XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单频
全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
识别IVIS频谱上的组件-UF ICBR
IVIS频谱成像系统是在麻醉下构建现场受试者的，为其具有集成的麻醉递送系统。这包括用户可访问的大部分物理组件零件。仪器的机电控制是通过计算机上的软件操作的。有关软件控件操作的详细信息，请参阅SOP。
3.18 MEMS原子时钟 - 时间和频划分
3.18.1 Introduction to MEMS Atomic Clocks 572 3.18.1.1 Introduction 572 3.18.1.2 Vapor Cell Atomic Clocks 573 3.18.1.3 Coherent Population Trapping 575 3.18.1.4 CPT in Small Vapor Cells 577 3.18.2 Design and Fabrication 578 3.18.2.1 Introduction 578 3.18.2.2 Physics Package 579 3.18.2.2.1简介579 3.18.2.2.2垂直腔表面发射激光580 3.18.2.2.3蒸汽单元581 3.18.2.2.4光学584 3.18.2.2.2.5加热585 3.18.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2.2 CSAC 588 3.18.2.3.3其他MEMS共振器588 3.18.2.4控制电子设备590 3.18.2.5包装591 3.18.3性能592 3.18.3.1简介592 3.18.3.2频率稳定592 3.18.3.2.2-2.2.2.2.2.2.3.3.1.2.5频率592 3.18.1.长期频率稳定性595 3.18.3.3功耗596 3.18.3.4尺寸597 3.18.4高级技术597 3.18.4.1简介597 3.18.4.2共振对比597 3.18.4.4.4.4 Introduction 600 3.18.5.2 End-State CSAC 600 3.18.5.3 Nanomechanically Regulated CSAC 601 3.18.5.4 CPT Maser 601 3.18.5.5 Raman Oscillator 601 3.18.5.6 Ramsey-Type CPT Interrogation 602 3.18.5.7 N-Resonances 602 3.18.5.8 Others 603 3.18.6 Other MEMS Atomic Sensors 603参考文献605
跳频窄带波形的时隙争用访问
– 节点使用均匀（0，t u ）分布从连续争用窗口中随机抽取起始时间，其中 t u 是窗口的持续时间。– 起始时间被转换到 TDMA 时间结构上，以避免在动态数据时隙之外传输。– 如果在起始时间之前接收到传入传输，则取消争用并在信道可用时重新启动
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
正交时频空间集成传感与通信：综述
摘要 — 欧洲 6G 旗舰项目 Hexa- X 提出，第六代 (6G) 无线通信系统预计将集成智能、通信、传感、定位和计算。这种集成的一个重要方面是集成传感和通信 (ISAC)，其中传感和通信系统使用相同的波形，以应对频谱稀缺的挑战。最近，提出了正交时频空间 (OTFS) 波形来解决 OFDM 在未来某些无线通信系统中由于高多普勒频移而导致的局限性。在本文中，我们回顾了 ISAC 系统的现有 OTFS 波形，并为未来的研究提供了一些见解。首先，我们介绍 OTFS 的基本原理和系统模型，并对这项创新技术的核心概念和架构提供基础性的理解。随后，我们概述了基于 OTFS 的 ISAC 系统框架。我们全面回顾了 OTFS 辅助 ISAC 系统领域的最新研究发展和最新技术，以全面了解当前的形势和进步。此外，我们对支持 OTFS 的 ISAC 操作和传统 OFDM 进行了彻底的比较，突出了 OTFS 的独特优势，尤其是在高多普勒频移场景中。随后，我们解决了基于 OTFS 的 ISAC 系统面临的主要挑战，确定了潜在的限制和缺点。最后，我们提出了未来的研究方向，旨在激发 6G 无线通信领域的进一步创新。