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World File Search System便携性
在真实飞行条件下使用 ERP 和频谱功率通过六干电极 EEG 系统监测飞行员的心理工作负荷
摘要：最近的技术进步使得低成本、高便携性的大脑传感器（如预放大干电极）的开发成为可能，可用于在实验室外测量认知活动。这项技术为在复杂的现实生活中（例如在操作飞机时）监测“大脑工作”开辟了有希望的前景。但是，需要在实际操作条件下对这些传感器进行基准测试。因此，我们设计了一个场景，其中配备六干电极 EEG 系统的 22 名飞行员必须执行一个低负荷和一个高负荷的飞行模式以及被动听觉异常。在低负荷条件下，参与者正在监控由飞行教练处理的飞行，而在高负荷条件下，他们正在驾驶飞机。在组级别，统计分析显示，与高负荷相比，低负荷条件下听觉目标（Pz、P4 和 Oz 电极）的 P300 幅度更高，α 波段功率（Pz 电极）更高，θ 波段功率（Oz 电极）更高。同时使用事件相关电位和事件相关频率特征的单次试验分类准确率没有超过区分两种负载条件的机会水平。然而，当只考虑在连续信号上计算的频率特征时，分类准确率平均达到 70% 左右。这项研究证明了干脑电图在高度
具有
I. 引言 在当今世界，便携性已经成为一个非常重要的因素；世界一直在寻找新的和创新的方式来为我们的生活增添舒适。在任何地方都可能发生的最令人沮丧的事情之一就是发现你的手机或任何数码设备在你最需要的时候没电了。移动电源是一种便携式充电设备，可以为一些特定的电子设备充电，这些设备随时通过 USB 充电。移动电源为电子设备供电，同时将电能存储在电池中，当任何传统电源断电时，电池可用作备用电源。移动电源的概念越来越流行，因为它已经成为一种需求，而且由于数码产品的快速增长，它的需求也在不断增加。便携式充电器体积小巧，便于携带，十分方便。由于全球经济增长非常迅速，人们携带的便携式电子产品越来越多，例如手机、摄像机、笔记本电脑、数码相机、平板电脑、便携式播放器（如 MP3 播放器、PDA、全球定位系统设备、DVD 播放器、MP4 播放器）、热设备、医疗保健设备等。人们已经对科技如此上瘾，以至于他们几乎无法没有科技。同样，数码设备在连续使用的情况下，没有足够的电量来维持一整天。解决这一新兴挑战的方法是不断研究和开发移动电源等新技术。移动电源必须具有短路、电池过充和过放、热关机和其他电源问题的保护措施。这应该通过高性能电源管理技术来实现。
自然遗传学
了解种群之间的遗传差异对于避免在全基因组关联研究中混淆并改善多基因评分（PGS）便携性至关重要。我们开发了一条统计管道来推断高级血统组成部分，并将其应用于英国生物库数据。祖先组成部分确定人口结构未被广泛使用的主要成分捕获，从而改善了地理相关性状的分层校正。为了估计群体之间遗传效应大小的相似性，我们开发了锚点，该锚估计了在不同的局部祖先中现有PG的预测能力的变化。在53种定量表型中，英国生物库参与者中的47个在英国生物库参与者之间高度相似（估计的相关性0.98±0.07）效果尺寸，这表明基因 - 环境和基因 - 基因 - 基因 - 基因 - 基因 - 基因 - 互动在这些不良的跨国公司中都没有发挥作用，并在这些跨国公司中的cail caiss can caiss caulsy can cairity can cairity can cair and caus caus caus caus caus caus caus can cair and在英国的特征中的转化，以至于在英国的特征中，在这些特征中的转变均未发挥作用。同样在不同的人群中。
印刷电化学传感器
纸张凭借其柔韧性和顺应性、亲水性和高机械强度等优良特性，已成为诊断设备中极具竞争力的基材。[7–10] 这些优异的特性使纸张在纸基设备制造中具有优异的性能。此外，它还环保、可重复使用/回收、可生物降解和生物相容性好。[9,11–13] 出于这些原因，随着全球对“绿色电子”的趋势和承诺，纸基传感器越来越受到关注。因此，本文提出了一种通过 IJP 技术开发传感器的灵活、一次性且低成本的解决方案。纸基分析设备（PAD）利用其微流体特性，成为开发灵活、一次性和更简单的设备的焦点。 [14–16] PAD 通常包括使用蜡印、光刻或化学气相沉积等技术在纸上图案化的亲水/疏水微结构排列。 [17] 2009 年，Dungchai 等人 [18] 展示了 PAD 与电化学传感器 (ePAD) 的组合如何比单微电极检测或比色 PAD 传感器实现更可靠的测量。 [19] 电化学检测是一种颇具吸引力的纸基微流体替代检测方案，因为它体积小、便携性强、成本低、灵敏度高，并且通过适当选择检测电位和/或电极材料可实现高选择性。 [20] 因此，电化学检测广泛应用于从临床诊断到环境生物传感的分析测量中。 [21–25]
智能城市监视：Edge Technology Face识别机器人深度学习基于A. Medjdoubi*，M。Meddeber，K。Yahyaoui精确科学学院
在当代背景下，加强安全和安全措施的必要性变得越来越明显。鉴于技术进步的快速发展，智能和有效的监视解决方案的发展引起了人们的极大兴趣，尤其是在智慧城市（SC）领域。监视系统已随着边缘技术（ET）的出现，物联网（IoT）和深度学习（DL）的出现而改变，以成为SC的关键组成部分，尤其是面部识别的领域（FR）。这项工作推出了基于ESP32-CAM微控制器的智能监视汽车机器人，再加上结合了DL模型和传统算法的FR模型。使用HAAR-CASCADE（HC）算法进行面部检测，而特征提取依赖于提议的卷积神经网络（CNN）和预测的DL模型，即VGG和Resnet。分类是通过两种不同的算法进行的：天真的贝叶斯（NB）和K-Nearest邻居（KNN）。验证实验证明了包括HC，VGG和KNN的复合模型的优势，分别在LFW，AR和ORL数据库中达到了92.00％，94.00％和96.00％的准确率。此外，监视汽车机器人表现出实时响应能力，包括电子邮件警报通知，并在自定义数据库中拥有99.00％的出色识别精度率。此ET监视解决方案提供了能源效率，便携性，远程可访问性和经济负担能力的优势。
