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基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能使用 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以与任意定位的电极一起工作，通过利用它们在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，以及利用来自多个参与者的数据的多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
通过大脑键盘增强沟通能力
脑机接口 (BCI) 技术是一项突破性的创新，彻底改变了严重运动障碍患者与世界互动的方式。脑电图 (EEG) 传感器与 Brain Keyboard 等应用的集成标志着向前迈出了关键一步。通过捕捉和解释眨眼等简单动作触发的脑信号，这些传感器使用户能够控制虚拟键盘，超越了传统运动通路的限制。这种人脑与外部设备之间的直接通道为交流提供了前所未有的途径，对于那些患有瘫痪或闭锁综合症等疾病的人来说尤其宝贵。BCI 的深远影响远远超出了促进文本交流的范围；对于面临严重身体挑战的人来说，它们代表着一条生命线，是通往自主和参与的桥梁。通过这些界面，用户可以表达想法、表达情感并积极参与社交互动，从根本上提高他们的生活质量。这一技术奇迹不仅打破了沟通障碍，而且在更广泛的应用中也大有可为。随着 BCI 的发展，其潜力包括实现对机器人假肢的控制，使用户能够完成曾经被认为不可能完成的任务。此外，BCI 的影响延伸到神经科学领域，为理解认知过程和神经系统疾病提供了一个独特的窗口。解码和解释大脑活动的能力不仅有助于促进交流，而且还为开创性研究和潜在疗法铺平了道路。挑战依然存在，例如提高信号准确性和简化可用性，但 BCI 为运动障碍人士提供的显著好处继续推动这一充满活力的领域的持续创新。最终，EEG 传感器、处理单元和用户界面在 BCI 中的融合预示着一个包容性和赋权的新时代，以前因身体限制而被边缘化的个人将找到表达、互动和独立的新途径。这项变革性的技术不仅解锁了交流，而且是重塑我们对人类大脑及其复杂运作方式的理解的关键，有望在未来使残疾不再限制人们与世界互动的能力。
评估智能空中手势语法的接受度的文章
摘要：中手势界面已在特定场景中流行起来，例如通过头戴式显示器与增强现实的交互、通过智能手机或游戏平台进行特定控制。本文探讨了使用位置感知的基于空中手势的命令三元组语法与智能空间进行交互。该语法的灵感来自人类语言，构建为具有命令结构的呼格。在“请打开灯！”这样的句子中，通过模仿其首字母/首字母缩略词（呼格，与句子的省略主语一致）的手势来调用被激活的对象。然后，几何或方向手势识别动作（命令式动词），可能包括对象特征或要与之联网的第二个对象（补语），也由首字母或首字母缩略词表示。从技术上讲，依赖于可训练的多设备手势识别层的解释器使对/三元组语法解码成为可能。识别层适用于可抓取设备（智能手机）和自由手持设备（智能手表和外部深度摄像头）以及特定编译器的加速度和位置输入信号。在 Living Lab 设施的特定部署中，语法已通过使用源自英语的词典（关于首字母和首字母缩略词）进行实例化。对 12 名用户的受试者内分析使我们能够分析手势语法在其三种设备实现（可抓取、可穿戴和无设备）中的语法接受度（就可用性、手势对物体动作的一致性和社会接受度而言）和技术偏好。参与者对学习语法的简单性及其在管理智能资源方面的潜在有效性表示了共识。在社交方面，参与者倾向于在户外活动中使用手表，在家庭和工作环境中使用手机，强调了社交背景在技术设计中的重要性。由于其效率和熟悉度，手机成为手势识别的首选。该系统可适应不同的传感技术，解决了可扩展性问题（因为它可以轻松扩展到新对象和新动作）并允许个性化交互。
大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
未分类 未分类
联合终端控制训练和演练系统 (JTC TRS)：TACP 固定和便携式模拟器组成 JTC TRS。该模拟器项目通过提供独立和分布式任务操作 (DMO) 功能的高保真 JTAC 和战斗控制小组 (CCT) 模拟系统来训练控制作战行动空中支援的人员。JTC TRS 将能够连接到 DMO 网络，以允许地理上分离的高保真近距离空中支援平台、JTAC 和 CCT 在无风险环境中一起训练。固定模拟器使操作员能够使用与任务任务相关的定制动态场景进行联合近距离空中支援 (JCAS) 训练/任务演练。此外，该模拟器将能够使用严苛空军基地作战的战术应用为 CCT 提供战术空中交通管制训练。JTAC 模拟器提供 DMO 能力，可与机组全任务训练器、任务训练中心和空中支援行动中心 (ASOC) 联网。其主要重点是提供空地虚拟训练环境，用于网络化空地训练和任务演练能力，这将培养 JTAC 和 CCT 技能，并训练机组人员在靠近友军地面部队的情况下完成复杂的 JCAS 任务。