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使用时间
现代神经界面允许在脑电路中访问多达一百万个神经元的活动。但是，带宽极限通常在更大的空间采样（更多通道或像素）和采样的时间频率之间创造权衡。在这里我们证明，可以通过利用神经元之间的关系来获得神经元时间序列中的时空超分辨率，该神经元嵌入了潜在的低维数量人群动力学中。我们新颖的神经网络训练策略，通过时间（SBTT）进行选择性反向传播，从而从数据中学习了潜在动力学的深层生成模型，在这些数据中，观察到的一组变量在每个时间步骤都会发生变化。由此产生的模型能够通过将观测值与学习的潜在动态相结合来推断缺失样本的活动。我们测试SBTT应用于顺序自动编码器，并证明了电生理和钙成像数据中神经种群动态的有效和更高的表征。在电生理学中，SBTT可以准确推断界面带宽较低的神经元种群动力学，从而为植入的neu-roelectronic Interfaces提供了明显的动力节省的途径。在两光子钙成像的应用中，SBTT准确地发现了神经population活性的高频时间结构，从而大大优于当前的最新技术。最后，我们证明，通过使用有限的高带宽采样对预处理动力学模型，然后使用SBTT将这些模型适应这些模型以获取稀疏采样的数据，可以进一步提高性能。
使用时间相关图
摘要 - 网络威胁的快速发展已经超过了传统的检测方法，需要创新的措施，能够解决现代对手的适应性和复杂性。一个新颖的框架是构造的，利用时间相关图来建模恶意操作中固有的复杂关系和时间模式。该方法动态捕获的行为异常，提供了一种可靠的机制，可在实时场景中区分良性和恶意活动。广泛的实验证明了该框架在各种勒索软件家族中的有效性，其精度，召回和总体检测准确性始终如一。比较评估强调了其比传统的基于签名和启发式方法更好的表现，尤其是在处理多态性和以前看不见的勒索软件变体方面。该体系结构的设计考虑到可扩展性和模块化，确保与企业规模环境的兼容性，同时保持资源效率。对加密速度，异常模式和时间相关性的分析提供了对勒索软件运营策略的更深入的见解，从而验证了该框架对不断发展的威胁的适应性。该研究通过整合动态图分析和机器学习来推进网络安全技术，以在威胁检测中进行未来的创新。这项研究的结果强调了改变组织检测和减轻复杂网络攻击的方式的潜力。
住宅使用时间过渡
在加利福尼亚州，大多数客户正在过渡到使用时间率，以增加使用更干净的可再生能源并减轻电网的压力。南加州爱迪生（SCE或Edison）服务区的住宅客户现在已转至TOU费率到2022年6月。 为什么使用时间率在TOU费率计划上有所不同的电价取决于您使用的何时以及多少能量。 价格较低的太阳能大量的当天价格较低。 TOU费率鼓励客户在最干净且最不昂贵的情况下使用能源，并在需求量高且昂贵时减少能源利用。 减少您在费率计划的“高峰”时间（下午4点至晚上9点至下午5点至晚上8点）中使用的能量量将有助于您每月节省。 将您的能量用法转移到早晨，中午和深夜，以节省。 如何在使用时间计划中省钱？ Edison具有一个费率计划比较工具，可让您比较TOU费率选项。 该工具可以为您提供当前费率计划和其他TOU选项之间的个性化比较。 该工具位于此处：https：//www.sce.com/residential/rates/rate-plan-plan-comparison-tool，以tou速率，您可以在使用能量时降低账单；从峰到部分峰和峰值小时。 查看您的爱迪生法案，以查看您在这些时期内使用多少能量。 如果您有疑问，则可以致电877-287-2140致电SCE呼叫中心，与代表有关您的费率选择。 不允许退出折扣的TOU费率。南加州爱迪生（SCE或Edison）服务区的住宅客户现在已转至TOU费率到2022年6月。为什么使用时间率在TOU费率计划上有所不同的电价取决于您使用的何时以及多少能量。价格较低的太阳能大量的当天价格较低。