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流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。
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Urine DNA Storage Tube - 尿液DNA样本保存管
5.采集前摇匀尿样 6.揭开防护贴，露出 采集孔 8.采集后应立即温和上 下颠倒样本保存管10次 9.将采集杯拧紧废弃， 取样本保存管检验 7.分别取2支样本保存管， 将管帽朝下插入采集孔并 下压，穿刺针刺穿丁基胶 囊，使尿液充分吸入管内 （每支10 ml）
招募企业提供信息防卫装备厅正在向航空自卫队的战斗机等提供信息
项目管理部设备工程师（航空官员）披露的需要小心处理的文件等 19.4.27) 为了保存1.中规定的需要小心处理的文件。我公司将确保信息请求表等的保存，以防信息请求表等泄露。
