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World File Search System伪词
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
使用深度学习去除脑电图中的眼部伪影
摘要 —EEG 信号是复杂的低频信号。因此，它们很容易受到外界因素的影响。EEG 伪影去除在神经科学中至关重要，因为伪影会对 EEG 分析结果产生重大影响。在这些伪影中，眼部伪影的去除最具挑战性。在本研究中，通过开发基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的深度学习 (DL) 模型，提出了一种新颖的眼部伪影去除方法。我们通过结合 EEGdenoiseNet 和 DEAP 数据集创建了一个基准数据集来训练和测试所提出的 DL 模型。我们还通过在不同 SNR 水平下用 EOG 污染地面真实干净的 EEG 信号来增强数据。然后使用通过小波同步压缩变换 (WSST) 获得的高度局部化时频 (TF) 系数将 BiLSTM 网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于 WSST 的 DL 模型结果与传统 TF 分析 (TFA) 方法，即短时傅里叶变换 (STFT) 和连续小波变换 (CWT) 以及增强原始信号进行了比较。首次提出的基于 BiLSTM 的 WSST-Net 模型获得了 0.3066 的最佳平均 MSE 值。我们的结果表明，与传统 TF 和原始信号方法相比，WSST-Net 模型显著提高了伪影去除性能。此外，所提出的 EOG 去除方法表明，它优于文献中许多传统和基于 DL 的眼部伪影去除方法。索引词 —EEG、眼部伪影、深度学习、LSTM、BiLSTM、WSST、STFT、CWT。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。
免疫词：免疫相互作用药物的免疫调节评估平台
当您与糖基团研究所合作时，您将获得我们最先进的基础设施和世界领先的科学专业知识。糖胶菌免疫母体平台研究所依赖于使用我们具有广泛配备的糖碱分析设施，该设施提供了用于定制印刷幻灯片的微阵列制造套件，以使用表面质子膜共振来表征结合动力学。糖叠式分析设施支持确定蛋白质，整个真核和原核细胞，寄生虫和病毒的聚糖结合曲线，以确定这些结合相互作用的表征。
针对 BCI 应用的 EEG 伪影消除策略
摘要：本文旨在全面研究脑机接口及其产生的更多科学发现。本综述的最终目标是对 BCI 系统进行广泛的研究，同时关注最近在 BCI 中使用的伪影去除技术或方法以及 BCI 的重要方面。在预处理中，伪影去除方法至关重要。此外，本综述强调了与 BCI 进步相关的适用性、实际挑战和成果。这有可能加速该领域的未来进步。这项关键评估考察了 BCI 技术的现状以及最近的进展。它还确定了各种 BCI 技术应用领域。这项详细的研究表明，虽然正在取得进展，但用户进步仍面临重大挑战。对 BCI 中的 EEG 伪影去除方法进行了比较，并讨论了它们在现实世界的 EEG-BCI 应用中的实用性。还根据综述结果和现有的伪影去除方法提出了该领域未来研究的一些方向和建议。
递归伪疲劳开裂损伤 - 奥本大学
沥青路面递归伪疲劳开裂损伤模型 作者：Kenneth Adomako Tutu 这篇论文提交给奥本大学研究生院，部分满足哲学博士学位的要求 阿拉巴马州奥本 2018 年 8 月 4 日 经土木工程 Brasfield 和 Gorrie 教授、主席 David H. Timm 批准 J. Brian Anderson，土木工程副教授 Carolina M. Rodezno，国家沥青技术中心助理研究教授 Fabricio Leiva-Villacorta，国家沥青技术中心助理研究教授 April E. Simons，建筑科学助理教授
fe/石墨碳，具有先进的伪电容
在SSA值和孔径A的激活中，大多数材料由于电导率较低而显示出未满足的特定电容。创建石墨碳，导致内部电阻较低是解决问题的可能方法。通常，常规的石墨化转化需要严格的条件，例如高温（> 1000 C）或高真空度，这不仅需要大量的能量输入，而且还会导致宿主的孔隙率降低。13,14然而，使用过渡金属（Fe，Co或Ni）在热解过程中用作催化剂，可以在低温下实现石墨化转化。15 - 17个金属有机框架（MOF）作为一种多孔的协调聚合物，是超级电容器和电池的有前途的材料。18 Pang等。研究了一系列的MOF复合材料作为优秀的电化学储能材料，例如[Ni（噻吩-2,5-二羧酸盐）（4,4 0-Bipyridine）] N MOF纳米晶体，19 CO 3 O 3 O 4 nanocube@co-mof。20在某些情况下，衍生物种也可以用作电活性物种，可用于制备具有高性能的SC。例如，Li等人。21由G-C 3 N 4和草酸铁作为电极制造的碳杂种，它提供了增强的假能体。在此过程中，草酸铁进一步还原为金属FE，然后再降低了碳化物反应。b -feooh@碳衍生的多壳fe 2 O 3微球在空气中可以在1 a g 1时提供高达630 f g 1的高容量。24Fe-based nanomaterials, such as encapsulated FeP nanoparticles with graphene, 22 nano Fe 7 C 3 with in situ grown CNT on N doped hollow carbon cube, 23 N-doped carbon nanotubes gra ed onto MOF-derived carbon nano- materials (Fe-NCNT) were proved to display e ffi cient electro- chemical performance.
改善中风的脑圆锥形CT图像伪像...
可以在血管造影套件中对大脑进行抽象背景锥束计算机断层扫描（CBCT）成像，以支持各种神经血管手术。仅依靠CBCT脑成像，由于与CT和各种成像伪像，即使在现代CBCT中，由于图像质量的劣质质量，因此仍然缺乏完全的诊断信心。目的是使用新的CBCT协议对图像伪像改进进行详细评估，该协议实现了新型的双轴“蝴蝶”轨迹。方法我们的研究包括47例接受CBCT成像的患者的94次扫描，以评估神经血管手术期间缺血或出血。对每个患者进行了传统的单轴“圆形”和新颖的双轴“蝴蝶”方案（同一患者对照）。每个大脑扫描都分为六个区域，并根据六个源自基于物理和基于患者的来源的伪影中的六个区域。结果双轴轨迹产生的CBCT图像明显少于传统的圆形扫描（全脑平均伪像得分，AS：0.20 vs 0.33），骨束硬化的改善最大（：0.13 vs 0.78）和Cone-Beam beam trifacts（as：0.04 vs 0.04 vs 0.55）。结论CBCT成像方案的最新发展已显着改善了图像伪像，这提高了中风的诊断信心，并支持急性缺血性中风患者的直接到血管造影套件转移方法。