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用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
第1阶段，安慰剂对照，单次剂量试验至...
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基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。
单次试验 MEG 数据可通过交叉去噪...
脑成像中普遍存在的一个挑战是噪声的存在，这会阻碍对潜在神经过程的研究，尤其是脑磁图 (MEG) 具有非常低的信噪比 (SNR)。提高 MEG 信噪比的既定策略包括对与同一刺激相对应的多次重复数据进行平均。然而，重复刺激可能是不可取的，因为潜在的神经活动已被证明会在试验过程中发生变化，而重复刺激会限制受试者体验到的刺激空间的广度。特别是，一次观看电影或故事的自然主义研究越来越受欢迎，这需要发现新的方法来提高 SNR。我们引入了一个简单的框架，通过利用受试者在经历相同刺激时神经反应的相关性来减少单次试验 MEG 数据中的噪声。我们在 8 名受试者的自然阅读理解任务中展示了它的用途，在他们阅读同一故事一次时收集了 MEG 数据。我们发现我们的程序可以减少数据中的噪声，并可以更好地发现神经现象。作为概念验证，我们表明 N400m 与单词惊讶的相关性（文献中已证实的发现）在去噪数据中比在原始数据中更明显。去噪数据还显示出比原始数据更高的解码和编码准确度，这表明与阅读相关的神经信号在去噪过程后得到保留或增强。
使用单次水下弹性 - 拉曼激光雷达
摘要：LIDAR已成为水中垂直分析光学参数的有前途的技术。单光子技术的应用使紧凑型海洋激光雷达系统的发展，促进了其在水下部署。这对于进行空气海界面上没有干扰的海洋观测至关重要。然而，同时在532 nm（βM）处于180°处的体积散射函数，而在弹性反向散发信号中，在532 nm（k m激光拉尔）处的激光雷达衰减系数仍然具有挑战性，尤其是在几何近距离信号中受到了几何形状重叠因子（GOF）的影响。为了应对这一挑战，这项工作提出了添加拉曼通道，使用单光子检测获得了拉曼反向散射的轮廓。通过用拉曼信号将弹性反向散射信号归一化，归一化信号对激光雷达衰减系数变化的敏感性大大降低。这允许将扰动方法应用于反转βM并随后获得K M LIDAR。此外，可以降低GOF和激光功率中波动对反转的影响。为了进一步提高分层水体的反转算法的准确性，提出了迭代算法。此外，由于激光雷达的光望远镜采用了一个小的光圈和狭窄的视野设计，因此K M LIDAR倾向于在532 nm处的光束衰减系数（C M）。使用Monte Carlo模拟，建立了C M和K M LIDAR之间的关系，从而允许C M衍生物来自K M LIDAR。最后，通过反演误差分析来验证该算法的可行性。通过在水箱中进行的初步实验来验证LiDAR系统的鲁棒性和算法的有效性。这些结果表明，LIDAR可以准确地介绍水的光学参数，从而有助于研究海洋中的颗粒有机碳（POC）。
改进单次试验分类中的意图检测......
摘要 — 意图解码是免提人机交互 (HCI) 中不可或缺的过程。传统的眼动追踪系统使用单一模型注视持续时间可能会发出忽略用户真实期望的命令。在本研究中，引入了一种眼脑混合脑机接口 (BCI) 交互系统，通过融合多模态眼动追踪和 ERP（源自 EEG 的测量）特征来检测意图。当 64 名健康参与者在 25 个图标中执行 40 分钟的定制自由搜索任务时，记录了他们的眼动追踪和 EEG 数据。提取了相应的眼动追踪和 ERP 注视持续时间。采用五个已验证的基于LDA的分类器（包括RLDA，SWLDA，BLDA，SKLDA和STDA）和广泛使用的CNN方法从离线和伪在线分析中验证特征融合的有效性，并通过调节训练集和系统响应持续时间来评估最佳方法。我们的研究表明，多模态眼动和ERP特征的输入在主动搜索任务的单次试验分类中实现了意图检测的优异性能。并且与单模型ERP特征相比，该新策略也在不同的分类器之间获得了一致的准确率。此外，与其他分类方法相比，我们发现SKLDA在离线测试（ACC=0.8783，AUC=0.9004）和不同样本量和持续时间长度的在线模拟中融合特征时表现出更优异的性能。总之，本研究揭示了一种利用眼脑混合BCI进行意图分类的新颖有效的方法，并进一步以更精确、更稳定的方式支持了免提HCI的实际应用。
隔离式原边反馈单级有源PFC LED驱动芯片- HW8305B
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带整流 IoU 损失的单次双叉检测器
基于CNN的目标检测器中，特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征，主要是为了丰富低级特征的语义信息，而忽略了高级特征的增强，这会导致不同层次的特征之间不平衡，特别是高级特征中严重缺乏细节信息，从而难以得到准确的边界框。在本文中，我们引入了一种新的双管齐下的传导思想，从前向和后向探索不同层之间的关系，可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下，我们提出了一个双管齐下网络（TPNet）来实现高级特征和低级特征之间的双向传递，这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外，由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡，定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此，在我们的 TPNet 中，提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失，称为 Rectified IoU (RIoU) 损失，以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度，同时抑制低 IoU 样本的梯度，从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
亚利桑那州 2023 年 6 月 30 日单次审计
独立审计师根据根据政府审计准则对基本财务报表进行的审计，对财务报告内部控制以及合规性和其他事项出具的报告 亚利桑那州州长凯蒂·霍布斯 (Katie Hobbs) 亚利桑那州参议院议长沃伦·彼得森 (Warren Peterson) 亚利桑那州众议院议长本·托玛 (Ben Toma) 亚利桑那州最高法院首席大法官安·蒂默 (Ann Timmer) 我们根据美国公认审计准则和美国审计长发布的《政府审计准则》中适用于财务审计的标准，审计了亚利桑那州截至 2023 年 6 月 30 日的政府活动、商业类活动、汇总离散呈现的组成单位、每个主要基金和汇总剩余基金信息的财务报表，以及财务报表的相关附注，这些共同构成了该州的基本财务报表，并于 2024 年 11 月 7 日发布了报告。我们对亚利桑那州医疗保健成本控制系统 (AHCCCS) 和亚利桑那州经济安全部发表了保留意见（DES）活动如下表所列：