TOU费率鼓励客户在最干净且最不昂贵的情况下使用能源，并在需求量高且昂贵时减少能源利用。减少您在费率计划的“高峰”时间（下午4点至晚上9点至下午5点至晚上8点）中使用的能量量将有助于您每月节省。将您的能量用法转移到早晨，中午和深夜，以节省。如何在使用时间计划中省钱？Edison具有一个费率计划比较工具，可让您比较TOU费率选项。该工具可以为您提供当前费率计划和其他TOU选项之间的个性化比较。该工具位于此处：https：//www.sce.com/residential/rates/rate-plan-plan-comparison-tool，以tou速率，您可以在使用能量时降低账单；从峰到部分峰和峰值小时。查看您的爱迪生法案，以查看您在这些时期内使用多少能量。如果您有疑问，则可以致电877-287-2140致电SCE呼叫中心，与代表有关您的费率选择。不允许退出折扣的TOU费率。TOU路径您的帐户将自动过渡，除非您采取措施遵守当前的分层计划。，由于SCE和Central Coast社区能源（或圣塔芭芭拉清洁能源）可能会提供这些客户，这些客户将于2022年4月过渡。对于Tou-D-D-A，B或T折现的Edison帐户，这些帐户在2021年12月转换为TOU费率。客户可以选择国内利率，除非他们是Nem 2.0客户，而Tou是强制性的。客户今年将其放入TOU后进行了两次更改。
改善季节性influenza-forecasting-使用时间...
流感是一种高度传染性的呼吸道疾病，仍然对世界各地的公共卫生构成严重威胁。预测技术有助于监测季节性流感和其他类似流感的疾病，以及适当地管理资源以制定疫苗接种策略，并选择适当的公共卫生措施以减少疾病的影响。这项调查的目的是预测使用XGBoost模型在2020年和2021年的沙特阿拉伯每月发病率，并将其与Arima和Sarima模型进行比较。结果表明，与Arima和Sarima模型相比，XGBoost模型具有最低的MAE，MAE和RMSE，并且R-squared（R²）的最高值。本研究将XGBOOST模型与Arima和Sarima模型的准确性进行了比较，以提供每月季节性流感病例数量的预测。这些结果证实了以下概念：XGBoost模型的预测准确性高于Arima和Sarima模型，这主要是由于其捕获复杂的非线性关系的能力。因此，XGBoost模型可以预测沙特阿拉伯季节性流感病例的每月发生。
使用时间增强多实例表示...
时间窗口的选择主要影响分段特征提取程序的有效性。我们提出了一种增强的模式袋表示，可以在宽窗口范围内捕获大脑动态的高级结构。因此，我们为短时公共空间模式算法引入了具有扩展窗口长度的增强实例表示。基于多实例学习，通过稀疏回归选择相关的模式袋以输入袋分类器。所提出的高级结构表示有两个贡献：（i）提高双条件任务的准确性，（ii）通过学习到的稀疏回归拟合更好地理解动态大脑行为。使用支持向量机分类器，在公共运动图像数据集（左手和右手任务）上实现的性能表明，所提出的框架执行的结果非常有竞争力，对脑电图记录的时间变化具有鲁棒性并有利于类可分性。
muxhand：使用时间划分的多重电动机
摘要 - 机器人灵巧的手负责抓握和灵巧的操纵。电动机的数量直接影响了此类系统的敏捷性和成本。在本文中，我们提出了Muxhand，这是一种使用时间分割多路复用电动机（TDMM）机制的机器人手。该系统允许仅4电动机独立控制9条电缆，从而显着降低了成本，同时保持高敏度。为了提高抓握和操纵任务期间的稳定性和平滑度，我们将磁接头整合到了三个3D打印的手指中。这些关节具有出色的影响力和自我测量能力。我们进行了一系列实验，以评估Muxhand的抓握和操纵性能。结果表明，TDMM机制可以精确控制连接到手指接头的每个电缆，从而实现强大的抓握和灵活的操作。此外，指尖载荷能力达到1.0 kg，磁接头有效地吸收了冲击和校正未对准而不会损坏。