JTAC 模拟器将使用行业标准与联合/姊妹服务空地模拟完全互操作。使用模拟器进行训练有可能通过提高空中和地面人员之间的协调技能以及提高 JTAC 和机组人员的熟练程度来减少平民伤亡、附带伤害和误伤。生产 JTC TRS 固定配置的采购策略将作为使用增量开发的渐进式采购方法执行。在生产系统准备好投入使用之前，将部署临时模拟器以支持 JTAC 资格培训和可部署 JTAC 的准备工作。DMS 努力包括移除模拟器系统内的报废软件/硬件，并转向可持续且具有网络弹性的模块化、通用开放系统架构。实施模拟器通用架构要求和标准 (SCARS) 计划下定义的要求和标准。资金可用于解决新出现的和短期通知的制造和材料短缺 (DMSMS) 问题。
一项可行性研究 - UCL发现 - 伦敦大学学院
摘要在深脑刺激（DBS）患者中，皮层皮层局部局部电位（LFP）记录与磁脑摄影（MEG）的刺激能够研究皮质性皮层通信作用，并提供对DBS机制的见解。到目前为止，这些记录是在外部铅的后术患者中进行的。但是，新一代的远程刺激器使记录和流式植入患者的LFP数据成为可能。然而，是否可以将这种流媒体与MEG结合在一起。在本研究中，我们测试了最常见的远程刺激器 - 三种不同的MEG系统中具有幻影的Medtronic感知PC：两个低温扫描仪（CTF和MEGIN）和一个经过经验的光学泵送磁力仪（OPM）的系统。我们发现，当与新的感觉分割的潜在客户结合使用时，感知PC遥测流仅在123 Hz和谐波的MEG中产生带限的干扰。但是，与较旧的铅模型一起使用的“传统流媒体模式”会在感兴趣的生理范围（低于50 Hz）中产生多个PLE，密集的人工体峰。刺激对MEG批判性的影响取决于它是在双极性（在铅上的两个接触之间）还是单极（在铅接触和刺激器案例之间）进行的。单极DBS对MEG产生严重干扰。但是，我们发现OPM系统对这种干扰更具弹性，并且至少对于有限的频率范围，可以提供无伪影的调查。从帕金森氏症患者植入了PC和丘脑下感觉的铅的梅金系统中的静止测量结果揭示了与我们的幻影记录一致的人类模式。此外，该患者中LFP-MEG连贯性的分析表明，振荡性相干网络的频率和地形一致，与外部化导线进行的已发表组研究中描述的振动性网络相一致。总而言之，感知PC遥测流的感觉与MEG兼容。此外，OPM传感器可以为研究DBS效应提供其他新的机会。
有机废物的堆肥过程
I.引言废物是任何现代社会效率低下的象征，也是未分配资源的代表。1个有机废物，例如，MSW主要是由房屋持有，工业和公共服务生成的。通过增加人口，行业和公共服务来增加MSW的数量。垃圾填埋场中的有机废物处置已引发了各种环境问题，例如温室气体排放和渗滤液。2未经处理的有机废物沉水池在土壤上，排放到治疗环境或人类健康的土地，水或空气中。3,4土壤污染是将一种或多种化学，物理和生物学物体进入土壤的条件，它们会破坏土壤结构并使植物难以适应。环境废物将被正确食用废物的生物清理。分解剂在通过生态系统的能量流中起关键作用。它们将死亡的生物分解成简单的无机材料，从而使主要生产者可以使用营养。在活土壤中，各种生物（微生物和动物群）在生命中进行各种活动。分解过程和原始有机材料的分解过程以完成堆肥，而分解剂分解了死者，有机材料，碎屑（如千足虫，earth，earth，termites） - 食用死有机体废物。死植物材料，例如叶子和木材，动物尸体和粪便。他们作为地球的清理工作人员执行有价值的服务。没有分解剂，死树，死昆虫和死动物将堆积在各处。更重要的是，分解器使生态系统的主要生产商（通常是植物和藻类）可以使用重要的营养。分解器将复杂的有机材料分解为更多的基本物质，水和二氧化碳，以及含有氮，磷和钙的简单化合物。所有这些成分都是植物需要生长的物质。5一些分解剂是专门的，只分解了某种死者。其他是以许多不同材料为食的通才。分解器将养分返回到土壤或水中，生产者可以使用它们生长和繁殖。6大多数分解剂是微观生物，包括原生动物和细菌。其他分解器足够大，可以看到没有显微镜。它们包括真菌以及无脊椎动物有时称为letritivores，其中包括earth，白蚁和千足虫。分解过程，原始有机材料对成品堆肥的分解。自从生命首次出现在
Cruden摩托车模拟器评估
