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World File Search System感知器
使用对比学习实现细胞外数据的稳健且可推广的表示
图 1：CEED 框架。在 CEED 中，我们假设波形已经从细胞外记录中提取出来。然后，每个波形都会通过我们的随机视图生成模块，通过应用变换获得不同的视图。这些变换会产生一组预定义的不变性（参见第 3.2.1 节）。使用这些视图，然后训练基于神经网络的编码器（可以采用多层感知器 (MLP) 或变压器的形式）以产生尊重所需不变性的表示。这是通过对比学习实现的，其中鼓励来自相同波形的视图的表示相似，鼓励来自不同波形的视图不相似。训练完成后，学习到的表示可用于一系列下游神经科学任务，例如尖峰分类或形态电细胞类型分类。
首次实验演示稳健的 HZO/β-Ga2O3 ...
摘要——我们通过实验证明了蓝宝石衬底上工作温度高达 400 ◦ C 的坚固的 β-氧化镓 (β-Ga 2 O 3) 铁电 (FE) 场效应晶体管 (FeFET)。原子层沉积 (ALD) Hf 0.5 Zr 0.5 O 2 [氧化铪锆 (HZO)] 用作 FE 电介质。研究了 HZO/β-Ga 2 O 3 FeFET 在高温下的突触行为应用。这些器件表现出可区分的极化切换操作，输出电导由 FE 门上的输入脉冲数准线性控制。在模拟中，使用带有简单的两层多层感知器 (MLP) 网络的修改后的国家标准与技术研究所 (MNIST) 数据集，片上学习准确率在高温下达到 94%。这些超宽带隙半
使用 KNN 和 MLP 进行基于 MI 的脑信号识别...
摘要：脑电图 (EEG) 信号分类在开发残疾人辅助康复设备中起着重要作用。在此背景下，从 20 名健康人身上获取脑电图数据，然后进行预处理和特征提取过程。提取 12 个时间域特征后，采用两个著名的分类器，即 K 最近邻 (KNN) 和多层感知器 (MLP)。采用五重交叉验证方法将数据分为训练和测试目的。结果表明，MLP 分类器的性能优于 KNN 分类器。MLP 分类器实现了 95% 的分类器准确率，这是最好的。本研究的结果对于在线开发脑电图分类模型以及设计基于脑电图的轮椅非常有用。关键词：运动想象，脑电图信号，KNN，MLP，ICA。介绍
依赖型人格障碍：基于 fMRI 的方法
材料和方法：这是一项在受控观察环境下使用功能性磁共振成像 (fMRI) 对单个受试者进行的实验研究。选定的受访者正在执行基于两种视觉条件的任务，其中向受访者显示两种不同类型的图像（容易和困难的鸟类）。要求受试者识别特定的鸟类图像以可视化决策过程中使用的体素。前额叶皮质的三个布罗德曼区域（BA 10、BA 11 和 BA 47）被选为感兴趣区域。本研究分析了在做出与两种视觉条件相关的普通决策时激活的大脑区域。应用多变量技术多层感知器 (MLP) 神经网络对受访者在执行视觉任务时做出的两个普通决策进行分类。
比较分析和机器的特征重要性...
心血管疾病（CVD）或心脏病是早期死亡的主要原因之一，即使在年轻时也常常突然出现。如果更准确地检测到它，那么在严重影响个人之前，可以通过适当的药物和生活方式的变化来挽救生命。在这项工作中，在两个不同的数据集上应用了不同的机器学习分类器和深度学习算法多层感知器（MLP），即Framingham心脏研究数据集和UCI心脏病数据集预测心脏病。使用高参数调整对这些算法进行了优化，并比较其性能指标和预测精度。对于不同的功能，使用机器学习算法计算特征重要性得分。这些功能根据其分数进行排名。在各种分类算法中，随机森林算法显示出最佳的结果，预测精度为97.13％，对于Framingham数据集。MLP对两个数据集都表现出良好的性能。
用于早期预测的机器学习模型的临床验证和优化
方法：从2019年10月1日至2020年9月30日之间，从中国三级医院的2,329例成年患者组成的同类中收集了数据。选择了36个临床特征作为模型的输入。我们通过机器学习（ML）方法训练了模型，包括逻辑回归，决策树，随机森林（RF），多层感知器和光梯度增强。我们评估了五个ML模型的性能，评估指标为：ROC曲线（AUC）下的面积，准确性，F1得分，灵敏度和特异性。在2020年10月1日至2022年4月1日之间，另一批2,286例患者的数据被用来验证模型在内部验证集中表现最佳的模型。Shapley添加说明（SHAP）方法用于评估特征重要性并解释该模型的预测。
RP222硒化酵母糖酵母酿酒酵母CNCM I-3060灭活
申请人提供了经合组织404后急性皮肤刺激/腐蚀测试的数据，以及经合组织405后的急性眼刺测试。Affajeg得出的结论是，基于提出的数据和以前的EFSA意见，添加剂可能被认为是对眼睛和皮肤的侵蚀，而不是皮肤感知器。affajeg指出，添加剂的灰尘潜力显着高，高于被认为是关注的1000 mg/m 3极限，并且直径小于50 µm的高颗粒的高浓度，这表明工人在处理添加剂时可以暴露于可呼吸的灰尘。基于微生物的蛋白质性质，Affajeg得出结论，应通过吸入将添加剂视为呼吸道感官和危险性，并建议采取安全预防措施以限制工人暴露于添加剂中的粉尘中的灰尘接触。
SPIE光学+光子学2024
猛禽使用注意力机制将纳米颗粒相关性优先考虑，然后再侵略后样品，然后将其转化为残留的，基于注意力的深层卷积分类器。a）猛禽以半径的降序将前56个纳米颗粒置于距离前和temper后样品中的距离矩阵d and d'andradiiρ和ρ'的距离矩阵。b）半径和距离矩阵形成了注意机制的查询和值嵌入。然后将注意机制与原始距离矩阵D'和d，轻量级矩阵和从半分类器的半径向量产生的L2矩阵一起使用。c）分类器在应用内核层和最大池层之前使用GELU激活和注意层。然后，将输出扁平化为多层感知器以计算最终分类。
