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AMEEGNet：基于注意力机制的多尺度 EEGNet，用于有效运动想象 EEG 解码
近年来，基于运动想象 (MI) 的脑电图 (EEG) 在脑机接口 (BCI) 技术中得到了显著的关注，特别用于瘫痪患者的康复。但 MI EEG 的低信噪比使其难以有效解码，阻碍了 BCI 的发展。本文提出了一种基于注意的多尺度 EEGNet (AMEEGNet) 方法来提高 MI-EEG 的解码性能。首先，采用三个并行的融合传输方法的 EEGNets 从多个尺度提取 EEG 数据的高质量时空特征。然后，高效通道注意 (ECA) 模块通过一种加权关键通道的轻量级方法增强了对更具辨别性的空间特征的获取。实验结果表明，所提出的模型在 BCI-2a、2b 和 HGD 数据集上的解码准确率分别为 81.17%、89.83% 和 95.49%。结果表明，所提出的 AMEEGNet 有效地解码了时空特征，为 MI-EEG 解码提供了新的视角，并推动了未来的 BCI 应用。
糖尿病性肾病和糖尿病性视网膜病中的并行性和非平行性
糖尿病性肾病（DN）和糖尿病性视网膜病（DR），作为糖尿病的微血管并发症，目前是成人劳动人群末期末期肾脏疾病（ESRD）和失明的主要原因，并且在成人劳动人群中，它们是社会和经济burdens的主要公共卫生问题。在发生和发育过程中两者之间的平行性表现在引起疾病的危险因素和发病机理的高重叠，合并症的高率，相互预测的效果以及药物临床中的部分一致性。然而，由于两个器官，眼睛和肾脏具有独特的内部环境和生理过程，每个器官都具有特定的内部环境和生理过程，并且由于不同的病理变化和对各种影响因素的响应，因此识别两种并行的dn平行性和不平行性，因此，目标器官具有不同的病理变化和响应，因此具有不同的病理变化和响应。疾病并提供早期诊断，有关药物使用的临床指导的参考以及新药的开发。
![arXiv:2004.11608v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 24 日](/simg/e\edf72e45b19bad77deac4aec78ec5ba5e0f4d448.webp)
arXiv:2004.11608v1 [quant-ph] 2020 年 4 月 24 日
量子计算机的构建模块已在小型到中型系统中得到演示。作为领先的平台之一，离子阱系统引起了广泛关注。该系统面临的一个重大挑战是将快速高保真门与离子阱制造的可扩展性和便利性结合起来。在这里，我们提出了一种用于大规模量子计算的架构，其中二维原子离子阵列被捕获在如此远的距离，这对于离子阱制造很方便，但通常认为不适合量子计算，因为传统的门太慢了。使用远离 Lamb-Dicke 区域的门操作，我们表明可以在任何大型离子阵列中实现快速而强大的纠缠门。门操作本质上是并行的并且对热噪声具有鲁棒性，再加上所提出的架构的高速和可扩展性，使这种方法成为大规模量子计算的一种有吸引力的方法。
78-241-Sweden-en.pdf
虽然CCW框架内有关法律的谈判速度很慢，但在最近的会议中可能会注意到GGE内部的一些令人鼓舞的进步。尽管每年只会两次见面，但在几个主题上还是有希望的融合迹象。GGE现在正在讨论要在未来乐器中包括的元素的具体语言，这可能是实现实质突破的明确途径。问题不是在于讨论的格式，而是某些成员国缺乏政治意愿。无法通过创建并行的过程和工具来解决此问题，而这些过程和工具和工具不受关键利益相关者的支持，因为这不会促进有效的法规，并且可能会进一步划分成员国，并破坏IHL。在进行前进时，我们应该继续受到已经取得的实质成就的指导，例如GGE通过的11个指导原则和共识结论。
森林砍伐和生物多样性
通过关注一些并行的主题，我们可以在深度复杂领域进行研究，这些区域与我们的可持续性优先级相关，以及我们可以通过提高知识来产生影响的地方。当我们选择一个新主题时，会考虑许多明确的标准。首先，该区域必须与AP7的持股和资产类别有关。我们还必须能够以一种资源有效的方式做出合理的影响，并且应该有合适的合作伙伴可以与生成和传播知识并推动工作前进的合作。主题会影响我们的持续时间的先验性，并且对我们与投资组合的对话以及我们在股东大会上的工作产生了后果。我们还与其他参与者合作就与该领域相关的标准和规范进行了合作。在2023年，我们总结了有关森林砍伐和生物多样性的主题，并决定2024 - 2026年的主题是自然。选择是基于以下事实：全球生物多样性以及气候变化是对人类最大的威胁之一，并且在该地区迫切需要进一步的工作。我们的其他持续主题是普遍的主动所有权（2022-2024）和董事会的责任（2023-2025）。
在人工智能时代发展人类技能
