XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号识别
过失的血糖控制和临床决策...
摘要：这项研究旨在表明存在从实际乳制过程线中分离出的革兰氏阴性和革兰氏阳性生物膜的革命和革兰氏阳性生物膜的信号。定义QS信号的剖面和化学组成是控制微生物耐药性和生物膜产生的重要因素。我们特别关注革兰氏阳性和革兰氏阴性分离株的异常行为。长链酰基 - 大氨基酯（AHLS）信号（C14-HSL，C16-HSL和C18-HSL）和DFD（4,5-二二氮2、2,3-戊二酮）-AI-2信号是由高效率液体散热器（HPPLC）（HPPLC）（H）和2个信号（hsls） - ai-ai-ai-2信号。 （LC-MSMS）方法。所有革兰氏阳性分离株均定义为AHL产生者。所有革兰氏阴性分离株，以前由生物传感器和HPLC方法定义为非AHL生产者，都被确定为AHL产生者。dfd信号仅从革兰氏阴性克雷伯氏菌，肠杆菌和克雷伯氏菌Oxytoca分离株中检测到。结果表明QS系统是一个复杂的系统，生物传感器微生物可能不是QS信号识别的最佳方法。结果还为定义QS信号的特征和化学成分的新见解对于完全中断化学通信的重要性，以减少生物膜形成并防止微生物的耐药性获得。
Jennifer Doudna：CRISPR-CAS9
第一次。该项目于1996年在耶鲁大学结束，宣布了四膜虫组I核酶的催化核心的三维结构。这是一项重大成就，因为在此之前，只检查了单个RNA结构：Transfer RNA（tRNA），它比核酶小得多，更简单[1]，[2]。到1998年，杜德纳（Doudna）和她的团队确定了其第一个病毒RNA的晶体结构 - 肝炎三角病病毒（HDV）[2]。乙型肝炎是一种人类疾病，在急性和慢性感染中，可以导致肝癌和肝癌的机会增加。是由小病毒样颗粒HDV引起的，该病毒仅感染患有乙型肝炎感染的患者。HDV的圆形RNA基因组为1.7 kb，在宿主细胞内复制成基因组和抗原学（与原始基因组互补）RNA。复制是通过滚动圆机制进行的，该机制产生了包含基因组多个副本的线性RNA链。HDV核酶的催化活性对于宿主细胞内的病毒复制和病毒颗粒组件至关重要。这是因为它通过一般酸基化学反应来催化病毒RNA自裂性，其中活性位点的胞苷和至少一个金属离子涉及[3]，[4]。解决大型RNA结构的最初工作导致内部核糖体进入位点（IRES）和蛋白RNA复合物（例如信号识别粒子）进行进一步的结构研究[1]。
2021 年国防人文科学研讨会
按需海报 11 月 29 日星期一 – 12 月 1 日星期三 主题：睡眠和疲劳特质水平的认知和心理因素与 COVID-19 期间对睡眠障碍的适应力有关 Sean Drummond、Joshua Wiley、Johanna Boardman、Tony Cunningham 和 Elizabeth Kensinger 可以策略性地利用白天睡眠时间来操纵内部生物钟对夜间工作的反应 Greg Roach、Drew Dawson 和 Charli Sargent 睡觉和起床时间的变化对优秀运动员睡眠质量的影响 Shona Halson、Rich Johnston、Charli Sargent 和 Greg Roach 主题：提高表现的新干预措施 已建立和新提出的认知适应力结构在遵守 COVID-19 防护措施和心理恢复中的作用：一项验证研究 Sabina Kleitman、Dayna J. Fullerton、Lisa Zhang 和 Eugene Aidman P3R - 预处理计划对女性陆军新兵训练结果的影响 Jace Drain、Penny Larsen 和 Herbert Groeller 探索空肠弯曲菌受控人体感染模型中宿主肠道菌群的变化 Blake Stamps、Janelle Kuroiwa、Sandra Isidean、Megan Schilling、Clayton Harro、Kawsar Talaat、David Sack、David Tribble、Alexander Maue、Joanna Rimmer、Renee Laird、Chad Porter、Michael Goodson 和 Frédéric Poly 虚拟环境中的交互 Ken McAnally 和 Guy Wallia 决策辅助演示对多线索信号识别中决策的影响
使用机器学习方法预测全身性癫痫发作
摘要 — 近年来，癫痫发作的脑电图 (EEG) 信号识别已发展成为确定癫痫的常规程序。由于由专业神经科医生对癫痫发作进行物理识别是一项劳动密集型、耗时的过程，而且还会产生一些错误。因此，需要高效、计算机化的癫痫发作检测。导致癫痫发作的脑功能紊乱会对患者的病情产生影响。如果在癫痫发作前就能预测到，那么药物可以非常成功地预防癫痫发作。脑电图 (EEG) 信号被用于使用机器学习算法和复杂的计算方法来预测癫痫发作。此外，影响预期时间和真正阳性预测率的两个重大挑战是从 EEG 信号中提取特征和从 EEG 信号中去除噪声。因此，我们提出了一个提供可靠预处理和特征提取技术的模型。为了自动识别癫痫发作，我们使用了多种基于集成学习的分类器从脑电图信号中提取基于频率的特征。我们的算法提供了更高的真实阳性率，并在癫痫发作之前就对其进行了足够的预见性诊断。在 24 名受试者的头皮脑电图 CHB-MIT 数据集上，该建议的框架检测到了发作前状态的开始，即拘留开始前几分钟的状态，导致真实阳性率 (91%) 高于传统方法，最佳估计时间为 33 分钟，平均预测时间为 23 分 36 秒。根据实验结果，本研究的最大准确率、灵敏度和特异性率分别为 91%、98% 和 84%。