摩托车行业的研究落后于汽车行业的研究。特别是在安全方面，需要进行更多研究，因为摩托车在道路伤亡人数中占比过高。车辆研究中的重要工具是车辆模拟器。使用摩托车模拟器使制造商能够开发新的摩托车技术，并可以使摩托车更安全。不幸的是，可用的摩托车模拟器很少，用于开发新摩托车和摩托车安全系统的模拟器就更少了。此外，对现有摩托车模拟器的验证不足，可用的设计知识也很少。本论文评估了 Cruden 摩托车模拟器，并表明它可以用于摩托车研究。该评估由三部分组成。首先，基于现有文献开发了一种新的摩托车动力学模型，并使用参数估计方法对虚拟模拟数据进行了验证。结果表明，存在倾覆和摇摆特征模态，并且这些特征模态表现出与真实摩托车中观察到的定性相似的行为。摩托车模拟器使用 Stewart 平台和车把控制加载器为用户提供运动提示。在第二部分中，对这两个系统进行了评估。对于这两个系统，都使用特定的输入序列来收集输出数据。使用系统识别方法，对运动平台和车把控制加载器的动力学特性进行了评估。将动力学特性与摩托车动力学模型所需的特性进行比较，结果表明 Stewart 平台和车把控制加载器具有足够的带宽和足够小的相位延迟，可以准确模拟摩托车动力学。在第三部分也是最后一部分中，使用人类研究方法进一步评估摩托车模拟器。在速度感知实验中，参与者被要求在无限高速公路上以三种不同的速度骑行，结果表明，摩托车模拟器上的速度感知与现实生活中观察到的情况相对应：参与者整体低估了他们的骑行速度。还观察到，高速下的速度感知相对比低速下更准确，这也与文献中的发现相符。本研究的这部分还提出了另外两个问题，即摩托车模拟器是否真的需要平台运动和上身跟踪。为了回答这些问题，参与者被要求沿着一条轨迹骑摩托车，该轨迹有四个半圆形拐角，由短直道隔开。比较了转向扭矩和车道偏差等客观指标以及工作量和模拟器晕动症等主观指标。最后，结果表明，平台运动显著提高了骑手的表现和对摩托车模拟器的感知，但未能证实关于上肢追踪的重大发现。
65 寄生电容对精度的影响...
UDC 621.317.727.1 https://doi.org/10.20998/2074-272X.2025.1.09 YO Haran，YO Trotsenko，OR Protsenko，MM Dixit 寄生电容对高压分压器刻度转换精度的影响目的。这项工作的目的是确定寄生电容对高压分压器刻度转换精度的影响。分析减少这种影响的可能性是高压测量的一个紧迫问题，特别是在输入电压的高频范围内。方法。在 100 Hz 至 1 MHz 范围内的正弦交流电条件下，在 QUCS 电路模拟器软件中对分压器等效电路进行了数学建模，考虑了寄生电容和电感。利用FEMM软件，采用有限元法模拟分压器高压臂采用电容分级绝缘模块中电容电流的密度分布。结果。计算结果表明，寄生电容电流百分比随屏蔽盘外半径与它们之间距离的比值而呈指数下降。但即使屏蔽盘外半径为3m左右，电容电流仍然占分压器测量电路中流动总电流的1%左右。建议不增加外半径，而是在屏蔽盘之间采用高压电容分级绝缘。结果发现，当寄生电容值变化时，大范围电压变换的误差稳定，并建议用同类型的高压模块来制造分压器的高压臂。独创性。获得了分压器尺度变换精度对其高压臂结构元件几何参数比值的依赖关系的建模结果。提出的解决方案是改变分压器高压臂的设计，这显著降低了其尺度变换误差对接地表面上结构元件寄生电容的显著变化的依赖性。实用价值。分压器高压臂特性的数学建模结果使得可以设计相同类型的高压模块用于批量生产，以便现场组装任何标称电压的宽带分压器，从而有可能集成到智能电网系统中。参考文献23，表1，图8。关键词：高压分压器、寄生电容、尺度变换精度。 В роботі розглянуто вплив будови високовольтного плеча подільника напруги на його характеристики.为了确保减少结构元件的寄生电容对有源部分的集总元件和外部物体的影响，已经研究了屏蔽集总元件的方法。通过数学建模确定了高压臂结构元件几何参数配比对高频区电压缩放误差的影响。根据建模结果，选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法，保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1，图。 8. 关键词：高压分压器，寄生电容，刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而，这些电气设备在电力工业中，特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用，因为它们的结构不允许摆脱许多缺点，这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如，在实验室条件下，对于高压分压器，在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差，但是这种分压器结构复杂，不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中，分压器附近存在不同电位（或接地）的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外，高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外，根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因，高压分压器尚未被用作大规模高压根据建模结果，选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法，保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1，图。 