预测
准确确定电池状况是操作中的关键挑战。随着锂离子电池的性能随着时间的推移而降级，对健康状况的准确预测将提高整体效率和安全性。本文根据高斯过程回归提出了一种预测方法，并在单个模型中使用自动相关性确定内核，用于三种不同类型的电池电池。降低了问题的维度和对特征的灵敏度分析后，对模型进行了训练，验证并在看不见的数据上进行了进一步测试。最小测试误差的平均绝对误差为1.33％。结合了预测结果的低不确定性，这表明了使用数据驱动方法预测电池状况的适用性和巨大潜力。
论文2现代文本和诗歌 - 2023年6月
Shelagh Delaney A Taste of Honey 11–12 9 William Golding Lord of the Flies 13–14 10 AQA Anthology Telling Tales 15–16 11 George Orwell Animal Farm 17–18 12 Kazuo Ishiguro Never Let Me Go 19–20 13 Meera Syal Anita and Me 21–22 14 Stephen Kelman Pigeon English 23–24 15 SECTION B Poetry Questions Page AQA Anthology Poems Past现在的爱与人际关系25 17权力与冲突26 20–21 C c conteen诗歌27.1 22 27.2 23转换为A
利用人工智能和自动化解决抗生素耐药性问题
操作型人工智能模型可识别需要进一步审查的治疗概况，并可缩小需要 ASP 团队立即关注的病例数量。在使用该模型未见过的 2,012 种肺炎治疗进行的测试中，624 例病例被标记为需要进一步审查。72 例（87%）干预病例包含在标记为待审查的 624 例病例中。实际上，与全面审查流程相比，该模型将待审查的病例数量减少了三倍（2,012 例中有 624 例），并将在优先病例中识别需要干预的病例的可能性提高了三倍（11.5%），而全面审查流程仅识别出所有需要干预的病例的 4%。
芯片上的实验室
地球的自然环境，从陆地和水生生态系统到动物器官，都拥有各种微生物的生命。 对肉眼看不见，微生物通过在微观尺度上执行功能，例如分解有机物，从而调节基本元素的流动，从而在全球范围内驱动基本过程。 因此，微生物生态学的研究不仅对于了解生态系统的功能和稳定性至关重要，而且对于解决人为扰动和应对紧迫的环境挑战而言。 微生物生态学的核心是单个细胞和社区进行的功能的复杂性。 细胞被有机化合物，通过趋化性吸引，并通过代谢过程转化它们。 此外，他们从事集体行为，地球的自然环境，从陆地和水生生态系统到动物器官，都拥有各种微生物的生命。对肉眼看不见，微生物通过在微观尺度上执行功能，例如分解有机物，从而调节基本元素的流动，从而在全球范围内驱动基本过程。因此，微生物生态学的研究不仅对于了解生态系统的功能和稳定性至关重要，而且对于解决人为扰动和应对紧迫的环境挑战而言。微生物生态学的核心是单个细胞和社区进行的功能的复杂性。细胞被有机化合物，通过趋化性吸引，并通过代谢过程转化它们。此外，他们从事集体行为，
IEVD工作计划2025-2027
在地缘政治紧张局势上升时，这种转变发生。在2022年入侵乌克兰之后，俄罗斯与西方经济体之间的贸易和财务联系被破坏，重塑了贸易模式。许多EBRD地区由于过去二十年来未见增长和通货膨胀率而经历了缓慢的转变。中东持续的冲突构成了挑战，特别是对于北非和东地中海的EBRD国家，经济稳定与能源价格和贸易路线紧密相关。能源供应中断造成了这些经济的困扰，而区域不稳定的增加已升级了投资和恢复计划的风险。这些紧张局势在大流行时代已经有助于已经复杂的经济格局。
用定量相成像测量细胞干质量
获得有关细胞形态和动力学的定量数据对于活细胞成像至关重要。许多细胞反应反映在细胞干质量的变化中（蛋白质，核酸，脂质的含量，…）。细胞干质量是评估细胞状况的敏感参数。细胞干质量的变化可以信号在细胞代谢，生存力，独特的细胞行为和罕见细胞事件中的变化，否则这些事件将需要使用荧光成像或保持未涂料。QPI可以直接测量Pg/μm²中的细胞干质量，因此可以完全非侵入性地对敏感细胞参数进行可靠的分析。使用QPI，可以探索以前看不见的动态变化。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能使用 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以与任意定位的电极一起工作，通过利用它们在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，以及利用来自多个参与者的数据的多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
通用的神经解码器，用于跨参与者进行转移学习和记录方式
摘要。目的：神经解码的进步使脑部计算机界面能够执行越来越复杂且与临床相关的任务。但是，这些解码器通常是针对特定参与者，天数和记录网站量身定制的，从而限制了其实际的长期使用。因此，一个基本的挑战是开发可以对汇总，多参与者数据进行稳固训练并推广到新参与者的神经解码器。方法：我们介绍了一个新的解码器HTNET，该解码器使用具有两个创新的卷积神经网络：（1）Hilbert Transform在数据驱动的频率下计算光谱功率，以及（2）将电极水平数据投射到预先确定的脑区域上的层。投影层与颅内皮质摄影（ECOG）进行了严格的应用，其中电极位置未标准化，并且在参与者之间差异很大。我们培训了HTNET，使用来自12名参与者中的11名的合并ECOG数据来解码ARM运动，并在看不见的ECOG或脑电图（EEG）参与者上测试了性能；随后对每个测试参与者进行了这些预告片的模型。主要结果：在对看不见的参与者进行测试时，HTNET的表现优于最先进的解码器，即使使用了不同的记录方式。通过对这些广泛的HTNET解码器进行研究，我们实现了最佳量身定制的解码器的性能，其中只有50个ECOG或20个EEG事件。我们还能够解释HTNET训练有素的重量，并证明其提取与生理相关的特征的能力。引人注目：通过将新参与者概括和记录方式，鲁棒处理电极放置的变化以及允许参与者使用最小数据的参与者进行调整，HTNET适用于与当前的现有状态解码的更广泛的新型新型解码应用程序相比。