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World File Search System同余伪
使用双层脑电图来表征和消除乒乓球运动中的伪影
摘要：研究人员可以通过研究在现实环境中运动的人类来提高大脑研究的生态效度。最近的研究表明，双层脑电图可以提高步态过程中脑电皮层记录的保真度，但目前尚不清楚这些积极结果是否可以推广到非运动范式。在我们的研究中，我们在参与者打乒乓球时用双层脑电图记录大脑活动，乒乓球是一项全身反应性运动，可以帮助研究视觉运动反馈、物体拦截和表现监控。我们用时频分析和相关头皮和参考噪声数据来表征伪影，以确定不同传感器捕获伪影的效果。正如预期的那样，单个头皮通道与噪声匹配通道时间序列的相关性高于与头部和身体加速度的相关性。然后，我们比较了使用和不使用双层噪声电极的伪影去除方法。独立成分分析将通道分成多个成分，我们根据偶极子模型的拟合并使用自动标记算法来计算高质量大脑成分的数量。我们发现使用噪声电极进行数据处理可以提供更清晰的大脑成分。这些结果推动了记录需要全身运动的人类行为中高保真大脑动态的技术方法，这将对脑科学研究大有裨益。
伪批处理转换：一种新的方法，可以通过撤回饲料批次
传统上，在较大的生物反应器中优化了批处理过程，在该生物反应器中，样品分数且效果可以忽略不计。然而，使用小型化的多重发酵系统（例如AMBR15，Bioletract），越来越多地对克隆选择或进食策略进行高通量筛选[2]。使用机器学习来优化生物过程的快速进步是高通量小体积培养的驱动因素之一[3]，[4]，大多数系统都遭受了大量采样分数。甚至具有较大工作量的反应堆在撤回重要样品以防止反应堆溢出，延长培养时间并减少发酵之间的时间[5]，[6]时，也可能会遇到重大错误，尤其是在反应器以环状或重复性的喂养料模式操作的情况下。
公钥伪enentanglement和学习基态纠缠结构的硬度
鉴于当地的哈密顿量，确定其基态的纠缠结构有多困难？我们表明，即使一个人只是试图决定基态是否是vs vs vs nake nake纠缠的尺寸，我们也表明这个问题在计算上是可悲的。我们通过在公钥环境中构建强大形式的伪enentangrement来证明这一点，在该环境中，用于准备国家的电路是公共知识。特别是，我们构建了两个量子电路家族，这些量子回路与近距离纠缠的状态相比，但在学习误差（LWE）假设下，对电路的经典描述仍无法区分。电路的难以区分，然后使我们能够将自己的建筑转化为哈密顿人。我们的工作打开了哈密顿复杂性的新方向，例如，学习某些物质阶段是否难以学习。
用于验证纤维束成像和评估伪影的物理和数字模型
纤维束成像广泛用于通过扩散加权磁共振成像 (dMRI) 在体内非侵入性地绘制白质束。与所有科学方法一样，无论是在基础神经科学领域还是在临床环境中，适当的验证都是成功应用纤维束成像的关键先决条件。众所周知，从局部扩散信号间接估计纤维束非常模糊且极具挑战性。此外，纤维束成像方法的验证因缺乏真实的基础事实而受到阻碍，这是由极其复杂的大脑微结构造成的，这种微结构无法通过非侵入性直接观察到，而大脑中庞大的长距离纤维连接网络的基础正是纤维束成像方法的实际目标。作为可用于验证的真实基础事实的体内数据的替代品，一种广泛且成功采用的方法是使用合成幻影。在这项工作中，我们概述了物理和数字幻影领域的最新技术，回答了以下指导性问题：“什么是 dMRI 幻影，它们有什么用处？”，“用于验证纤维束成像的理想幻影是什么样的？”和“研究界可以使用哪些幻影、幻影数据集和用于创建它们的工具？”。我们将进一步讨论使用 dMRI 幻影的局限性和机遇，以及该研究领域未来可能的发展方向。
量子伪心灵感应和科亨-斯佩克定理
