摘要 脑电图 (EEG) 信号是神经科学研究和临床应用(如脑机接口和神经系统疾病诊断)的基础。这些信号通常是神经活动和噪声的组合,来自各种来源,包括眼球和肌肉运动等生理伪影。在这种情况下,我们解决了区分神经活动和噪声相关来源的挑战。我们开发了一种在频域中运行的新型 EEG 去噪模型,利用有关噪声频谱特征的先验知识自适应地计算用于噪声分离的最佳卷积滤波器。该模型经过训练可以学习一种经验关系,将噪声和噪声信号的频谱特性与允许信号去噪的非线性变换联系起来。在 EEGdenoiseNet 数据集上的性能评估表明,所提出的模型根据时间和频谱指标都实现了最佳结果。发现该模型可以从输入的 EEG 数据中去除生理伪影,从而实现有效的 EEG 去噪。事实上,该模型的性能与基准模型相当甚至更好,证明可以有效去除肌肉和眼部伪影,而无需对特定类型的伪影进行任何训练。
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名:Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系: 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
1。环境评估的背景评估水环境的概念已按照腐生方法,多样性指数和生物指数的顺序发展。污染方法以BOD(生物氧的要求)为例,并使用水质成分分析来评估适合水和工业用途的水。在评估人类清洁水的同时,有时候,清洁水流和动植物可以生存的环境的环境不一致。多样性指标可以通过评估组成平衡和总数来评估基因,物种,生态系统等。另一方面,它需要大量的时间和精力,并且不适合在人类彼此相邻的地方(例如Satoyama)的地方进行评估。生物指标测量有关典型物种的信息,并试图评估环境的良好性,最近有些人使用概念(例如完整性和健康)来评估环境。这些概念还抵消了污染方法和多样性指标的缺点。
在容错方面,量子计算的实用性将取决于量子算法中噪声影响的可避免程度。混合量子-经典算法(如变分量子特征值求解器 (VQE))是为短期方案设计的。然而,随着问题规模的扩大,VQE 结果通常会因当今硬件上的噪声而变得杂乱。虽然错误缓解技术在一定程度上缓解了这些问题,但迫切需要开发对噪声具有更高鲁棒性的算法方法。在这里,我们探索了最近引入的量子计算矩 (QCM) 方法对基态能量问题的鲁棒性,并通过分析示例展示了底层能量估计如何明确地滤除非相干噪声。受此观察的启发,我们在 IBM Quantum 硬件上为量子磁性模型实现了 QCM,以检查随着电路深度的增加噪声过滤效果。我们发现 QCM 保持了极高程度的误差稳健性,而 VQE 则完全失效。在量子磁性模型中,对于多达 20 个量子比特的超深试验态电路(最多 500 个 CNOT),QCM 仍然能够提取合理的能量估计值。大量实验结果支持了这一观察结果。要达到这些结果,VQE 需要在错误率上将硬件改进大约 2 个数量级。
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。
摘要 — 提出了一种可变阈值电压保持器电路技术,用于同时降低多米诺逻辑电路的功耗和提高速度。在电路运行期间,保持器晶体管的阈值电压会动态修改,以减少争用电流,而不会牺牲抗噪性。与标准多米诺 (SD) 逻辑电路相比,可变阈值电压保持器电路技术可将电路评估速度提高高达 60%,同时将功耗降低 35%。与 SD 电路相比,使用所提出的技术可以增加保持器尺寸,同时保持相同的延迟或功率特性。与具有相同评估延迟特性的 SD 电路相比,所提出的多米诺逻辑电路技术可提供高 14% 的抗噪性。与具有相同保持器尺寸的 SD 电路相比,还提出了对保持器晶体管进行正向体偏置以提高抗噪性。结果表明,通过应用正向和反向体偏置保持电路技术,可以同时提高多米诺逻辑电路的抗噪能力和评估速度。
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊,3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12? 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
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