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基于图形度量的不同数学成绩水平儿童的大脑连接特征
最近旨在促进小学生数学技能发展的研究探索了与不同算术成绩水平相关的电生理特征。这项研究引入了一种使用图形度量的替代脑电图信号表征方法，并基于这些特征使用决策树模型进行分类分析。这项提案旨在确定小学生大脑连接网络在数学技能方面的群体差异。所使用的分析方法是信号处理（脑电图伪影去除、拉普拉斯滤波和幅度平方相干测量）和在执行数值比较任务期间记录的脑电图信号的特征化（图形度量）和分类（决策树）。我们的结果表明，定量脑电图频带参数分析可成功用于区分几种算术成绩水平。具体而言，最显著的结果显示，在区分高技能参与者与低技能参与者、平均技能参与者与所有其他参与者以及平均技能参与者与低技能参与者方面，准确率分别为 80.00%（α 波段）、78.33%（δ 波段）和 76.67%（θ 波段）。在分类阶段使用决策树工具可以识别几个似乎更擅长数字处理的大脑区域。
质量度量指数（QMI）技术专家小组（TEP）宪章，2024年8月
项目名称：质量措施和计划的评估 - 质量度量指数（QMI）TEP预期时间承诺和日期：TEP成员将参加预计将于2024年11月和2025年4月举行的两次工作会议。将根据需求和会员可用性安排大约两个小时的工作组会议。所有TEP会议将通过网络研讨会和电信进行。项目概述：Medicare＆Medicaid Services中心（CMS）已与Booz Allen Hamilton签约，以实施和完善质量措施指数（QMI）。合同名称是对质量措施和计划的评估和仪器的开发和支持（MIDS）评估。合同编号为75FCMC18D0019 - 任务订单75FCMC24F0096。QMI支持提供有意义的质量绩效信息并与国家卫生保健质量优先事项保持一致的质量度量的评估和选择，并促进跨计划的措施评估的标准化，并优先考虑促进积极患者结果的措施。QMI系统地透明地显示了质量措施的优势和局限性，以促进比较和帮助CMS选择在质量计划中实施的最佳措施。Booz Allen Hamilton正在召集专家，患者/护理人员和其他利益相关者，以提供QMI的意见。召集TEP是促进透明度并从多个背景和观点的多个利益相关者获得平衡投入的重要步骤。项目目标：以下是QMI项目的主要目标：
黎曼几何用于结合 BCI 中的功能连接度量和协方差
脑机接口不需要任何肌肉能力就能进行交流，因此被广泛研究用于帮助运动障碍患者。脑电图 (EEG) 作为一种低成本、轻量级的技术，是记录大脑活动产生的电位的常用方法 [1]。尽管 BCI 有着广泛的临床应用，但它却无法在实验室外使用。需要克服的主要挑战之一是受试者之间高度的差异性，在文献中称为“BCI 效率低下”现象，相当一部分用户即使经过几次训练后仍无法控制 BCI 设备。解决这个问题的有效方法之一是改进神经解码器 [2]。为此，研究得出了依赖于协方差矩阵的新特征，例如，对于 𝑇 信号样本的 EEG 信号 𝑋，𝐶𝑜𝑣 = 1 𝑇 −1 𝑋𝑋 ⊤，以及邻接矩阵。这些邻接矩阵是
非厄米系统中特殊点处的量子度量和波包
1 帕斯卡研究所，PHOTON-N2，克莱蒙奥弗涅大学，法国国家科研中心，SIGMA Clermont，F-63000 克莱蒙费朗，法国。 2 法国大学研究所（IUF），F-75231 巴黎，法国 3 伍尔弗汉普顿大学科学与工程学院，Wulfruna St，伍尔弗汉普顿 WV1 1LY，英国 4 首都师范大学化学系，北京市光学材料与光子器件重点实验室，北京 100048，中国 5 天津市分子光电子科学重点实验室，天津大学理学院化学系，天津化学科学与工程协同创新中心，天津 300072，中国 6 西安交通大学电子信息工程学院，物理电子学与器件教育部重点实验室、陕西省信息光子技术重点实验室，西安 710049，中国
通用综合征解码问题的经典和量子算法以及对李度量的应用
摘要。基于代码的密码学的安全性通常依赖于汉明权重的综合征解码 (SD) 问题的难度。最好的通用算法都是 Prange 旧算法的改进，它们被称为信息集解码 (ISD) 算法。这项工作旨在通过改变 SD 的底层权重函数和字母表大小来扩展 ISD 算法的范围。更准确地说，我们展示了如何在 ISD 框架中使用 Wagner 算法来解决各种权重函数的 SD。我们还计算了 ISD 算法的渐近复杂度，包括经典和量子情况。然后，我们将结果应用于目前备受关注的李度量。通过提供解码似乎最难的李权重的 SD 参数，我们的研究可以有多种应用，用于设计基于代码的密码系统及其安全性分析，尤其是针对量子对手。
李氏度量中的信息集解码和密度的局部到全局原理
后量子密码学的主要候选方案之一是基于编码理论的，更详细地说，它的安全性基于解码随机线性码的 NP 完全问题。基于代码的密码学最早出现在 1978 年 McEliece 的开创性工作中。解决这个 NP 完全问题并从而解码随机码的最快算法是信息集解码。这些算法的输入大小成本呈指数增长。因此，它们不被视为对基于代码的密码系统的攻击，而是用作确定实现给定安全级别所需公钥大小的工具。基于代码的密码学的主要缺点是其公钥大小巨大。许多研究人员试图通过提出不同的代码系列作为密钥来解决这个问题。最近，社区将重点转向了不同的方向：改变代码的底层度量。事实上，基于秩度量的密码系统可以实现非常小的密钥大小。在论文的这一部分，我们遵循了基于代码的加密的新路径，并在李度量中提供了不同的信息集解码算法。李度量非常有前景，因为它可以纠正比汉明度量更多的错误，事实上，我们的理论比较证实了密钥大小将大幅减少。
