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使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
![检查屏幕使用时间增加对学龄前儿童的认知过程技能的影响19期19个时期ÖzkanSapsağlam[1]](/simg/g:\will\search\icon\source\4\439d43589ceaaec42406db8419a5224ef6ffd084.webp)
检查屏幕使用时间增加对学龄前儿童的认知过程技能的影响19期19个时期ÖzkanSapsağlam[1]
今天，由于各种因素，例如促进获得数字技术的访问，广泛使用的互联网使用，迅速增加城市化以及教育的数字化，儿童在更早的年龄和屏幕使用时间迅速增加了屏幕。由于联合19日的大流行影响了整个世界，远程教育的引入是增加屏幕使用时间的另一个重要因素。根据研究的结果，长期筛查可能会导致儿童的眼睛健康问题和睡眠问题，不充分和不健康的营养，情绪和行为障碍，认知功能受损，注意力缺陷以及多动障碍。本研究旨在检查屏幕使用对5岁学龄前儿童认知过程技能的影响。该研究是根据定性研究方法和案例研究模式设计的。共有34名儿童（17名女性和17名男性）是隶属于国民教育部的幼儿园的学生，三名学龄前老师和34位父母（父亲/母亲）是主要的研究小组。有目的的抽样技术用于创建工作组。通过针对父母的问卷调查，学龄前教师的儿童观察表以及为五岁儿童开发的结构化观察表。研究人员填写的半结构化观察表被填写了，考虑到儿童在活动任务期间具有儿童和儿童的认知过程技能的七个不同活动中的观察结果。通过内容分析方法分析了获得的数据。由于研究的结果，观察到，屏幕使用时间较高的儿童更频繁地与教育活动脱节，难以集中注意力（例如忘记了他们所呆在的行和柱子，混合了他们所遵循的星星，而不是注意到缺乏形状，很难找到他们在绘画中寻找的颜色，从而涉及绘画的较短和时间来参与活动。
SAAF™ 反应性监测试样
RMC 被放置在要测试的环境中平均 30 天。试样正面有一个信息标签，用于记录测试位置以及“安装日期”和“拆除日期”。请注意，安装和拆除日期是计算使用时间所必需的，而使用时间又用于计算
附件 B - CAO 100.5 参考汇编
NAA 指国家航空管理局。 批准的 SOM 指根据 1988 年 CAR 条例 42M 批准的维护系统。 STC 指补充型号合格证。 TAC 指型号验收证。 TC 指型号合格证。 就飞机而言，使用时间指飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 就飞机部件而言，使用时间指部件安装在飞机上的时间，即从飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 工作文件包指执行维护的人员对飞机、飞机部件或飞机材料进行的维护阶段和细节的记录
附件 B - CAO 100.5 参考汇编
NAA 指国家航空管理局。 批准的 SOM 指根据 1988 年 CAR 条例 42M 批准的维护系统。 STC 指补充型号合格证。 TAC 指型号验收证。 TC 指型号合格证。 就飞机而言，使用时间指飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 就飞机部件而言，使用时间指部件安装在飞机上的时间，即从飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 工作文件包指执行维护的人员对飞机、飞机部件或飞机材料进行的维护阶段和细节的记录
附件 B - CAO 100.5 参考汇编
NAA 指国家航空管理局。 批准的 SOM 指根据 1988 年 CAR 条例 42M 批准的维护系统。 STC 指补充型号合格证。 TAC 指型号验收证。 TC 指型号合格证。 就飞机而言，使用时间指飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 就飞机部件而言，使用时间指部件安装在飞机上的时间，即从飞机在飞行过程中离开地面直到飞行结束时触地着陆的时间。 工作文件包指执行维护的人员对飞机、飞机部件或飞机材料进行的维护阶段和细节的记录