脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束,这些约束既能反映科学信念,又能产生可处理的计算。最近的科学进展表明,神经活动的真正约束,尤其是其几何形状,可能与大多数解码器所假设的约束大不相同。我们设计了一个解码器 MINT,以接受可能更合适的统计约束。如果这些约束是准确的,MINT 应该优于明确做出不同假设的标准方法。此外,MINT 应该与可以隐式地从数据中学习约束的表达性机器学习方法相媲美。MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设与数据非常匹配。在我们进行的每项比较中,MINT 都优于其他可解释方法。在 42 次比较中,MINT 在 37 次中优于表达性机器学习方法。MINT 的计算简单,随着神经元数量的增加而扩展,并产生可解释的数量,例如数据可能性。 MINT 的性能和简单性表明它可能是许多 BCI 应用的有力候选者。24
•AEGIVERSE的6轴雾-IMU(AFI),偏置不稳定优于0.02度/小时,15 x 17 x 9.9 cm 3,2 kg。
本文件的规定并非旨在禁止使用本文件未明确规定的替代系统、方法或设备,前提是 GSA 已批准此类替代方案。所有技术文件均应提交给 GSA 项目经理。提交的技术文件应证明拟议的替代设计在质量、强度、有效性、耐火性、耐久性和安全性方面至少相当于或优于本文件规定的要求。这不应被视为放弃或删除要求,而应被视为等效保护并符合本文件的技术要求。当 GSA 技术设计专业人员确定拟议的替代设计被视为相当于或优于本文件规定的用于预期目的的要求时,应批准替代系统、方法或设备。
• 监管可以通过影响受监管机构需求的资产类型来影响资产价格。 • 受经济增长的推动,长期来看,实物资产的表现将优于金融资产,而经济增长又受生产率提高和人口结构变化的推动。 • 风险分散至关重要。 • 鉴于短期波动性,长期投资期限是一种优势,这是实物资产投资所固有的,可以接受为获得更高回报而做出的权衡。 • 环境、社会和治理因素会影响长期投资组合的表现。 • 在其他条件相同的情况下,较低的波动性优于较高的波动性。 • 风险是多方面的,无法完全量化。
简介临时支架是大多数冠状动脉分叉病变1,2的首选和建议支架策略;但是,在患有大的,患病的侧分支(SB)的病变中,通常需要两架技术。最常用的两层冠状动脉分叉支架支架策略是T-Stenting,T和突出(Tap),Culotte,Classic Crush,Mini Crush,Mini Crush和Double Kissing(DK)Crush。dk粉碎是最广泛研究的两层分叉技术(补充表1)3-9。dk粉碎优于经典粉碎(在DKCrush-I试验中)3和临时支架(在DKCrush-II试验中)4在真正的分叉病变中。dk压碎优于culotte(在DKCrush-III试验中)5,6和临时支架(在DKCrush-V试验中)8中的8次分支(LM)分叉。最近的一项荟萃分析表明,由于更频繁地执行最终接吻的能力(99%的速率vs 80-85%)10,DK压碎可能优于其他几种技术。dk迷恋在技术上可能具有挑战性,从而限制了其采用。我们回顾了DK压碎技术的每个步骤的潜在挑战和解决方案。
我们看到,由于 s 1 优于 s 2 ,所以玩家 1 的安全水平策略是纯策略 (1,0)(即,玩家 1 使用策略 s 1 的概率为 1)。玩家 2 的安全水平策略是纯策略 (0,1)。但是,策略对 ( s 1 , t 2 ) 并不均衡。如果玩家 2 注意到 s 1 优于 s 2 ,他或她会得出结论,玩家 1 会选择 s 1 。因此,通过使用纯策略 (1,0),玩家 2 将最大化自己的收益。我们看到,通过使用这种策略,玩家 1 保持了自己的安全水平,而玩家 2 获得的单位比自己的安全水平多 19 个。这似乎是没有沟通或合作的博弈的合理解决方案(请注意,如果允许沟通,玩家 1 可能会诉诸威胁以试图获得更好的收益)。
结果:共纳入 12 篇出版物和 13 种治疗方法,共招募 5,803 名患者。对于任何级别的 AE,达拉非尼和曲美替尼联合治疗的可接受性均优于维莫非尼和考比替尼联合治疗(RR:0.94;Crl:0.89,0.98)。此外,与单药伊匹单抗(RR:0.90;Crl:0.83,0.96)或 nivolumab(RR:0.90;Crl:0.84,0.97)相比,nivolumab 与伊匹单抗联合治疗可增加任何级别的 AE。对于严重 AE,达拉非尼的可接受性优于单药维莫非尼(RR:0.66;Crl:0.50,0.87)或恩科拉非尼(RR:0.64;Crl:0.43,0.94)。此外,伊匹单抗(SUCRA:0.87)在任何级别 AE 的可接受性中排名第一,而纳武单抗(SUCRA:0.95)在严重 AE 的可接受性中排名第一。维莫非尼和考比替尼的组合(SUCRA:0.66)的排名优于恩科拉非尼与比尼替尼的组合(SUCRA:0.39)以及维莫非尼和考比替尼的组合(SUCRA:0.18)。
摘要:大脑结构、年龄和情景记忆表现之间的双变量关系已被充分理解。年龄增长和情景记忆表现较差分别与脑容量较小和皮质厚度测量值较低有关。众所周知,年龄增长还与平均情景记忆任务得分较差有关。然而,这三个因素——大脑结构、年龄和情景记忆——之间的同时相互关系尚不清楚。我们使用线性混合模型在一个大型成年人寿命样本中检验了以下假设:情景记忆功能的保留会改变已知支持情景记忆功能的区域中与年龄相关的脑容量损失的典型轨迹。我们发现,允许年龄和情景记忆分数相互作用的模型比简单的模型更好地预测了海马体积。此外,我们发现,包含年龄和情景记忆分数固定效应(但不包含交互项)的模型在预测前额叶区域的皮质体积方面略优于简单模型,在预测后顶叶区域的皮质体积方面则明显优于简单模型。最后,我们观察到,仅包含年龄固定效应(例如,不包含记忆分数)的模型在预测皮质厚度方面优于简单模型。
• PDNN 实时处理 BGS 和 BPS 数据(1 秒),而现有 BOTDA 功能则为 1 分钟 • 增强数据可信度:将数据中的噪声传播为预测不确定性 • 优于曲线拟合和监督机器学习