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联想皮层区域的功能断开连接可以预测BCI培训期间的性能
巴黎，阿拉米斯项目团队，F-75013，法国巴黎，法国B. Institut du Cerveau et de la Moelle Epini ere, ICM, Inserm U 1127, CNRS UMR 7225, Sorbonne Universit e, Ecole Normale Sup erieure, ENS, Centre MEG-EEG, F-75013, Paris, France e Department of Bioengineering, School of Engineering and Applied Science, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, 19104,宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷曼医学院，美国弗莱尔曼大学神经病学系，19104年，美国G物理与天文学系，艺术与科学学院，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，19104年，美国电气和系统工程学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，宾夕法尼亚州pr。 19104年，美国I精神病学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城，19104年，美国J Santa Fe Institute，NM，NM，87501，美国，
在大型开源数据集上验证BCI性能的神经生理预测指标
大脑计算机界面（BCI）是处理大脑活动以从中解码特定命令的系统，例如在用户Image-Im-Ine运动时生成的运动成像模式。尽管对BCI的兴趣日益增加，但由于用户内部和内部的可变性，它们引起了重大挑战，尤其是在解码不同的神经模式方面。文献表明，各种预测因子与受试者的BCI绩效相关。在这些指标中，神经生理学的预测符似乎是最有效的，尽管研究通常涉及小样本，结果并未被复制，从而质疑其可靠性。在我们的研究中，我们使用了一个带有85位受试者的大型数据集来分析文献和BCI性能中确定的不同预测因子之间的关系。我们的发现表明，在此数据集中可以替换了测试的六个预测因子中的四个。这些结果强调了验证文献发现的必要性，以确保此类预测因子的可靠性和适用性。
石墨烯纳米片的尺寸影响对高密度聚乙烯纳米复合材料的性能：形态，热，电和机械表征
制造了抽象的高密度聚乙烯（HDPE）基于基于三种不同类型的石墨烯纳米纤维素（GNP）的纳米复合材料（GNP），以研究GNP的尺寸效应，以横向大小和厚度对形态，热，电气和机械性质的侧向尺寸和厚度。结果表明，GNP的包含增强了基于HDPE的纳米复合材料的热，电和机械性能，而不论GNP大小如何。然而，使用较大的侧向大小的GNP实现了热导电和最低电渗透阈值的最显着增强。这可能归因于以下事实：较大的侧向尺寸的GNP在HDPE中表现出更好的分散体，并形成了在扫描电子显微镜（SEM）图像中易于观察到的诱导途径。我们的结果表明，与其厚度相比，GNP的横向大小是上述纳米复合材料的更调节因素。对于给定的侧向尺寸，较薄的GNP显示出明显更高的电导率，并且渗透阈值低于较厚的电导率。另一方面，就热导率而言，仅在某个填充浓度上方观察到了显着的增强。结果表明，与其他相比，由于分散度较差，横向尺寸较小且厚度较大的GNP会导致样品机械性能的增强。另外，GNP的尺寸对HDPE/GNP纳米复合材料的熔化和结晶特性没有相当大的影响。
动态分类：利用自我监督的分类来增强预测性能
在本文中，我们提出了一种创新的动态分类算法，旨在实现零遗漏的检测和最小误报的观察。使用监督模型将数据分配到N当量的训练子集和n个预测子集中，然后是n个单独的预测模型的独立预测。这使每个预测模型都可以在较小的数据范围内运行，从而提高了整体准确性。此外，该算法利用通过监督学习生成的数据来进一步完善预测结果，滤除未满足准确性要求的预测，而无需引入其他模型。实验性调查表明，当数据分配误差最小时，动态分类算法实现了出色的性能，而零遗漏的检测和最小的假阳性，则显着超过了现有的模型结合体。即使在分类错误较大的情况下，算法仍然可以与最新模型相提并论。这项研究的关键创新包括自我监督的分类学习，小范围子集预测的使用以及直接拒绝不合格的预测。虽然当前的算法在自动参数调整和分类模型效率方面仍然有改进的空间，但它在多个数据集中表现出出色的性能。未来的研究将着重于优化分类组件，以进一步增强算法的鲁棒性和适应性。
实用量子遗漏的密钥分布的性能
由安全多方计算作为保护隐私数据分析工具的应用，并确定遗忘的转移是其主要实践推动者之一，我们提出了对随机量子的实际实现。仅使用对称的cryp-图表原始素来实施承诺，我们就可以构建计算清除的随机遗漏转移，而无需公开密钥加密或对对抗设备施加限制的假设。我们表明，该协议是在基于无法区分的安全性概念下安全的，并展示了测试其现实世界中的实验实现。然后将其安全性和性能与量子和经典替代方案进行比较，显示了基于嘈杂的存储模型和公共密钥密码学的现有解决方案的潜在优势。
分析H4C6/SOX1-OT的诊断性能...
