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World File Search System先验信息
伊迪丝（Edith）：跨河网络的R-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-Backage都具有最少的先验信息
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年1月17日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.16.575835 doi：biorxiv preprint
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。
基于相关的常见空间模式（CCSP）
常见的空间模式（CSP）被证明是一种有效的预处理算法，以通过获得合适的空间过滤器来区分不同类别的基于运动的EEG信号。这些过滤器的性能可以通过正规化的CSP提高，其中将可用的事先信息添加到常规CSP的目标函数中。可以以这种方式使用各种先验信息。在本文中，我们使用不同类别信号的不同类别之间的时间相关性作为先验信息，这可以澄清不同类别的信号之间的相似性，以正规化CSP。更重要的是，提出的目标函数可以很容易地扩展到超过两类的概率。我们使用三个不同的标准数据集评估了提出的方法的性能。基于相关的CSP（CCSP）在两级和多级场景中都优于原始CSP以及现有的正规CSP，原理组件Cnalysis（PCA）和Fisher区分分析（FDA）。模拟结果表明，在平均分类准确性方面，所提出的方法在2类中优于2级中的常规CSP，多级问题的2.23％。
基于直方图的自动分割：从 SEM 图像中分割集成电路结构的新方法
摘要 — 在逆向工程和硬件保证领域，大多数数据采集是通过电子显微镜技术（如扫描电子显微镜 (SEM)）完成的。然而，与光学成像中的同行不同，只有有限数量的技术可用于增强和提取原始 SEM 图像中的信息。在本文中，我们介绍了一种从 SEM 图像中分割出集成电路 (IC) 结构的算法。与本文讨论的现有算法不同，该算法是无监督的、无参数的，并且不需要关于噪声模型或目标图像中特征的先验信息，这使得它在低质量图像采集场景中也有效。此外，还报告并讨论了该算法在 IC 中各种结构和层上的应用结果。索引术语 — 逆向工程、硬件保证、SEM、分割
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。
使用多通道相干方法对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
使用...对轻型飞机客舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假定的波形开始（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号，甚至低通滤波的参考噪声信号）。在测试单通道系统后，通过额外的模拟验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号在经过足够的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。
采用多通道相干方法对轻型飞机座舱进行主动噪声控制
本文讨论了轻型飞机座舱的主动噪声控制系统。基本系统使用残余误差信号的相干平均法来产生驱动二次源的信号。该系统的高级版本使用有关噪声波形的先验信息，自适应过程从假设的波形（具有足够幅度、相位和频率的正弦信号或甚至低通滤波的参考噪声信号）开始。在测试单通道系统之后，通过额外的模拟来验证所实现的噪声抑制，其中考虑了实际飞机座舱的测量声学特性（以脉冲响应为特征）。系统可以扩展到 SIMO（单输入多输出）类型的多通道版本，其中相同的转速计/参考信号经过适当的延迟（噪声信号通过座舱的声学传播）后驱动八个单通道系统，这些系统与多个增益延迟组合连接，以减少各个通道之间的串扰。