XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemuser
RSero：一个用户友好的 R 包，用于根据血清流行率研究重建病原体传播历史
1 传染病数学建模部，巴黎城市大学巴斯德研究所，U1332 INSERM，UMR2000 CNRS，法国巴黎，2 巴黎城市大学，INSERM，IAME，F-75018，法国巴黎，3 巴斯德研究所，抗菌药物逃避流行病学和建模研究部，法国巴黎，4 巴黎萨克雷大学，UVSQ，INSERM，CESP，抗感染逃避和药物流行病学研究小组，法国蒙蒂尼勒布勒托讷，5 MRC 全球传染病分析中心，伦敦帝国理工学院公共卫生学院，英国伦敦，6 普林斯顿大学生态与进化生物学系，美国新泽西州普林斯顿，7 全球卫生系，传染病流行病学和分析 G5 部门，法国巴黎西岱大学巴斯德研究所，8 英国剑桥大学遗传学系
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
t-bat-sys-hv-s2.5-3.6-user-hanual-en.pdf
如果发生电解质溶液的泄漏，请避免与电解质溶液和可能产生的气体接触。直接接触可能导致皮肤刺激或化学灼伤。如果用户与电解质解决方案接触，请执行以下操作：
在BCI竞赛中为运动障碍用户进行的多个多阶段培训
图4。在训练阶段应用的实验4级范式。用户必须执行每个控制任务（RH，MUS，LAN）5 s。每个任务都与将任务图标与在适当时间瞬间从游戏中提取的图像相结合而制作的图像相关联。对应于无控制任务（NC）的其余间隔的总持续时间为12 s。在此休息间隔的5秒钟后，屏幕上出现了一个绿十字，持续2 s，以提高飞行员的浓度。
用户Glucophage SR 500 mg - 750 ...
如果：•您对二甲双胍或该药物的其他任何成分过敏（第6节中列出），请勿服用Glucophage SR。过敏反应可能会导致皮疹，瘙痒或呼吸急促。•您患有肝脏问题•您的肾功能严重降低•您患有不受控制的糖尿病，例如，严重的高血糖（高血糖），恶心，呕吐，腹泻，快速体重减轻，乳酸酸中毒（请参阅乳酸下方的风险）。酮症酸中毒是一种称为“酮体”的物质在血液中积聚，可以导致糖尿病前核心。症状包括胃痛，快速呼吸，嗜睡或呼吸产生异常，果味的气味。•您从身体中流失了太多的水（脱水）。脱水可能导致肾脏问题，这可能会使您有乳酸酸中毒的风险（请参阅“警告和预防措施”）。•您患有严重的感染，例如影响肺或支气管系统或肾脏的感染。严重的感染可能导致肾脏问题，这可能会使您有乳酸酸中毒的风险（请参阅“警告和预防措施”）。•您已经接受了急性心脏病的治疗，或者最近患有心脏病发作或遇到严重的循环问题或呼吸困难。这可能导致组织缺乏氧气，这可能会使您有乳酸酸中毒的风险（请参阅“警告和预防措施”）。•您是酒精的饮酒者。•您未满18岁。
通过最终用户参与增强神经技术研发的基础指南
抽象的神经技术越来越多地与我们的日常生活，身体和精神状态融为一体。随着神经技术的流行和影响，我们有责任确保我们了解其对最终用户的特殊含义，以及更广泛的道德和社会含义。有许多不同的术语和框架可以阐明最终用户参与技术开发生命周期的概念，例如：“公众和患者的参与和参与”（PPIE），“生活经验”，“共同设计”或“共同生产”。本教程的目的是利用PPIE框架来制定明确的指南，以实施当前和未来的最终用户在神经技术中的强大参与过程，重点是患者参与。介绍将用户参与的有形和概念上的好处进行了介绍之后，我们首先指导读者制定一般策略来建立自己的PPIE流程。然后，我们帮助读者绘制其相关的利益相关者，并提供有关如何考虑用户多样性和表示形式的建议。我们还提供有关如何量化参与结果的建议和工具。我们将各种在线资源到方向单个团队（及其资助者）的建议巩固了自己的建议，以阐明自己的有意义的参与方法。关键输出包括一个利益相关者映射工具，衡量参与影响的方法以及用于透明报告的结构化清单。使最终用户和其他利益相关者能够参与神经技术的发展，即使在其最早的概念阶段，也将帮助我们更好地围绕道德，社会和可用性考虑，并提供更具影响力的技术。总体目的是建立金标准的方法，以确保患者和公众见解处于我们科学探究和产品开发的最前沿。
系统动力学用户应用手册...
PPR 模拟允许您做出战略决策，以控制 PPR（小反刍动物疫病）在小反刍动物群体中的传播。通过选择疫苗接种和响应时间，您可以努力控制疫情并保护畜群健康。您的目标是最大限度地降低感染率，保持畜群免疫力，并了解 PPR 对畜群和经济健康的影响。
大型语言模型如何解释用户所感知的业务流程？ ⋆
大型语言模型（LLM）接受了大量文本培训，以解释和生成类似人类的文本内容。他们正在成为实现自动企业愿景的重要工具，如今组织积极采用LLM来自动化其运营的许多方面。llms可能在未来的A-AVEN-AFMENT ADMENT业务流程管理系统（ABPMS）餐饮功能中发挥着重要作用。这样一个系统的功能是情况感知的解释性（SAX），它与生成因果关系且人性化解释的解释有关，这些解释考虑了发生的过程上下文。在本文中，我们介绍了为生成SAX解释而开发的SAX4BPM框架。SAX4BPM套件由一组服务和一个中央知识存储库组成。这些服务的功能是引起萨克斯解释的各种知识成分。这些成分之间的关键创新组件是因果关系执行视图。在这项工作中，我们将框架与LLM集成在一起，以利用其功能来合成各种输入成分，以改善SAX的解释。由于将LLM用于SAX，还伴随着一定程度的疑问，与其充分实现SAX的能力以及其幻觉的趋势以及缺乏固有的推理能力有关，我们对生成解释的感知质量进行方法论评估。为了实现这一目标，我们开发了指定的量表并进行了严格的用户研究。我们的发现表明，呈现给LLMS的输入有助于其性能的后卫，从而产生了萨克斯的解释，具有更好的忠诚度。对信任和好奇心的感知来调节这种改进。更重要的是，这种改进是以解释的可解释性为代价。