4 ViSig：使用自动解释视觉身体信号...
视觉身体信号是传递特定应用信息的身体姿势。此类信号广泛用于体育（裁判员和裁判员发出信号）、交通运输（海军军官和飞机调度员）和建筑（索具工和起重机操作员发出信号）的快速信息通信，仅举几例。自动解释此类信号有助于在这些行业中保持更安全的运营，有助于记录审计或事故调查目的，并充当体育赛事的记分员。当需要自动化这些信号时，传统上是从观看者的角度通过在摄像机馈送上运行计算机视觉算法来执行。然而，基于计算机视觉的方法在诸如照明变化、遮挡等场景中性能会下降，可能面临分辨率限制，并且安装起来可能很困难。我们的工作 ViSig 打破了传统，而是部署了用于信号解释的人体传感器。我们的主要创新是融合超宽带 (UWB) 传感器（用于捕获身体距离测量）、惯性传感器 (IMU)（用于捕获几个身体部位的方向）和光电二极管（用于手指信号识别），从而实现对信号的稳健解释。通过仅部署少量传感器，我们表明身体信号可以在许多不同的环境中得到明确解释，包括板球、棒球和足球比赛，以及起重机操作和海上导航旗帜信号等操作安全用例，准确率超过 90%。总体而言，我们已经看到了这种方法的巨大前景，并预计未来大量的后续工作将开始使用 UWB 和 IMU 融合模式来解决更一般的人体姿势估计问题。
ViSig：利用身体传感器自动解读视觉身体信号
视觉身体信号是传递特定应用信息的身体姿势。此类信号广泛用于体育（裁判员和裁判员发出信号）、交通运输（海军军官和飞机调度员）和建筑（索具工和起重机操作员发出信号）的快速信息通信，仅举几例。自动解释此类信号有助于在这些行业中保持更安全的运营，有助于记录审计或事故调查目的，并充当体育赛事的记分员。当需要自动化这些信号时，传统上是从观看者的角度通过在摄像机馈送上运行计算机视觉算法来执行。然而，基于计算机视觉的方法在诸如照明变化、遮挡等场景中性能会下降，可能面临分辨率限制，并且安装起来可能具有挑战性。我们的工作 ViSig 打破了传统，而是部署了用于信号解释的人体传感器。我们的主要创新是融合超宽带 (UWB) 传感器（用于捕获身体距离测量）、惯性传感器 (IMU)（用于捕获几个身体部位的方向）和光电二极管（用于手指信号识别），从而实现对信号的稳健解释。通过仅部署少量传感器，我们表明身体信号可以在许多不同的环境中得到明确解释，包括板球、棒球和足球比赛，以及起重机操作和海上导航旗帜信号等操作安全用例，准确率 > 90%。总体而言，我们已经看到了这种方法的巨大前景，并预计未来大量的后续工作将开始使用 UWB 和 IMU 融合模式来解决更一般的人体姿势估计问题。
纹状体星形胶质细胞 A2A-D2 受体...