Satish Kumar SKS Consulting & Advisors，印度 摘要 人工智能 (AI) 的快速发展和普及为 21 世纪人类的技能带来了重大挑战和机遇。人工智能系统可以做很多人类通常会做的事情，比如查看数据、做出决策和理解语言。然而，人工智能也对人类技能提出了新的要求，这些技能可以补充和增强人工智能的能力，例如创造力、批判性思维、沟通和协作。本文对人工智能对人类能力的影响及其对教育和培训的影响的文献进行了全面的回顾。它讨论了与人工智能一起工作和与之并行的重要以人为本的技能，以及开发和评估这些技能的当前和未来挑战。它还研究了新的教学方法和技术如何帮助人类和人工智能一起工作和学习。本文最后为政策制定者、教育工作者和学习者提出了一些建议，以在人工智能时代培养以人为本的技能。
利用microLED显示技术解决芯片问题……
利用 microLED 显示技术解决芯片间数据通信瓶颈 Bardia Pezeshki AvicenaTech Corp.，1130 Independence Ave，Mountain View，CA94043，www.avicena.tech 关键词：MicroLED、多芯光纤、光互连 摘要 在硅 IC 上制造的 MicroLED 显示器可以以空间复用格式形成高度并行的数据链路。如此宽的低功耗数据总线可以解决 4000 亿美元 IC 行业最大的痛点之一。我们展示了转移到硅 CMOS 电路上的高速 microLED，其中包括 LED 的集成驱动器、集成 Si 探测器和放大器。这些芯片的运行速度达到 Gb/s，可以与多芯光纤连接，在标准硅 ASIC 之间建立简单的低成本数据路径。我们使用 130nm CMOS 工艺展示了这些链路，每比特 <2pJ，并在 BER 和模式分割噪声方面展示了它们与 FP 激光器相比的卓越性能。 介绍
根据脑组织的三维偏振光成像测量自动计算神经纤维倾向
3D 偏振光成像 (3D-PLI) 方法测量组织学脑切片的双折射以确定神经纤维 (髓鞘轴突) 的空间走向。虽然可以高精度地确定平面内纤维方向，但计算平面外纤维倾角更具挑战性，因为它们是从双折射信号的幅度中得出的，而双折射信号的幅度取决于神经纤维的数量。提高精度的一种可能性是考虑平均透射光强度 (透射加权)。当前程序需要费力地手动调整参数和解剖知识。在这里，我们引入了一种自动化、优化的纤维倾角计算，从而可以更快、更可重复地确定 3D-PLI 中的纤维方向。根据髓鞘的程度，该算法使用不同的模型 (透射加权、不加权或线性组合)，从而可以考虑区域特定行为。由于该算法是并行的和 GPU 优化的，因此可以应用于大型数据集。此外，它仅使用标准 3D-PLI 测量的图像（无倾斜），因此可以应用于以前测量的现有数据集。此功能已在黑长尾猴和大鼠脑的未染色冠状和矢状组织切片上得到验证。
![arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日](/simg/1\1f26285d70e61e3293fb16ba81f12a5db6c783fd.webp)
arXiv:2305.05548v1 [eess.SP] 2023 年 5 月 7 日
利用脑电信号进行情绪识别已成为情感计算和智能交互领域的一项重大研究挑战。然而，有效地结合脑电信号的全局和局部特征来提高情绪识别的性能仍然是一项艰巨的任务。在本研究中，我们提出了一种用于脑电情绪识别的新型 CNN 交互式 Transformer 网络，称为 CIT-EmotionNet，它有效地整合了脑电信号的全局和局部特征。首先，我们将原始脑电信号转换为空间频率表示，作为输入。然后，我们以并行的方式将卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 集成在一个框架内。最后，我们设计了一个 CNN 交互式 Transformer 模块，促进局部和全局特征的交互和融合，从而增强模型从脑电空间频率表示中提取这两种特征的能力。所提出的 CIT-EmotionNet 优于最先进的方法，在两个公开的数据集 SEED 和 SEED-IV 上分别实现了 98.57％ 和 92.09％ 的平均识别准确率。
m.tech.（全日制）计算机科学与工程...
4. 学习多线程和数据流架构。 第一单元 - 并行处理简介（12 小时） 基本概念 – 并行的类型和级别 - 并行架构的分类 – 基本并行技术 - 共享内存多处理器 – 分布式内存多计算机 – 并行随机存取机 – VLSI 复杂度模型。 第二单元 - 处理器和内存层次结构（12 小时） 先进的处理器技术 – 超标量和矢量处理器 – 内存层次结构技术、虚拟内存技术 – 高速缓存内存组织 – 共享 – 内存组织。第三单元 — 流水线和超标量技术（12 小时） 线性流水线处理器 — 非线性流水线处理器 — 指令流水线设计 — 算术流水线设计 — 超标量流水线设计 第四单元 — 并行和可扩展架构（12 小时） 缓存一致性和同步机制 — 一致性问题 — 监听总线和基于目录的协议 — 矢量处理原理 矢量指令类型 — 矢量访问内存方案 — SIMD 计算机组织 — 实施模型 — CM2 — 架构延迟隐藏技术