增强基于运动意象的脑机接口用于中风康复
在全球范围内，中风幸存者的残疾率超过 80%，其中上肢运动障碍影响了 85% 以上的个人。为了应对这一挑战，基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 已成为一种有前途的方法，可将个人想象的运动意图转化为外部设备的控制信号。脑电图 (EEG) 信号因其非侵入性、便携性、高时间分辨率和价格实惠而常用于 MI-BCI。本研究利用了公开可用的脑电图运动/图像数据集 (EEGMMIDB)，包括来自 109 名参与者的 64 通道 EEG 记录，采样率为 160 Hz。目的是直接使用长短期记忆 (LSTM) 网络在清理后的 EEG 信号上对手掌和脚的张开/闭合进行分类，从而绕过计算密集且耗时的传统特征提取方法。通过调整与时期和段长度相关的超参数，我们实现了 71.2% 的平均分类准确率。这项研究强调了深度学习方法在生成稳健的控制信号以使用 EEG 信号预测运动意图方面的有效性，从而无需使用费力的特征提取方法。通过利用深度学习模型，MI-BCI 设备可以促进神经康复，尤其是中风患者的神经康复，通过提供运动辅助，使患者能够仅通过想象力来执行动作。
增强基于运动意象的脑机接口用于中风康复
在全球范围内，中风幸存者的残疾率超过 80%，其中上肢运动障碍影响了 85% 以上的个人。为了应对这一挑战，基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 已成为一种有前途的方法，可将个人想象的运动意图转化为外部设备的控制信号。脑电图 (EEG) 信号因其非侵入性、便携性、高时间分辨率和价格实惠而常用于 MI-BCI。本研究利用了公开可用的脑电图运动/图像数据集 (EEGMMIDB)，包括来自 109 名参与者的 64 通道 EEG 记录，采样率为 160 Hz。目的是直接使用长短期记忆 (LSTM) 网络在清理后的 EEG 信号上对手掌和脚的张开/闭合进行分类，从而绕过计算密集且耗时的传统特征提取方法。通过调整与时期和段长度相关的超参数，我们实现了 71.2% 的平均分类准确率。这项研究强调了深度学习方法在生成稳健的控制信号以使用 EEG 信号预测运动意图方面的有效性，从而无需使用费力的特征提取方法。通过利用深度学习模型，MI-BCI 设备可以促进神经康复，尤其是中风患者的神经康复，通过提供运动辅助，使患者能够仅通过想象力来执行动作。
虚拟现实运动模拟器 - Polhemus
“我喜欢 Polhemus G 4 追踪器，因为和 Virtusphere 一样，它最接近自然环境。”Ray Latypov，Virtusphere 首席执行官 想象一下，踏入一个看起来像人形沙鼠轮的东西，完全沉浸在被球体包裹的虚拟现实世界中——只需单击按钮，这个球体就会改变您的整个环境。有无数可能的场景可供探索，您可以进行挑战极限的艰苦越野跑，游览莫斯科的城市景点，甚至在分秒必争的战场上测试您的反应能力。这些场景都是通过虚拟现实运动模拟器 Virtusphere 实现的。Virtusphere 利用 Polhemus G 4™ 6DOF 无线运动追踪器，因为它具有便携性、无缝追踪功能以及提供位置和方向的事实。 Ray Latypov 演示 Virtusphere 的功能 工作原理 — 完全沉浸感 Latypov 兄弟是 Virtusphere 背后的智囊。Virtusphere 首席执行官 Ray Latypov 和首席技术官 Allan Latypov 开发了这个想法并完善了 Virtusphere 产品。它的工作原理类似于计算机鼠标上的巨型轨迹球。10 英尺的空心球安装在一个特殊平台上，允许用户 360 度自由旋转。用户佩戴头戴式显示器，球体设计允许他们行走、跳跃或奔跑，因为他们完全沉浸在虚拟环境中。无线 G 4 为用户提供完全自由
通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的
研究文章便携式爆炸算法库及其针对命令行，Python和R
基本的本地对准搜索工具（BLAST）是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速，灵活的序列相似性搜索，从而导致了不同的应用，例如蛋白结构域的识别，矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具，它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是，我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式，模块化和可嵌入的实现。在这里，我们提出了nsearch，一种命令行工具和C ++ 11库，该库提供了类似BLAST的功能，可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例，我们提供了Blaster，该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能，以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中，例如闪亮或Django应用。基准表明，NSearch，NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现（例如VSearch and Blast+）相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言（例如朱莉娅）的类似实现，以促进序列相似性比较。nsearch，Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用，并在Github Conda，Cran（Blaster）和PYPI（NPysearch）上使用。