8. 关键词：高压分压器，寄生电容，刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而，这些电气设备在电力工业中，特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用，因为它们的结构不允许摆脱许多缺点，这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如，在实验室条件下，对于高压分压器，在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差，但是这种分压器结构复杂，不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中，分压器附近存在不同电位（或接地）的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外，高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外，根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因，高压分压器尚未被用作大规模高压根据建模结果，选择了利用多层电容式绝缘对分压器有源部分的集总元件进行屏蔽的方法，保证了宽频率范围内缩放电压转换误差的稳定性。高压臂结构的拟议变化使我们能够切换到分压器的模块化结构并进行其批量生产。圣经。 23、表。 1，图。 8. 关键词：高压分压器，寄生电容，刻度转换精度。问题定义。高压分压器是微电子和高压测试和研究实验室中常见的大型电压转换器。然而，这些电气设备在电力工业中，特别是在高压电气设备中没有得到广泛的应用，因为它们的结构不允许摆脱许多缺点，这些缺点使它们作为宽带大型高压转换器集成到模拟或数字变电站中变得复杂[1]。例如，在实验室条件下，对于高压分压器，在很宽的频率范围内获得了0.1量级的大范围电压转换误差，但是这种分压器结构复杂，不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中，分压器附近存在不同电位（或接地）的物体会严重影响其高压臂的寄生电容。此类物体上的寄生电容会显著影响高频下大规模电压转换的精度。此外，高压臂的集总元件的复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外，根据客户的特定任务生产高压分压器使建立此类设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著提高电能质量指标的测定、高压设施过程的安全性和自动化程度的可能性。由于这些和其他原因，高压分压器尚未被用作大规模高压这些电气设备并未广泛应用于电力工业，特别是高压电气设备，因为它们的结构存在许多缺点，使得它们难以作为宽带大规模高压转换器集成到模拟或数字变电站中 [1]。例如，在实验室条件下，高压分压器在很宽频率范围内的大规模电压转换误差约为 0.1，但这种分压器的结构复杂，不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中，分压器附近存在不同电位（或接地）的物体，会显著影响其高压臂的寄生电容。这些物体上的寄生电容会显著影响高频大规模电压转换的精度。此外，高压臂集总元件复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外，为客户的特定任务生产高压分配器使建立这种设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著改善电能质量指标的确定、高压设施的安全性和自动化的可能性。由于这些原因和其他原因，高压分配器尚未被用作大规模高压设备。这些电气设备并未广泛应用于电力工业，特别是高压电气设备，因为它们的结构存在许多缺点，使得它们难以作为宽带大规模高压转换器集成到模拟或数字变电站中 [1]。例如，在实验室条件下，高压分压器在很宽频率范围内的大规模电压转换误差约为 0.1，但这种分压器的结构复杂，不适用于风荷载、降水和温度变化。在开放式开关设备中，分压器附近存在不同电位（或接地）的物体，会显著影响其高压臂的寄生电容。这些物体上的寄生电容会显著影响高频大规模电压转换的精度。此外，高压臂集总元件复电阻的温度依赖性会影响分压器的比例因子。此外，为客户的特定任务生产高压分配器使建立这种设备的统一批量生产系统变得复杂。这限制了显著改善电能质量指标的确定、高压设施的安全性和自动化的可能性。由于这些原因和其他原因，高压分配器尚未被用作大规模高压设备。高压分压器尚未被用作大规模高压高压分压器尚未被用作大规模高压