膀胱癌（BCA）是第二常见的泌尿外科恶性肿瘤，但是当今用于检测和监测BCA的技术经常是侵入性和/或具有不足的敏感性和特异性。因此，必须创建一个既敏感又准确的非侵入性测试，以诊断BCA。这项研究介绍并验证了基于尿液样本的BCA诊断中H4C6 / SOX1-OT基因甲基化的诊断性能，通过设计研究的两个部分：病例对照研究和前瞻性验证研究。In the case-control study, the methylation test of H4C6 / SOX1-OT achieved a sensitivity/specificity/positive predictive value (PPV)/negative predictive value (NPV) of 87.9%(95%CI, 79.4%–93.3%)/90.4%(95%CI, 80.7%–95.7%)/92.6%(95%CI, 84.8％ - 96.7％）/ 84.6％（95％CI，74.3％–91.5％）（Kappa值77.6％）。对低级，高级，TA-T1和T2-T4的敏感性为85％（17/20），88.6％（70/79），85.4％（41/48）和92.6％（25/27）。统计分析表明，测试的诊断敏感性不受性别，年龄，肿瘤等级或肿瘤阶段的影响（p> 0.05）。在前瞻性验证研究中，H4C6/SOX1-OT甲基化测试产生了总体敏感性/特异性/PPV/NPV为84.8％（95％CI，67.3％–94.3％）/90.0％（95％CI，95％CI，75.4％–96.7％）/87.5％CI（95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％CI，95％ 70.1％–95.9％）/84.6％（95％CI，73.0％-95.4％）（Kappa值为75.0％），指示38.4％的省膀胱镜检查。这些发现突出了尿液DNA中H4C6 / SOX1-OT甲基化的潜力，这是一种有前途的分子诊断工具，用于检测BCA，尤其是对于早期肿瘤，这可能会减少对膀胱镜检查的需求。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。 Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在中 道德，监管和S Siffredi，Vanessa等。早产后的皮质改变以及与社会的联系 档案中的库弗特·Unige疫苗在护理中犹豫... frei，Anja等。在高度感染发生率时期，杂交免疫力的发展。在：国际流行病学杂志，2 小鼠相关的脂肪性肝炎 eLandaloussi，Yannis等。了解小脑结构与社会能力之间的关系。在：分子自闭症，2023年，第1卷。 14，n° Wacker Bou Puigdefabregas，Julie Caroline等。先天性核心肌病和延迟发作的限制性CA 的成功心脏移植 有限的利润和充分性 朝两极分化纠缠的宣传分布 经颅多普勒超声检查 假肢术语的词汇表2023：第十版 重新定义未知初级>的癌症 扩展触点会破坏流量 Kropp，Martina等。简短的沟通：糖尿病患者的泪液中催泪液的独特代谢特征 Ramzy，George Mourad等。人类中的Folfoxiri抗性诱导和表征
摘要目的：用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里，我们提出了一种新方法，该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接，而不是与运动相关的激活。方法：使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈，将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果：十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性，该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论：这些结果提供了概念证明，即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的，并且在行为上是有用的。意义：该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用，并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面（BCI）的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏（SMR）的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈，因此可以学会自愿调节大脑活动（Kamiya，1969）。SMR对应于α和β频率（〜8-30 Hz）中感觉运动皮层中神经元基的活性，这被真实或想象中的运动抑制（Arroyo等，1993; Pfurtscheller等人，2006年）。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代，即控制假体和机器人设备（Galan等，2008; McFarland等，2008）。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中，神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力（Birbaumer等，2007； Daly等，2008）。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节（Buch等，2008; Broetz等，2010; Caria等，2011; Ramos-Murguiarlday等，2013），因此可以看作是对运动成像训练的支持（Mattia等人（Mattia等，2012）。
用眼睛绘画的机器人体系结构的性能评估
基于非遗迹技术和视觉反馈。Song等人给出了进一步的例子。[6]，他为任意表面设计了一种艺术笔绘图系统，并由Karimov等人设计。[7]，他实施了一个笛卡尔机器人，能够用类似人类的运动学创建全彩色图像。最新的艺术机器人示例包括[8]中显示的交互式绘画系统，[9]中介绍的喷枪机器人建筑，采用移动机器人作为艺术绘画的采用，如[10,11]中，以及[12]中描述的调色刀绘画技术的自动化。在大多数情况下，机器人系统与人类艺术家之间的相互作用仅限于软件和硬件参数的选择，并且绘画过程主要由算法和基于启动输入图像处理。在文献中只能找到由人类遥控控制的机器人绘画系统的示例。这些主要与机器人远程注射有关，例如在[13]中，基于功能 - 基于力的vision界面允许操作员制作远程机器人绘制。此外，在[14]中，基于脑部计算机界面和用于神经机构绘画的机器人结构开发了人机界面。系统测量用户的大脑活动，并将记录的大脑信号关联到操纵器的简化运动中。更多
双金属氧化物在与行业相关条件下作为高性能水氧化电催化剂
在高电流操作条件下发展高性能的氧气进化反应（OER）电催化剂对于碱性水电解的未来商业应用至关重要。在此，我们准备了一个三维（3D）双金属氧氧化物杂交杂种，该杂交杂种在Ni泡沫（NifeOOOH/NF）上生长，该杂种是通过将Ni Foam（NF）浸入Fe（NO 3）3溶液中制备的。在这种独特的3D结构中，NifeOOH/NF杂种由Crystalline Ni（OH）2和NF表面上的无定形FeOOH组成。作为双金属氧氧化电催化剂，NifeOOOH/NF混合动力表现出极好的催化活性，不仅超过了其他报道的基于NI -FE的电催化剂，而且超过了商业IR/C催化剂。原位电化学拉曼光谱学证明了参与OER过程的活性FeOOH和NiOOH相。从Fe和Ni催化位点的协同作用中，NifeOOOH/NF混合动力在80 C的10.0 mol l 1 KOH电解质下在具有挑战性的工业条件下提供了出色的OER性能，需要在1.47和1.51 V中的潜力，以达到1.47和1.51 V，以达到1.47和1.51 V，以达到超高的催化电流的100和500 mA。2021作者。由Elsevier Ltd代表中国工程学院和高等教育出版社有限公司出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。