根据 Specker、Bell、Kochen 和 Specker 等人的研究结果，量子力学系统通常不能用隐变量（即决定系统在所有可能测量下行为的经典参数）来描述。Kochen 和 Specker 的结果意味着三维或更高维系统不能以经典方式确定性地、一致地同时为所有可能的替代测量做好准备，而 Bell 则表明量子系统中纠缠部分的行为可以是非局部的：从经典角度来看，它只能通过各部分之间的通信来解释，而不能通过共享信息来解释。伪心灵感应游戏被作为非局部行为的确定性版本引入，是可以通过共享量子（而非经典）信息来完成的分布式任务。我们展示了 Kochen 和 Specker 的结果与非局域性（即伪心灵感应）之间的密切联系：根据 Kochen-Specker 定理，量子系统的每一组替代测量值都是“不可预测的”，都会导致伪心灵感应游戏，反之亦然。我们的研究结果是，存在使用最大纠缠量子三元对作为资源的伪心灵感应游戏，而不存在仅需要量子比特对的游戏。
使用多尺度全卷积神经网络校正运动伪影
缩写：FCN = 完全卷积神经网络；MSE = 均方误差；SSIM = 结构相似性指数在 MRI 检查期间，患者运动会导致伪影，而伪影是临床实践中造成图像质量下降的常见原因，据报道，这会影响 10% – 42% 的脑部检查的图像质量。1、2 在图像采集时可能会识别出对 MRI 检查诊断价值有重大影响的运动伪影，导致近 20% 的 MRI 检查出现重复序列。1、3 这些重复序列会给放射科带来大量的时间和财务成本。1 由于无法保证患者在重复序列期间能够更好地保持静止，因此图像的诊断价值往往会受到影响。
减少语音扭曲和通过损失功能增强语音的伪影
深度学习的语音增强已取得了显着的进步。然而，诸如语音扭曲和伪像之类的挑战仍然存在。这些问题可以降低听觉质量和语音识别系统的准确性，这在采用轻量级模型时尤其。因此，本文研究了管理语音失真和伪像的基本原则，并引入了一种新颖的组合损失函数，该函数整合了语音活动检测（VAD）信息和语音连续性以解决问题。此外，基于提出的损失功能设计了一种新的培训策略，以解决训练极小模型上这种综合损失的困难。实验 - 我们的方法对DNS2020数据集的有效性和实际会议数据在增强主观和objective语音指标以及自动语音识别（ASR）性能方面的有效性。索引术语：言语增强，损失功能，语音差异，光谱中断，伪影
Photonic伪影中的比率发光纳米热度法
摘要：科学和技术的持续发展需要在越来越高的空间分辨率下进行温度测量。具有温度敏感发光的纳米晶体是提供高精度和远程读取的这些应用的流行温度计。在这里，我们证明了比率发光热实验可能会遭受纳米结构环境中的系统误差。我们将基于灯笼的发光纳米热计处于距AU表面高达600 nm的控制距离。尽管这种几何形状不支持吸收或散射谐振，但由于光态的变化密度变化导致温度计的变形导致高达250 K的温度读出误差。我们的简单分析模型解释了温度计发射频率，实验设备以及误差幅度的样品的效果。我们在几种实验场景中讨论了我们发现的相关性。这种错误并不总是发生，但是在反映界面或散射对象附近的测量中可以预期它们。关键字：光子学，光态的密度，温度传感，纳米晶，灯笼的发射
中小型热电联产 (CHP) 的回顾...
摘要：能源系统向 100% 可再生能源 (RES) 转型的趋势正在开始显现其影响，并越来越受到人们的接受。在这种情况下，大型光伏和风力发电厂将发挥主导作用。同时，随着电力运输、热泵和电转气技术的日益普及，能源消费的电气化预计将进一步发展。RES 的不可完全预测性是其众所周知的缺点，考虑到能源转型，它将需要使用储能技术，特别是大规模的电能到化学转化和化学能到电能的再转化。尽管如此，在这种情景下，关于中小型 CCHP 技术的潜在作用的分析文献还很少。因此，本文的目的是探讨在上述情景下，由废热驱动的热电联产 (CHP) 和/或冷热电联产 (CCHP) 技术可能发挥的作用。首先，本文对可能由低温余热源供电的中小型热电联产技术进行了回顾。然后，对拉彭兰塔理工大学研究人员研究的 100% 可再生能源情景进行了回顾（通过所谓的“LUT 模型”），以确定可以为中小型热电联产技术供电的潜在低温余热源。其次，通过从双方收集的交叉数据，介绍了上述余热源和所回顾的热电联产技术之间的一些可能的相互作用。结果表明，最适合所选热电联产技术的余热源是与燃气轮机（热回收蒸汽发生器）、蒸汽轮机和内燃机相关的余热源。还进行了初步的经济分析，结果表明，在电力和热力生产方面，所考虑的热电联产技术每单位安装千瓦的潜在年节约额分别可达 255.00 欧元和 207.00 欧元。最后，讨论了 100% 可再生能源情景中热电联产/冷电联产集成的碳足迹前景。