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World File Search System多渠道
l-sort：用于实时多渠道尖峰与本地化的高效硬件
摘要 - Spike分选对于从神经信号中提取神经元信息并了解脑功能至关重要。随着高密度微电极阵列（HDMEAS）的出现，多通道尖峰分类的挑战和机遇已经加剧。实时尖峰排序特别对于闭环大脑计算机界面（BCI）介绍至关重要，要求有效的硬件实现。本文介绍了L-Sort，这是一种用于实时多通道尖峰排序的硬件设计。利用尖峰定位技术，L-SORT可实现有效的尖峰检测和聚类，而无需在检测过程中存储原始信号。通过合并中值阈值和几何特征，L-SORT在准确性和硬件效率方面展示了有希望的结果。我们使用使用高密度神经探针（Neuropixel）记录的公开数据集评估了设计的检测和聚类精度。我们在FPGA上实施了设计，并将结果与最先进的状态进行了比较。结果表明，与其他基于FPGA的Spike分类硬件相比，我们的设计消耗了更少的硬件资源。索引术语 - Spike Anting，Spike Netization，Hardware
AN/PRC-163多渠道手持式无线电申请手册
Vulos波形在直接视线和SATCOM模式下提供了加密和纯文本语音和数据通信。波形在VHF和UHF频率范围内运行，并使用Vinson（16K KY-57），KG-84 MODES 1-4，ANDVT（KYV-5）和TSV（TSVCIS）提供加密的数据，具有2.4和16k的语音和数据模式。Vulos提供了多种调制，包括FM，FSK，AM，ASK，SBPSK和CPM通信，并且与操作这些模式和调制的实地设备可互操作。使用SBPSK语音和数据模式以及MIL-STDD-1888-181B中所述的SBPSK语音和数据模式，均以窄带（5 kHz）和宽波段（25 kHz）通道宽度提供的卫星操作模式。这些调制也以视线模式在UHF频率范围内提供。fm，fsk，am和询问在VHF和UHF频率范围内以视线模式提供。
多渠道贝叶斯说服
著名的贝叶斯说服模型考虑了知情人物（发送者）和未知的决策者（接收者）之间的战略沟通。当前快速增长的文献假定二分法：发件人的功能足够强大，可以与每个接收器分开通信（又称A.私人说服力），或者她根本无法分开交流（又称公开说服）。我们提出了一个模型，该模型通过引入自然的多渠道通信结构来平滑两者之间的插值，每个接收器都会观察到Senderšs通信通道的子集。此捕获，例如网络上的接收器，在该网络上，信息溢出几乎是不可避免的。我们的主要结果是一个完整的表征，指定何时在一个通信结构比另一个通信结构更好的情况下，在所有先前的分布和实用程序功能上都产生更高的最佳预期实用性。表征是基于接收器之间的简单成对关系ű一个接收器信息至少观察到相同的通道，则将其范围为另一个。我们证明，当且仅当M 1中的每个信息对接收器中的每对接收器中，M 1也比M 2更好。此结果是贝叶斯说服的最通用模型，在该模型中，接收者可能具有外部性ű即，接收者的行动相互影响。证明是受密码启发的，它与秘密共享协议有密切的概念连接。作为主要结果的令人惊讶的结果，发件人可以仅使用O（log k）通信渠道而不是幼稚实施中的k渠道来实现k接收器的私人贝叶斯说服（这是发件人的最佳通信结构）。我们提供了一种实现，该实现与通道数量的信息理论下界匹配ű不仅是渐近，而且完全是恰好。此外，主要结果立即暗示了在网络中排列的说服接收器的一些结果，以使每个接收器都观察到发送给他的信号和网络中的邻居。，当自然状态的数量恒定时，发件人具有添加剂函数时，我们还为最佳的Senderšs信号传导方案提供了添加剂fptas，并且接收器的信息为式效用是一个有向森林。我们专注于恒定数量的状态，即使是公众说服力和添加剂senderšs实用程序，[2]表明，人们既不能实现添加剂PTA，也不能实现多项式的恒定时间恒定量子器最佳senderšs实用性近似（除非p = np）。我们离开了未来的研究，研究森林交流结构的确切障碍，并将我们的结果推广到更多的senderšs实用功能和通信结构。请注意，可以轻松地从[3]和[1]中推导出，对于公共和私人说服力，可以为这种实用功能提供最佳信号传导方案。这种差异说明了一般多通道说服力的概念和计算硬度。最后，我们证明，在多渠道说服下使用最佳信号方案对于一个senderšs实用程序功能的一般家族在计算上很难ű可分离的超级乔治函数，这是通过选择接收器集的一组分区并列为多个元素的群众，而不是群体的构成，这些功能是通过选择一组接收器的分区来分配的。
评估人工智能驱动的多渠道计划以增加药物
• 前一年不依从者到研究年度依从者的比例 - 前一年结束时不依从但在研究年度转变为依从者的患者比例。 • 前一年依从者到研究年度不依从者的比例 - 前一年结束时依从但在研究年度转变为不依从的患者比例。 • 研究年度新患者的依从性 - 在前一年不属于人群或前一年不符合资格标准的患者中，在研究年度转变为依从的患者比例。这包括新符合该指标的患者，因为他们新加入研究健康计划、新加入 Walgreens 和/或新开始服药。 • 前一年符合条件的患者的研究年度依从率 - 比较每个组中前一年依从人群和研究年度依从者的比例。 • 研究年度的依从率，无论患者前一年是否符合资格——研究年度中符合资格并实现依从性的患者比例。