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弹性与可持续性办公室（ORS）联邦赠款...
管理和预算办公室（OMB）于1月27日发布了一份备忘录，标题为“机构赠款，贷款和其他财政援助计划”，该计划指示所有联邦机构暂时暂时暂停受到最近行政命令影响的联邦奖励下的资金支出。尽管政府在1月29日取消了备忘录，但政府释放了美国能源行政命令，该命令下令对IIJA和IRA的90天停顿，拨款支持“绿色新政”的资金，这是有效的。在1月31日，就纽约等人与特朗普的案件，一名联邦法官对所有特朗普政府的企图（包括行政命令和OMB备忘录）发布了全国性临时限制令，以暂停联邦资金。根据裁决，所有联邦机构均被指示在2月3日之前将临时限制令通知基金。ORS已收到我们联邦授予机构中某些但不是全部的通知。ORS已与我们的联邦赠款官员联系，以寻求前进的步骤，但是，在发出命令后，取消了与不同联邦部门的联邦项目官员的多次计划会议，并在法院下令临时限制命令后继续取消。联邦总资金处于危险之中：$ 139,535,927.27在以下气候领域的联邦赠款基金计划和项目：
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第 11 空降师在阿拉斯加启动，提高了作战能力，并让我们的北极天使有了明确的目标、身份和使命感。 首个作战路径——太平洋路径和 DEFENDER-Pacific 的演变——增加了陆军对综合威慑的贡献。我们增加了前沿存在和态势、联合备战以及盟友和合作伙伴的互操作性和信心。 美国陆军在印太地区建立了第一个区域作战训练中心，即联合太平洋多国备战中心。凭借在夏威夷和阿拉斯加的驻地以及我们向该地区派出的可输出能力，USARPAC 在 JPMRC-HI（'21 年秋季）、JPMRC-AK（'22 年冬季）和印度尼西亚的 JPMRC-X（'21 年夏季）进行了首次轮换。 JPMRC 还为“超级鹰之盾”演习的历史性演变铺平了道路，该演习从 2021 年的美印双边陆军演习发展到 2022 年包括 14 个国家和所有美国军种。 美国太平洋陆军首次与陆军分析中心密切合作，与太平洋舰队的 GLOBAL 14 演习联手，为国家重点战区的联合学习活动做出贡献。 在 2 年的新冠疫情停顿之后，历史上规模最大的太平洋陆军研讨会汇集了 2,800 多名军种成员、平民、盟友和合作伙伴，共同探讨安全问题。
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第 11 空降师在阿拉斯加启动，提高了作战能力，并让我们的北极天使有了明确的目标、身份和使命感。 首个作战路径——太平洋路径和 DEFENDER-Pacific 的演变——增加了陆军对综合威慑的贡献。我们增加了前沿存在和态势、联合备战以及盟友和合作伙伴的互操作性和信心。 美国陆军在印太地区建立了第一个区域作战训练中心，即联合太平洋多国备战中心。凭借在夏威夷和阿拉斯加的驻地以及我们向该地区派出的可输出能力，USARPAC 在 JPMRC-HI（'21 年秋季）、JPMRC-AK（'22 年冬季）和印度尼西亚的 JPMRC-X（'21 年夏季）进行了首次轮换。 JPMRC 还为“超级鹰之盾”演习的历史性演变铺平了道路，该演习从 2021 年的美印双边陆军演习发展到 2022 年包括 14 个国家和所有美国军种。 美国太平洋陆军首次与陆军分析中心密切合作，与太平洋舰队的 GLOBAL 14 演习联手，为国家重点战区的联合学习活动做出贡献。 在 2 年的新冠疫情停顿之后，历史上规模最大的太平洋陆军研讨会汇集了 2,800 多名军种成员、平民、盟友和合作伙伴，共同探讨安全问题。
