XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图上
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
计算图上的分子自由能优化
对给定分子系统的自由能景观（FEL）的全面理解暗示了准确预测其行为的能力，并为进一步的操纵和设计提供了合理的基础。科学家在计算过程中取得了巨大的影响，在理论和计算算法的进步方面取得了巨大的成就。1的FEL严格计算通常涉及通过分子模拟和产生的轨迹/统计的后处理来对CON划分空间进行取样。在设计/预测/重新构成蛋白质结构2 - 4中使用的更有效的估计涉及重复的建议/采样和/或能量最小化候选结构/序列（例如，fastrelax 5）随后用各种形式的电势评估/评分。6 - 8所有这些方案都具有基本的局限性，如下所示：（1）基本上使用物理学或基于知识的力ELDS（FF）的所有分子建模（例如，Charmm，9 Rosetta 10）。无论其他相邻单元的身份和空间分布如何，假定仅由距离（以及各向异性单元之间的方向）确定的相互作用。
在有向图上连续时量子步行的实验实现及其在Pagerank
apurinic/apyrimidinic（AP）核酸内切酶 - 还原/氧化因子1（APE1/Ref-1，也称为APE1）是一种多功能酶，在DNA修复和还原/还原/氧化（REDOX）信号中具有至关重要的作用。APE1最初被描述为基础切除修复（BER）途径中的内切酶。进一步的研究表明，它是调节关键转录因子（TFS）的氧化还原信号枢纽。尽管已大量的重点放在APE1在癌症中的作用，但最近的发现支持APE1作为其他指示的目标，包括眼部疾病，包括眼部疾病[糖尿病性视网膜病变（DR），糖尿病黄斑水肿（DME）（DME），以及年龄相关的黄斑变性（AMD），炎症性肠道疾病（IBD）和其他对这些疾病的影响（IBD），以及这些crce at ape1 and ape1 and ape1 cracial and acce acce acce acce ccrem ccr二胰胰and and。疾病。APE1在DNA修复和氧化还原信号传导中的核心责任使其成为癌症和其他疾病的有吸引力的治疗靶标。
皮尤研究中心，2020年12月，“随着对研发过程的信心增加，获得COVID-19的疫苗的意图上升到60％”
皮尤研究中心是一个无党派的事实坦克，向公众介绍了塑造美国和世界的问题，态度和趋势。它不采取政策立场。它进行了民意调查，人口研究，内容分析和其他数据驱动的社会科学研究。中心研究美国政治和政策；新闻和媒体；互联网，科学和技术；宗教和公共生活；西班牙裔趋势；全球态度和趋势；以及美国的社会和人口趋势。所有中心的报告均可在www.pewresearch.org上获得。Pew Research Center是其主要资助者Pew Charitable Trusts的子公司。
有向图上的信号处理
本文概述了当前有向图（有向图）上信号处理 (SP) 的现状。方向性是许多现实世界（信息、交通、生物）网络所固有的，它应该在处理和学习网络数据中发挥不可或缺的作用。因此，我们全面回顾了有向图上 SP 的最新进展，通过与无向图的结果进行比较提供见解，讨论新兴方向，建立与机器学习相关领域和统计学因果推断的联系，并说明它们与及时应用的实际相关性。为此，我们首先基于有向图信号变化的新测量方法，调查（正交）信号表示及其图频率解释。然后我们继续讨论滤波，这是推导有向图上 SP 的综合理论的核心部分。事实上，通过基于过滤器的生成信号模型，我们探索了一个统一的框架来研究逆问题（例如，网络上的采样和反卷积）、随机信号的统计分析以及从节点观测到的有向图的拓扑推断。
脑电图上的前额叶高伽马标记感知和想象中的音乐节奏周期性
摘要 已知有节奏的听觉刺激能引发神经群体中匹配的活动模式。此外，最近的研究表明高伽马大脑活动在听觉处理中具有特殊重要性，因为它参与了听觉短语分割和包络跟踪。在这里，我们使用来自 8 名人类听众的皮层脑电图 (ECoG) 记录来查看在节奏感知和想象过程中高伽马活动的周期性是否跟踪音乐节奏包络中的周期性。通过指示参与者想象节奏在几次重复的停顿期间继续，可以引发节奏想象。为了确定高伽马活动周期跟踪音乐节奏周期的电极，我们计算了音乐节奏和神经信号的自相关 (ACC) 之间的相关性。参与者听白噪声的条件用于建立基线。颞上回听觉区和两个半球额叶区域的高伽马自相关与音乐节奏的自相关显著匹配。总体而言，在右半球观察到大量重要的电极。特别有趣的是右前额叶皮层中的一大群电极在节奏感知和想象时都处于活跃状态。这表明有意识地处理节奏的结构，而不仅仅是听觉现象。自相关方法清楚地表明，从皮层电极测量的高伽马活动既跟踪注意的节奏，也跟踪想象的节奏。
脑电图上的前额叶高伽马标记了音乐节奏在感知和想象中的周期性
版权所有 © 2020 Herff 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确署名原始作品。
用于隐秘欺骗的图上的超级博弈
摘要 — 随着对网络物理系统的攻击日益复杂，欺骗已成为一种有效的工具，通过混淆攻击者的感知来提高系统安全性。在本文中，我们提出了一种欺骗性博弈的解决方案，其中控制代理要在对手存在的情况下满足由共同安全时间逻辑公式指定的布尔目标。代理故意引入不对称信息来创建收益误解，表现为对博弈模型中标记函数的误解。因此，对手无法准确确定博弈的给定结果满足哪个逻辑公式。我们在图上引入了一个称为超博弈的模型来捕捉具有单边收益误解的不对称信息。基于该模型，我们给出了这种超博弈的解决方案，并使用该解决方案来合成隐秘的欺骗策略。具体来说，通过将超博弈简化为具有可达性目标的双人博弈和单人随机博弈，可以开发出欺骗性必胜和欺骗性几乎必胜策略。引入一个运行示例来演示博弈模型和用于策略综合的解决方案概念。索引术语——基于形式化方法的控制；线性时间逻辑；图上博弈；超博弈论。
在频谱图上可视化信号处理
I. 引言 该项目是在阿根廷巴伊亚布兰卡国家科技大学 (National Technology University) 的数字技术 III 课程框架内开发的，作为该学科的最终项目，目的是促进学习基于快速傅里叶变换 (FFT)、有限脉冲响应 (FIR) 型和无限脉冲响应 (IIR) 型数字滤波器以及实时操作系统的频谱分析仪的操作。由于该课程涉及嵌入式系统的大量工作，因此决定在 Cortex M4 微控制器上实现该系统，并通过专用于此目的的外围设备执行信号的采集、处理和分析。 FreeRTOS操作系统也被用作软件开发的基础。
实时识别脑电图上的运动想象动作...
摘要 脑机接口 (BCI) 处理算法需要强大的计算设备才能实时执行。在本文中，提出了一种用于对代表两个运动想象任务的脑电图 (EEG) 信号进行分类的硬件高效设计，并在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现。小波包分解 (WPD) 用作特征提取算法，线性判别分析 (LDA) 用作分类器。该系统是使用 System Generator 设计的，并使用硬件/软件联合仿真在 Zybo 板上实现。仿真结果显示，在两个运动想象任务的分类过程中准确率为 80%，时钟频率为 1.5 MHz 时延迟为 7.5 毫秒，功耗为 0.102 W。此外，所使用的 FPGA 资源量少于以前的类似工作，证明设计系统不仅实现了良好的准确性，而且以高效的方式实现了这一目标。