脑机接口(BCI)是一种非肌肉通信技术,为大脑和外部设备提供信息交换通道。几十年来,BCI取得了显著进展并被应用于许多领域。最传统的BCI应用之一是BCI拼写器。本文主要讨论P300 BCI拼写器的研究进展,并回顾了四类P300拼写器:单模态P300拼写器、基于多种脑模式的P300拼写器、具有多感觉刺激的P300拼写器和具有多种智能技术的P300拼写器。对于每一类P300拼写器,我们进一步回顾了几种具有代表性的P300拼写器,包括它们的设计原理、范式、算法、实验性能和相应的优势。我们特别强调了范式设计思想,包括整体布局、单个符号形状和刺激形式。此外,还确定了P300拼写器的几个重要问题和研究指导。希望本综述能帮助研究人员了解这些新型P300拼写工具的新思路,提升其实际应用能力。
摘要:口腔鳞状细胞癌(OSCC)是全球前15大癌症之一。然而,目前OSCC的治疗模式(例如手术、化疗、放疗和联合治疗)存在一些局限性:对邻近健康组织的损害、可能的复发、效率低下以及严重的副作用。在此背景下,基于纳米材料的光热疗法(PTT)引起了广泛的研究关注。本文综述了生物纳米材料在OSCC中用于PTT的最新进展。我们将光热纳米材料分为四类(贵金属纳米材料、碳基纳米材料、金属化合物和有机纳米材料),并详细介绍了每类材料。我们还详细介绍了用于OSCC PTT的药物递送系统,并简要总结了水凝胶、脂质体和胶束的应用。最后,我们指出了PTT纳米材料临床应用面临的挑战和进一步改进的可能性,为未来PTT在OSCC治疗中的研究提供了方向。
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度,非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果,包括癌症相关抗原,免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下,深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制,定义可靠的生物标志物的理解,并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里,我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述,该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点,并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习(顺序,平行,外在,内在),其中包括来自肿瘤学研究的示例,例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。
4 IBM Security,《2022 年数据泄露成本报告 10》(2022 年),https://www.ibm.com/reports/data-breach 。平均成本的计算排除了非常小的泄露(<2,200 条泄露记录)和非常大的泄露(>102,000 条泄露记录)。为了计算泄露的平均成本,作者“使用了基于活动的成本核算方法,该方法识别活动并根据实际使用情况分配成本”。成本由四类活动确定:检测和升级(例如,法医调查活动);通知(例如,向数据受到泄露影响的个人发送信件和其他通信);泄露后响应(例如,信用监控和身份保护服务);以及业务损失(例如,系统停机导致的业务中断和收入损失)。Id at p. 54.该报告未将支付给网络犯罪分子的赎金计入违规行为的平均成本中。所研究的违规行为中有 11% 是勒索软件攻击。同上,第 6 页。
存储容量和编程多功能性。所有内部操作都采用二进制系统,基本字长为 36 位。指令代码是一个双地址系统,利用 6 位命令和两个 1/5-1ait 地址组成一个单阶字。四类存储单独寻址,包括 16,384 个字的磁鼓存储、1024 个字的静电存储以及商乘法器寄存器和累加器。累加器是乘积形成的两倍长度。提供四个磁带单元用于补充存储。信息以块的形式传输到这些磁带和从这些磁带传输。负数以 1 的补码系统表示,基数 poliL 被认为是固定在字的低阶端。可以获得多种终端设备,基本上包括光电磁带阅读器、直接连接的打字机和高速磁带打孔机。可选设备可能包括打孔卡设备、在线电传通信电路和各种模拟设备。
在现有政策和市场条件下,预计到 2028 年全球可再生能源装机容量将达到 7,300 吉瓦。按照这一增长轨迹,到 2030 年全球装机容量将增至目前水平的 2.5 倍,但仍达不到增幅三倍的目标。各国政府可以通过克服当前挑战和加快落实现有政策来缩小差距,到 2030 年达到 11,000 吉瓦以上的目标。这些挑战主要分为四类,且各国情况不同:1) 政策不确定性和对新宏观经济环境的政策响应延迟;2) 电网基础设施投资不足阻碍可再生能源的更快扩张;3) 繁琐的行政壁垒和许可程序以及社会接受度问题;4) 新兴和发展中经济体融资不足。本报告的加速案例显示,应对这些挑战可使可再生能源增长率提高近 21%,推动世界朝着实现全球增幅三倍承诺的方向前进。
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 信号的情绪识别在情感计算和脑机接口 (BCI) 领域引起了广泛关注。尽管已经提出了几种深度学习方法来处理情绪识别任务,但开发有效提取和使用判别特征的方法仍然是一个挑战。在这项工作中,我们提出了一种新颖的时空注意神经网络 (STANN),通过多列卷积神经网络和基于注意的双向长短期记忆的并行结构来提取 EEG 信号的判别空间和时间特征。此外,我们通过图信号处理 (GSP) 工具探索 EEG 信号的通道间关系。我们的实验分析表明,当原始 EEG 信号或其图形表示(在称为 GFT-STANN 的架构中)用作模型输入时,所提出的网络改进了价和唤醒水平的逐主题二元分类以及价-唤醒情绪空间中的四类分类的最新结果。
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议,在该会议中,工作队与许多利益相关者互动,工作队听到了担忧,并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论,这些成员确定了许多潜在领域,可以澄清,完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明,尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异,尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间,但也有许多问题,可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议,政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行,以在可能的变更上达成共识并达成协议。,工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题,而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论,本文档组的其余部分将修订分为四类:
[草稿2025年1月30日]通过举行许多会议,在该会议中,工作队与许多利益相关者互动,工作队听到了担忧,并收到了有关SB 24-205中各种规定的拟议修订。这些导致了工作队成员之间的讨论,这些成员确定了许多潜在领域,可以澄清,完善和以其他方式改进法律。这些讨论表明,尽管利益相关者之间的某些问题存在明显差异,尤其是在行业群体和公共利益集团的代表之间,但也有许多问题,可以实现共识或相互可接受的妥协。工作队建议,政策制定者和利益相关者之间的讨论在未来几周和几个月内继续进行,以在可能的变更上达成共识并达成协议。,工作队希望这种持续的参与不仅会导致同意和妥协的问题,而且在一些最有争议的问题上达成共识。为了帮助构架未来的讨论,本文档组的其余部分将修订分为四类:
飞机蒙皮是飞机的重要组成部分,其完整性影响着飞机的飞行性能和安全性能。以超声无损检测为核心的损伤检测技术在飞机蒙皮损伤检测中发挥了重要作用。由于飞机蒙皮检测难度大,单纯依靠超声A扫设备检测效率很低,引入人工智能可以有效提高检测效率。本文建立了一维卷积神经网络与单发多框检测器网络,在SSD网络基础上利用空洞卷积提高超声探头的实时跟踪,同时引入1DCNN对超声A扫信号进行分类,最后将二者的检测结果结合起来实现对飞机蒙皮内部状况的反映。经测试,该算法可以识别蒙皮模拟试件,其识别准确率为96.5%,AP为90.9%,kappa值为0.996。将改进的SSD网络与SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等网络进行对比,结果表明本文采用的改进网络更加优秀、有效;同时研究了四类优化算法、五种学习率的检测效果,最终得出对应的信号分类模型采用Adam,学习率为0.0001时效果最好。