XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感并
驾驶模拟器的系统沉浸感会影响……
提供模拟体验的系统的技术特性是沉浸感的关键维度。为了创造临场感并尽可能真实地重现驾驶员的行为，我们需要可靠的驾驶模拟器，让驾驶员高度沉浸其中。本研究调查了驾驶模拟器的系统沉浸感对驾驶员在驾驶有条件自动驾驶汽车时大脑活动的影响。19 名参与者驾驶了大约 40 分钟，同时使用脑电图 (EEG) 记录了他们的大脑活动。我们发现系统沉浸感对枕骨和顶骨区域有显著影响，主要是在高 Beta 带宽。在 Theta、Alpha 和低 Beta 带宽中没有发现任何影响。这些发现表明，系统沉浸感可能会影响驾驶员的生理唤醒，从而影响他们的认知和情绪过程。关键词：沉浸感、脑电图、驾驶模拟器、自动驾驶汽车、模拟环境
数字感是操纵大脑的一种新兴特性
近年来，人工智能取得了长足进步，然而，大多数系统仍然难以推广。在这项工作中，我们探索了一个模型，该模型可以重现人类通过无监督的日常经验获得“数字感”的能力。理解和操纵数字和数量的能力在童年时期就出现了，但人类获得和发展这种能力的机制仍然知之甚少。特别是，我们不知道在没有老师监督的情况下是否有可能获得这种数字感。我们通过一个模型来探索这个问题，假设学习者能够拾取和放置小物体，并会自发地进行无方向的操作。我们进一步假设学习者的视觉系统将监控场景中物体的变化排列，并将学会通过将感知与运动系统的传出信号进行比较来预测每个动作的影响。我们使用标准深度网络对感知进行建模，以进行特征提取和分类，以及梯度下降学习。我们的主要发现是，从学习不相关的动作预测任务中，出现了一种意想不到的图像表征，其表现出预示着数字和数量的感知和表征的规律。这些包括零和前几个自然数的不同类别、数字的严格排序以及与数值相关的一维信号。因此，我们的模型获得了估计数量（即场景中物体的数量）的能力，以及速算能力，即一眼就能识别小场景中物体的确切数量的能力。值得注意的是，速算和数量估计可以推断到包含许多物体的场景，远远超出训练期间使用的三个物体。我们得出结论，数字和数量能力的重要方面可以在没有老师监督的情况下学习。我们的观察表明，跨模态学习（这里是操纵教学感知）是一种强大的学习机制，可以在人工智能中加以利用。
耐变异感测放大器电路的设计
摘要 在 DRAM 和 SRAM 等深亚微米存储器中，准确感测位线电压变得非常具有挑战性，因为制造工艺的固有变化导致晶体管特性失配，这带来了严重的挑战，导致电路故障和产量下降。本文解决了这些问题，并将补偿方案应用于各种感测放大器的原理图，从而对工艺引起的变化具有很高的容忍度。使用 DGFinFET 设计的原理图利用增强的自补偿技术来克服物理晶体管特性的差异。使用蒙特卡罗技术重建晶体管失配（阈值电压，V t ），表明即使在 40-50mV 的严重 V t 失配下，所提出的 CCLSA 原理图也能正确运行。将这些结果与文献中报道的相应电路进行了速度、面积和产量的比较。与未补偿的设计相比，该设计还提供了高达 20-30% 的产量，并且降低了电路和性能的复杂性。这些电路在 45nm 和 32nm 技术节点上很容易实现。关键词：补偿、工艺变化、DRAM、FinFET 感测放大器、稳健性
糖尿病成年人吸烟和健康结果的目的感
糖尿病的抽象背景健康并发症在财务和情感上给个人带来了重大压力。这些并发症的发作和严重程度主要是由患者的行为驱动的，这导致了影响行为的心理因素，从而影响了干预措施的关键目标。一个有希望的因素是目的感或一个人认为自己的生活方向的程度。方法当前的研究调查了目的意识是否可以预测糖尿病成年人同时且前瞻性的成年人中的自我评估健康，心血管疾病和吸烟状况。此外，它测试了这些关联是否存在于多个样本和文化中。使用12个数据集的横截面和8个纵向分析（总n = 7277）估计目的感与主观健康，吸烟状况和心血管疾病有关的程度在患有糖尿病的成年人中。协调的分析允许在培养物，时间段和测量工具之间进行更大的结果概括。数据集同时包括目的感和糖尿病状况的度量以及至少一种健康措施：自我评估的健康，当前的吸烟状况或心脏病状态。结果意识与越来越高的自我评价健康，吸烟状况以及心血管疾病的横断面和自我评估的健康有关。目的随着时间的流逝而与健康的变化无关。结论这些结果突出了关键个体差异，目的感与成年人糖尿病的行为和结果的关系。虽然需要进行更多的研究来确定这种关系的界限，但似乎将来可以将目的感视为干预的潜在目标。
评估强生物膜的法定感测信号
性别频率（f）百分比（％）女性4392 59,1男性3034 40,9级7 2014年27,12 8 1719 23,14 9 1260 16,95 10 1486 20,02 11 947 12,75总计7426 100
兽医疫苗不良回感报告表格
将发送到：董事C.C.S.国立动物健康研究所，巴格帕特250 609，北方邦政府，印度政府，渔业部，畜牧业和奶业部，动物饲养和乳制品部PH：0121-2997011/12电子邮件：ccs.niah@gov.in网站：
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
头颈癌易感基因的外显子组测序
头颈癌易感基因的外显子组测序 Yao Yu,1* Bingjian Feng,2* Chun-Pin Chang,3 Russell Bell,4 Austin Wood,4 Erich Sturgis,5 Guojun Li,6 Andrew Olshan,7 Chien-Jen Chen,8 Pen-Jen Lou,9 Wan-Lun Hsu,10 Melissa Cessna,11 Benjamin Witt,12 Deb Neklason,13 Mia Hashibe,14 Chad Huff,1 Sean Tavtigian 4 1. 德克萨斯州休斯顿 MD 安德森癌症中心流行病学系、癌症预防和人口科学分部 2. 犹他大学医学院皮肤病学系，犹他州盐湖城 3. 犹他大学医学院家庭和预防医学系公共卫生分部，犹他州盐湖城 4.犹他州盐湖城犹他医学院 5. 休斯顿贝勒医学院耳鼻咽喉头颈外科系
改造植物易感基因，实现持久抗性
为确保世界粮食生产和实现农业的可持续性，我们迫切需要寻找替代方法来保护农作物免受疾病侵害。迄今为止所使用的抗病遗传性抗性大多基于单个显性抗性基因，这些基因介导对入侵者的特定识别，而这种抗性往往会被病原体变体迅速破坏。干扰植物易感性 (S) 基因提供了一种替代方法，可以为植物提供被认为更持久的隐性抗性。S 基因可使植物病害得以发生，而它们的失活为农作物的抗性育种提供了机会。然而，S 基因功能的丧失会产生多效性影响。基因组编辑技术的发展有望提供强有力的方法来精确干扰作物 S 基因功能并减少权衡。