较高的视觉功能缺陷独立于脑视觉障碍儿童的视觉敏锐度度量
脑视觉障碍（CVI）是儿童双边视觉障碍的主要原因，通常以视觉敏锐度（VA）损失（VA）丢失和较高的视觉功能缺陷（HVFD）为特征。但是，VA损失与HVFD之间的关系仍然未知。先前使用较高视觉函数问题清单（HVFQI）的研究表明，正常的VA并未排除HVFD。在这项对CVI儿童的前瞻性对照研究中，我们研究了HVFD和VA损失程度之间的关系，以完善我们对这种关系的理解。我们介绍了两个新指数 - HVFD频谱和严重性 - 以全面了解CVI如何影响单个孩子和整个队列。我们还进行了分析，以确定HVFQI在引发HVFD的有效性，并对HVFD与年龄之间的关系进行初步分析。研究参与者包括59名CVI儿童（年龄：9.87±3.93岁[平均±SD]；双眼VA：0.35±0.34 log Mar。）和120个具有正常视力的神经型（NT）儿童（年龄：8.7±2.8岁；双眼VA：0.14±0.16 logmar）。临床病史和注释独立证实了CVI的诊断。父母接受了HVFQI的采访，并使用五级李克特量表记录了他们的回答。Mann - Whitney U-Test（MWU）确定了HVFQI区分CVI和NT参与者的能力；费舍尔的精确测试（FET）和D-可变性的希尔伯特 - 西米特独立标准（DHSIC）评估了HVFDS和VA之间的独立性。使用DHSIC分析支持这些发现（P -Value 0.784）。CVI（频谱：0.65±0.24，严重程度：3.1±0.77）和NT（频谱：0.12±0.17，严重性：1.42±0.49）的平均光谱（范围0-1）和严重程度（范围1-5）指标（0.65±0.24，严重程度：3.1±0.77）。mwu（p -value <0.00001）证实了HVFQI将CVI与NT儿童区分开的能力。FET报告的p值为0.202，这表明数据在HVFDS的严重程度与VA之间没有任何关系。基于这些结果，我们敦促除了VA措施外，还需要对HVFD的所有怀疑CVI的儿童进行评估。HVFQI可能会增加我们对视觉感知，认知和视觉指导作用的神经基础的理解，并带领我们朝着CVI的概念模型迈进，转化为临床实践改进。
电视学和立体声EEG提供了不同的大脑连接度量：网络模型的影响
隶属关系：1宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学生物工程系，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州2 2号神经工程与治疗学中心，宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学，19104年，宾夕法尼亚大学3月3日，宾夕法尼亚州医院宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学的信息学，19104年5月5日，宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学成像与可视化中心的统计数据，19104年6月6日，6宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州。费城，宾夕法尼亚州，19104年8月8日，宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学癫痫中心，宾夕法尼亚州费城大学医院宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学，19104 12
通过度量的视觉脑解码的EEG分类...比较p300检测的卷积和复发性神经网络
摘要：p300组件的单审判分类是一项困难的任务，因为信号比率低。但是，其应用于脑部计算机界面开发可以显着提高这些系统的可用性。本文介绍了P300分类的基线线性判别分析（LDA）与复发性（CNN）和经常性神经网络（RNN）的比较。实验是基于大型多学科的学龄儿童数据集。实验研究和讨论了几种超参数选择。提出的CNN略优于RNN和基线LDA分类器（63.2％的准确性比61.3％和62.8％）。差异在精度和回忆中最为明显。讨论了结果和建议对未来工作的含义，例如堆叠的CNN – LSTM。
在杨 - 巴克斯特方程构建的哈密顿模型中的作用：相关性的纠缠和度量
量子相关性是执行各种量子插入和计算任务的里程碑资源，例如密钥分布，密码学，超密集的代码和传送，这些量子在经典上并非经典[1]。在执行这样一项任务时，长期保存和维持相关性至关重要[2]。然而，众所周知，它们在任何量子操作（例如噪声环境中的量子通道）下减少[3]。实际上，基于量子信息和计算科学的新技术的现实应用应用中，称为解相关的相关性丧失是现实世界中的主要障碍[4，5]。因此，寻找控制相关性降低并在信息技术中提供的新方法具有很大的兴趣[5，6]。我们将要处理的两分部分中生活的量子相关性的众所周知的量度是形成（EOF）的纠缠（eof），该纠缠量量化了根据最大纠结对准备某个量子状态所需的最低成本和所需量的量子通信[7-11]。