简介 便携式低场 MRI 为在家庭、学校、零售店、法庭、体育场和学术医疗中心以外的其他地点等野外环境中进行脑研究提供了可能性。将脑研究带给民众,而不需要研究参与者前往学术医院的固定 MRI 扫描仪,可以使数据库多样化并减少神经科学的偏见。1 便携式 MRI 可以让非医学研究人员(包括公民科学家)探索终极黑匣子——大脑——如何影响人类在现实世界中的表现,而这些情况在传统的医院研究环境中很难复制。潜在的研究用途包括教育研究和陪审员决策研究、经济决策和消费者选择、投票行为和艺术创作研究,其中许多仍处于推测阶段。2 学者们表示,新兴领域“神经法、神经经济学、教育神经科学、神经政治学、神经营销学、神经哲学和神经社会学可能会越来越多地将扫描融入到他们的研究中。” 3 与此同时,学者们警告称,当前的伦理和监管框架存在漏洞,可能会导致对未来 pMRI 研究参与者的保护不全面或无效。4
(3)但是,如果合同人员以外的其他人为地方政府或政府实体进行建筑和建设工作,则应向合同人员未执行的建筑物和建筑工作成本的百分比支付征费。
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[9] 刘洋 , 刘东远 , 张耀 , 等 .面向脑机接口应用的便携式 fNIRS 拓 扑成像系统:全并行检测与初步范式实验 [J].中国激光 , 2021, 48 (11): 1107001.Liu Y, Liu D Y, Zhang Y, et al.A portable fNIRS - topography system for BCI applications: full parallel detection and pilot paradigm validation[J].Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(11): 1107001.
早期的核心创新是为柴油发动机冷启动和排放而开发的独特小型催化反应器,后来根据国防部小企业创新研究 (SBIR) 进行了改造,以改善燃烧并重整燃料电池的馏分燃料(如 JP-8)。在开发这些衍生应用的过程中,Precision 团队在小企业创新研究 (SBIR) 的支持下创造了另一项新技术——使用柴油运行汽油发动机的增强技术——该技术已发展成为目前士兵使用的轻型排发电发电机组。然后,PCI 再次将该技术发展为氢增强组件,以提高汽车和卡车汽油发动机的效率和排放,目前正在开发用于分布式氢气供应的氢气生成技术。
2.背景。1966 年,美国联邦航空管理局 (FAA) 发布了 1 项法规,以解决飞机上使用便携式电子设备 (PED) 的问题。1958-1961 年的 PED 干扰研究得出结论,便携式调频 (FM) 无线电接收器会对导航系统(例如甚高频全向 (VOR) 导航系统)造成干扰,这促使制定了规则。规则制定的结论是,飞机操作员最适合确定哪些 PED 不会对其飞机上的导航或通信系统造成干扰。它进一步认识到,要求 FAA 对每种可能的 PED 进行或验证测试,以替代操作员做出的决定,是不切实际的,并且会给该机构带来过度和不必要的负担。
便携式低场MRI(LF-MRI)的出现,预示着神经影像学的新机会。低功率要求和可运输能力已使传统MRI套件的受控环境之外进行扫描,从而增强了对不适合现有技术的指示的神经影像的访问。最大化从LF-MRI的信噪比降低的信息中提取的信息对于开发临床上有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和机器学习重建算法的进展来自稀疏K空间数据以及图像增强的新方法,现在已经实现了这些进步。耦合技术创新与床边成像为可视化健康的大脑并检测急性和慢性病理变化时创造了新的前景。正在进行的硬件的开发,脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用程序的验证将继续加速该领域。随着进一步的创新发生,便携式LF-MRI将促进MRI的民主化,并创建以前不可能使用常规系统可行的新应用。
摘要 - 我们介绍Chatblas,这是不同CPU/GPU配置上的第一个AI生成和便携式基本线性代数子程序(BLAS)库。这项研究的目的是(i)评估当前大语言模型(LLMS)生成用于BLAS操作的便携式和HPC库的功能,以及(ii)定义与HPC目标相互作用的基本实践和标准,以提高HPC目标以提高AI型HPC代码的可信度和绩效水平。必须使用设备特异性解决方案高度优化生成的C/C ++代码,以达到高水平的性能。此外,这些代码非常依赖算法,从而为这项研究增加了复杂性的额外尺寸。我们使用了OpenAI的LLM Chatgpt,并专注于向量 - 向量Blas Level-1操作。Chatblas可以生成功能和正确的代码,达到高追求性水平,并且可以竞争甚至可以为供应商库提供更好的性能。
摘要我们展示了一个由机器人辅助的喂养系统,该系统使流动性障碍的人可以自我养活。我们的系统设计具有安全性的全堆栈安全检查,可以安装并由任何动力轮椅上装上并供电的能力,以及一个自定义的Web应用程序,允许护理人员利用自己的辅助设备进行机器人控制。为了获得咬合,我们利用多模式的在线学习来谨慎地适应看不见的食物类型。对于咬合,我们利用实时的口感感知和相互作用感控制。与社区研究人员共同设计,我们的系统已通过多种最终用户研究得到验证。CCS概念•计算机系统组织→机器人技术;机器人自身; •以人为本的计算→可访问性系统和工具;可访问性技术。关键字机器人辅助喂养,辅助机器人,机器人手工效果
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