随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加,肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外,可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈,从而可以对假体进行闭环控制。然而,这种刺激会导致肌电图(EMG)信号中的干扰伪影,从而恶化假体的可靠性和功能。在这里,我们实施了两种实时刺激伪影算法,模板减法(TS)和ε范围的最小平均正方形(ε-NLMS),并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明,这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比(SNR)和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外,两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置,但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
随着17和18世纪的蒸汽发动机的进化,人类能源消耗的首次变化以及1700年代中期的托马斯·纽康(Thomas Newcomen)和詹姆斯·瓦特(James Watt)的突破引起了现代蒸汽机的突破。在不到一个世纪的时间里,煤炭用于供暖,为蒸汽机供电和发电。随着低成本汽车和电力传播,我们社会的能量需要增殖,每10年增加一倍。第二次世界大战后,直到1973年的大石油危机,阿拉伯产生石油的国家建立了石油禁运的巨大石油危机,就雇用了不可持续的能源失控[1,2]。这一事件首次强调了世界继续对化石燃料的依赖。此外,对化石燃料的不受控制的剥削大大增加了温室气体排放和气候变化问题。实际上,化石燃料的消费使大量二氧化碳和其他温室气体暴露于全球变暖,即全球平均温度的升高。人类活动的后果已被引起全球变暖,该变暖在2017年高于工业前水平高约1°C,每十年增加0.2°C [3,4]。出于这个原因,《巴黎协定》(于2016年11月4日生效)旨在使全球平均温度升高低于工业前水平低于2°C,并追求将其限制为1.5°C [5,6]。尽管如此,迫切需要从化石燃料的全球能源过渡。1)。但是,由于其间歇性的性质与大规模储能配对,因此无法完全利用可再生能源。在这种情况下,储能系统(ESS)对于克服一代和对电能的需求之间的不匹配至关重要[6](图在2018年,欧洲的主要能源消耗为6.35亿吨石油当量(MTOE),分布在一系列不同的能源上,可再生能源贡献了超过三分之一(34.2%)的
摘要 — 通过脑机接口 (BMI) 和闭环深部脑刺激器 (DBS) 精确测量脑活动是脑与后续处理模块之间通信的最重要步骤之一。在 DBS 中经常使用的传统胸装系统中,传感接口中会产生大量伪影,通常是施加在外壳和传感电极之间的共模信号。由于接口的共模抑制比 (CMRR) 能力有限,因此衰减这种共模信号在这些系统中可能是一个严峻的挑战。正在开发的新兴 BMI 和 DBS 设备可以安装在头骨上。将系统安装在颅骨区域可以通过限制伪影幅度来抑制这些感应生理信号。在本研究中,我们使用躯干形体积导体中的电流源偶极子模型,通过关注心脏活动来模拟伪影的影响。使用不同的 DBS 架构执行有限元仿真,我们估计了几种设备架构的 ECG 共模伪影。使用该模型有助于定义整个系统 CMRR 的总体要求,以保持大脑活动的分辨率。模拟结果估计,颅骨安装系统的心脏伪影影响将明显低于包括胸部区域的非颅骨系统。预计对于胸部安装的设备,至少需要 60-80 dB CMRR 来抑制 ECG 伪影,而对于颅骨安装的设备,在最坏情况下 20 dB CMRR 就足够了。用于估计心脏伪影的方法可以扩展到其他来源,例如运动/肌肉源。设备对伪影的敏感性对于闭环 DBS 和 BMI 的实际转化具有重要意义,包括生物标志物的选择以及绝缘体和导线系统的设计要求。
此外,请注意,如果0因此,如果许多P I远离一个P,则水印LLM的输出相对接近CodeWord x 1。。。x n。水印llm采用代码字X 1。。。x n作为其输入之一,输出z 1。。。z n,这样它充当损坏的渠道。对于足够高的熵输出,许多P I足够接近1 /2,因此z 1。。。z n相对接近x 1。。。x n,任何具有秘密钥匙的人都可以解码z 1。。。z n,从而确认输出已被水标记。此外,LLM输出Z = Z 1。。。z n也通过试图逃避检测的对手对腐败也是强大的,因为假设Δ(z,〜z)很小,那些Z仍将被秘密钥匙的人解码(如果对手没有对z进行重大更改,那将是这就是这是这样。因此,水印和编辑的文本对应于损坏的PRC代码字。
• 基因组约为 8 kbp • 它们产生两个同向转录本,其差异剪接产生 8-9 种蛋白质 • 转录可从至少两个启动子开始(P 97、P 670)。第一个是早期基因的启动子,第二个是晚期基因的启动子。 • 来自不同启动子的转录本使用不同的终止子(pAE)• 转录本:• P 97 -pAE 导致蛋白质 E6、7、1、5 的剪接和合成。• P 670 -pALs 导致蛋白质 E4、L1 和 L2 的剪接和合成。 • LCR(长控制区)序列包含与启动子相关的增强子。 • E2 蛋白的完整形式作为启动子(特别是早期启动子)的转录激活剂发挥作用,并与 E1 一起诱导复制(在 LCR 中)。