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第 11 空降师在阿拉斯加启动，提高了作战能力，并让我们的北极天使有了明确的目标、身份和使命感。 首个作战路径——太平洋路径和 DEFENDER-Pacific 的演变——增加了陆军对综合威慑的贡献。我们增加了前沿存在和态势、联合备战以及盟友和合作伙伴的互操作性和信心。 美国陆军在印太地区建立了第一个区域作战训练中心，即联合太平洋多国备战中心。凭借在夏威夷和阿拉斯加的驻地以及我们向该地区派出的可输出能力，USARPAC 在 JPMRC-HI（'21 年秋季）、JPMRC-AK（'22 年冬季）和印度尼西亚的 JPMRC-X（'21 年夏季）进行了首次轮换。 JPMRC 还为“超级鹰之盾”演习的历史性演变铺平了道路，该演习从 2021 年的美印双边陆军演习发展到 2022 年包括 14 个国家和所有美国军种。 美国太平洋陆军首次与陆军分析中心密切合作，与太平洋舰队的 GLOBAL 14 演习联手，为国家重点战区的联合学习活动做出贡献。 在 2 年的新冠疫情停顿之后，历史上规模最大的太平洋陆军研讨会汇集了 2,800 多名军种成员、平民、盟友和合作伙伴，共同探讨安全问题。
使用EEG信号自动对睡眠呼吸暂停类型和严重性进行分类
摘要：睡眠呼吸暂停是一种潜在的致命疾病，会导致睡眠期间频繁的呼吸停顿。先前的研究表明，在睡眠期间对EEG信号的监测可以自动检测呼吸暂停事件。然而，需要对特定呼吸暂停类型进行更全面的分类及其严重性，以准确临床诊断和对关键呼吸暂停发作的实时检测。在这项研究中，我们采用了来自25名呼吸暂停患者的带注释的EEG信号，并使用EEG频域和非线性特征构建了两个不同的分类器，用于呼吸暂停严重程度和呼吸暂停类型的多类分类。在两个分类问题中，三个模型，即评估并比较了支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA）和幼稚的贝叶斯（NB）。结果表明，SVM模型在两个分类问题中都表现出了最佳的精度，高于基线水平。呼吸暂停严重程度的二进制分类中的SVM性能是可以接受的（76％的平均准确性），但是在呼吸暂停类型的多类分类的情况下，SVM分类器并未达到所有呼吸暂停类型的可接受性能（48％的平均精度）。我们的发现表明，除了检测呼吸暂停发作外，EEG信号还可以用于呼吸暂停严重程度的分类，这可能导致开发准确的诊断系统以自动评估和睡眠障碍的管理。
翻译 GWAS 识别的心律基因座和……
一项全基因组关联研究 (GWAS) 的荟萃分析确定了八个与心率变异性 (HRV) 相关的基因座，但这些基因座中的候选基因仍未得到表征。我们开发了基于图像和 CRISPR/Cas9 的流程，系统地表征活斑马鱼胚胎中 HRV 的候选基因。在转基因表达平滑肌细胞 GFP 的斑马鱼 (Tg[ acta2:GFP ]) 的卵子中同时靶向六个人类候选基因的九个斑马鱼直系同源物，以使跳动的心脏可视化。在受精后 2 天和 5 天，对 381 个活的完整斑马鱼胚胎中的心房跳动进行 30 秒重复记录的自动分析突出显示了影响 HRV 的基因（ hcn4 和 si:dkey-65j6.2 [KIAA1755] ）；心率（ rgs6 和 hcn4 ）；以及窦房停顿和骤停风险（ hcn4 ）。暴露于 10 或 25 µM 伊伐布雷定（HCN 的开放通道阻断剂）24 小时后，在受精后 5 天，剂量依赖性地导致 HRV 升高和心率降低。因此，我们的筛选证实了已确定的心率和节律基因（RGS6 和 HCN4）的作用；表明伊伐布雷定可以降低斑马鱼胚胎的心率并增加 HRV，就像在人类中一样；并突出了一个在 HRV 中发挥作用的新基因（KIAA1755）。
Dilithium Post 的高吞吐量 GPU 实现...