现在普遍认为星形胶质细胞是突触传递的活跃参与者，因此中枢神经系统中整合信号通讯的神经中心观点正在转向神经星形中心观点。星形胶质细胞对突触活动作出反应，释放化学信号（神经胶质递质）并表达神经递质受体（G 蛋白偶联受体和离子型受体），因此在中枢神经系统中充当神经元信号通讯的共同参与者。G 蛋白偶联受体通过异源化进行物理相互作用，形成具有新的独特信号识别和转导途径的异源体和受体嵌合体，这种能力在神经元质膜上得到了深入研究，并改变了中枢神经系统中整合信号通讯的观点。纹状体神经元质膜上的腺苷 A2A 和多巴胺 D2 受体是通过异源化进行受体间相互作用的最著名例子之一，对生理学和药理学观点都有相关影响。这里我们回顾了天然 A2A 和 D2 受体也可以通过星形胶质细胞质膜上的异源聚合相互作用的证据。发现星形胶质细胞 A2A-D2 异源聚合体能够控制纹状体星形胶质细胞突起释放谷氨酸。本文讨论了纹状体星形胶质细胞和星形胶质细胞突起上的 A2A-D2 异源聚合体在控制纹状体谷氨酸能传递方面的潜在相关性，包括在精神分裂症或帕金森病等病理条件下谷氨酸能传递失调的潜在作用。
Neuroair：来自头皮录制的神经信号的深度学习框架
摘要 - 空气写入识别是一项任务，涉及使用手指运动在自由空间中写的字母。这是手势识别的一种特殊情况，手势与特定语言的字母相对应。脑电图（EEG）是一种用于记录大脑活动的非侵入性技术，已被广泛用于脑部计算机界面应用中。杠杆eeg信号用于空气写作识别提供了一种有希望的替代输入方法，用于人类计算机相互作用。空气写作识别的一个主要优点是用户不需要学习新的手势。通过串联公认的字母，可以形成各种各样的单词，使其适用于更广泛的人群。但是，在使用脑电图信号识别空气写作方面的研究有限，这构成了本研究的核心重点。首先构建了包含在编写英语大写字母过程中记录的EEG信号的NeuroAir数据集。然后与不同的深度学习模型结合探索各种功能，以实现准确的空气写作识别。这些功能包括处理后的脑电图数据，独立的组件分析组件，基于源域的侦察时间序列以及基于球形和头部 - 基于基于的特征。此外，全面研究了不同EEG频带对系统性能的影响。这项研究中达到的最高准确度是44。04％使用独立的组件分析组件和EEGNET分类模型。结果强调了基于EEG的空气写入识别作为人类计算机交互应用中替代输入方法的用户友好模态的潜力。这项研究为未来的进步树立了强大的基准，并证明了基于EEG的空气写作识别的可行性和实用性。
多架无人机系统 (UAS) 运行中的警戒和自动化依赖性：模拟研究
目标：本模拟研究调查了影响多架无人机系统 (UAS) 操作期间持续表现和疲劳的因素。本研究测试了任务完成时间和自动化可靠性对监视任务准确性和对自动化依赖性的影响。它还研究了特征和状态个体差异因素的作用。背景：Warm 的警觉资源模型在人为因素中具有很高的影响力，但需要进一步测试其对需要持续关注的复杂现实任务的适用性。多 UAS 操作不同于标准警觉范式，因为操作员必须在自动化的支持下在多个子任务之间切换注意力。方法：131 名参与者使用配置为低认知要求的多 UAS 模拟执行需要信号识别和符号计数的监视任务，持续 2 小时。在组间操纵自动化可靠性。在执行之前测量五因素模型人格特质。使用邓迪压力状态问卷评估主观状态。结果：在更苛刻的监视任务上的表现准确性显示警惕性下降，尤其是在自动化可靠性较低的情况下。对该任务的自动化依赖性随着时间的推移而下降。状态因素而非特质因素可以预测绩效。在更苛刻的任务条件下，高痛苦与较差的表现有关。结论：警惕性下降可能是多 UAS 监视任务的操作问题。Warm 的资源理论可能需要修改，以纳入与低工作量、疲劳环境中的多任务处理相关的信息处理和任务策略的变化。应用：多 UAS 操作的界面设计和操作员评估应解决包括动机、压力和对自动化的持续关注等问题。
传感器和传感器
Published by IFSA Publishing, S. L., 2021 http://www.sensorsportal.com EEG Real Time Analysis for Driver's Arm Movements Identification * Enrico Zero, Chiara Bersani and Roberto Sacile Department of Informatics, Bioengineering, Robotics and Systems Engineering, University of Genova, Via all'Opera Pia 13, 16145 Genova, Italy电子邮件：enrico.zero@dibris.unige.it收到：2021年1月22日 /接受：2021年4月3日 /出版：2021年4月30日摘要：文献证明了自动驾驶在道路安全，交通拥堵和能源消费方面的潜在好处。必须由高级传感器和技术支持自动驾驶汽车，以建立对外部环境的可靠意识。但是，具有不同自动化水平的汽车在驾驶任务中需要不同水平的人类干预。在这种情况下，主要问题是确定人与自动化驾驶系统之间的相互作用，这在关键情况下需要详尽地了解驾驶员行为。本文提出了一个基于神经网络的EEG信号分类器，以通过其大脑电动活动来识别驾驶员的手臂运动，当时他/她必须转向右转或左转曲线轨迹。基于时间延迟神经网络（TDNN）的分类器旨在当参与者执行动作以移动他/她的手臂在模拟环境中行驶时抓住真正的方向盘时，旨在对人的脑电图进行分类。分类器的性能与大脑信号识别驾驶员的手臂运动有关的表现表现出了有希望的结果，值得进一步探索。关键字：脑电图，识别，神经网络，自动驾驶汽车，安全性。1。在汽车环境中，研究和创新最近集中在实现自动驾驶汽车上。自动驾驶汽车（AV）是指可以通过安装在船上的设备和传感器来检测环境，并在有限或没有人工干预的情况下开车。根据SAE International Standard 0，将AVS分为六个不同级别的自动化，从0级，驾驶员是即将到来的5级的唯一决策者，即车辆由自动驾驶系统（ADS）完全管理。详细说明，在0级，驾驶员执行所有动态驾驶任务（DDT），这些任务包括车辆运动所需的战术和操作功能。1级是