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最近的研究表明,能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤(TBI)患者的脑电图(EEG)中高γ信号(80-160 Hz)。然而,由于与面部和头部运动相关的表面肌电图(EMG)伪影的混淆带宽重叠,因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中,我们描述了一种增强的独立组件分析(ICA)方法,用于从EEG中删除EMG伪像,并通过添加EMG来源(ERASE)称为EMG降低。在这里,我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法,同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12%(平均±S.E.M)(最大73%)EMG伪影。相比之下,常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19%(平均值±S.E.M)。尤其是,在擦除擦除后,在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中,高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度(FD)。在这里,我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现,施加擦除后,高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术,与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明,与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76,而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后,在两个半开裂区域(最高0.86)和非流行颅切除术区域(最高0.81)中,高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中,使用擦除后,平均83%的电极与力显着相关。常规ICA后,只有19%的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
摘要 — 在癫痫监测中,由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性,因此经常被误认为是癫痫发作,这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中,我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集,并重点关注颞电极。首先,我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型,在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后,这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化,与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比,能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合,可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路,该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度,可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备,结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法,以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
量子伪随机性已应用于量子信息的许多领域,从纠缠理论到混沌量子系统中的扰乱现象模型,以及最近的量子密码学基础。Kretschmer (TQC '21) 表明,即使在没有经典单向函数的世界中,伪随机态和伪随机幺正态也存在。然而,时至今日,所有已知的构造都需要经典的密码构造块,而这些构造块本身就等同于单向函数的存在,并且在现实的量子硬件上实现也具有挑战性。在这项工作中,我们寻求同时在这两个方面取得进展——将量子伪随机性与经典密码学完全分离。我们引入了一个称为哈密顿相态 (HPS) 问题的量子硬度假设,该任务是解码随机瞬时量子多项式时间 (IQP) 电路的输出状态。仅使用 Hadamard 门、单量子比特 Z 旋转和 CNOT 电路即可非常高效地生成哈密顿相态。我们证明了问题的难度降低为问题的最坏情况版本,并且我们提供了证据证明我们的假设可能是完全量子的;这意味着,它不能用于构造单向函数。通过证明我们集合的近似 t 设计属性,我们还展示了当只有少量 HPS 副本可用时的信息论难度。最后,我们表明我们的 HPS 假设及其变体使我们能够有效地构造许多伪随机量子原语,从伪随机态到量子伪纠缠,再到伪随机幺正,甚至包括使用量子密钥的公钥加密等原语。在此过程中,我们分析了一种伪随机幺正的自然迭代构造,它类似于 Ji、Liu 和 Song (CRYPTO'18) 的候选者。