摘要。数字签名是各种协议中提供完整性和真实性的基本构建块。量子计算的发展引发了人们对传统签名方案所提供的安全保障的担忧。CRYSTALS-Dilithium 是一种基于格密码学的高效后量子数字签名方案，已被美国国家标准与技术研究所选为标准化的主要算法。在这项工作中，我们提出了 Dilithium 的高吞吐量 GPU 实现。对于单个操作，我们采用一系列计算和内存优化来克服顺序约束、减少内存使用和 IO 延迟、解决银行冲突并缓解管道停顿。这为每个操作带来了高且平衡的计算吞吐量和内存吞吐量。在并发任务处理方面，我们利用任务级批处理来充分利用并行性并实现内存池机制以实现快速内存访问。我们提出了一种动态任务调度机制来提高多处理器占用率并显着缩短执行时间。此外，我们采用异步计算并启动多个流来隐藏数据传输延迟，并最大限度地发挥 CPU 和 GPU 的计算能力。在所有三个安全级别中，我们的 GPU 实现在商用和服务器级 GPU 上实现了超过 160 倍的签名加速和超过 80 倍的验证加速。这为每个任务实现了微秒级的摊销执行时间，提供了一种适用于实际系统中各种应用的高吞吐量和抗量子解决方案。
基于IoT的工业机械预测维护系统
由行业4.0驱动的工业领域的快速发展强调了需要智能维护策略，以确保不间断的操作和优化的绩效。工业机械在制造过程中起着至关重要的作用，其意外故障可能会导致昂贵的生产停顿，降低生产率和产品质量损害。传统的维护方法，例如反应性维护（失败后修复设备）和预防性维护，通常证明效率低下，昂贵且耗时。预测维护（PDM）通过基于实时数据分析的设备故障提供了更有效的替代方案。这种方法允许维护团队采取积极行动，减少停机时间，延长设备的寿命并最大程度地减少运营费用。物联网（IoT）的出现通过对工业机械进行持续的实时监控，进一步彻底改变了预测性维护。IoT传感器可以捕获关键数据，例如温度，振动和压力，并将其传输到分析平台进行处理。与高级数据分析和机器学习算法的集成在一起，有助于准确的故障检测和预测。但是，实施基于IoT的预测维护系统提出了一些挑战，例如数据安全性，网络延迟以及有效处理大量传感器数据的需求。本文旨在通过提出一个可扩展和强大的基于物联网的预测维护框架来解决这些挑战。本研究的主要贡献包括：
脑电图上的前额叶高伽马标记感知和想象中的音乐节奏周期性
摘要 已知有节奏的听觉刺激能引发神经群体中匹配的活动模式。此外，最近的研究表明高伽马大脑活动在听觉处理中具有特殊重要性，因为它参与了听觉短语分割和包络跟踪。在这里，我们使用来自 8 名人类听众的皮层脑电图 (ECoG) 记录来查看在节奏感知和想象过程中高伽马活动的周期性是否跟踪音乐节奏包络中的周期性。通过指示参与者想象节奏在几次重复的停顿期间继续，可以引发节奏想象。为了确定高伽马活动周期跟踪音乐节奏周期的电极，我们计算了音乐节奏和神经信号的自相关 (ACC) 之间的相关性。参与者听白噪声的条件用于建立基线。颞上回听觉区和两个半球额叶区域的高伽马自相关与音乐节奏的自相关显著匹配。总体而言，在右半球观察到大量重要的电极。特别有趣的是右前额叶皮层中的一大群电极在节奏感知和想象时都处于活跃状态。这表明有意识地处理节奏的结构，而不仅仅是听觉现象。自相关方法清楚地表明，从皮层电极测量的高伽马活动既跟踪注意的节奏，也跟踪想象的节奏。
使用人工智能分析和教授医疗保健领域的沟通
沟通是有效医疗保健的核心组成部分，影响着许多患者和医生的结果，但分析和教学都很复杂且具有挑战性。基于人类的编码和审计系统耗时且成本高昂；因此，人们对将人工智能应用于这一主题非常感兴趣，通过使用监督和无监督学习算法的机器学习。在本文中，我们介绍了健康沟通、它对患者和健康专业人员结果的重要性，以及支持这一领域对严格经验数据的需求。然后，我们讨论了历史交互编码系统和在健康环境中应用人工智能 (AI) 自动化此类编码的最新发展。最后，我们讨论了人工智能编码的可靠性和有效性的现有证据、人工智能在沟通训练和审计中的应用，以及该领域的局限性和未来方向。总之，机器学习的最新进展使得准确的文本转录以及对韵律、停顿、能量、语调、情感和沟通风格的分析成为可能。研究已证实机器学习算法具有中等至良好的可靠性，可与人工编码相媲美（或更佳），并已确定沟通变量与患者满意度之间存在一些预期和意外的关联。最后，人们尝试将人工智能应用于沟通技巧培训，以提供审核和反馈，并通过使用虚拟形象。这看起来很有希望提供保密且易于访问的培训，但最好将其用作基于人类的培训的辅助手段。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。