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World File Search System挫败
一项关于感知控制和挫败感的研究
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）成功地用于中风康复，但训练是重复的，患者可能会失去训练的动力。此外，控制BCI可能很难，这会引起挫败感并导致更严重的控制。患者可能因挫败感和缺乏动力/参与而无法遵守该方案。这项研究的目的是在基于在线运动图像的BCI中实施三种绩效适应机制（PAM），以帮助人们评估他们的控制和沮丧。Nineteen healthy participants controlled a fishing game with a BCI in four conditions: (1) no help, (2) augmented success (augmented successful BCI-attempt), (3) mitigated failure (turn unsuccessful BCI-attempt into neutral output), and (4) override input (turn unsuccessful BCI-attempt into successful output).随访每个条件，并通过李克特级问卷调查和实验后的访谈进行评估。最能预测的控制和挫败感。pam-help增加了对较差的BCI用户的感知控制，但对良好的BCi用户减少了。输入替代PAM最让用户感到沮丧，他们在希望得到帮助方面有所不同。通过使用PAM，开发人员拥有更多的自由来创建引人入胜的中风康复游戏。
挫败敌人：为国防工业基地提供反情报和威胁意识
袭击发生几个月前，已获批准的学者达瑞斯·史密斯博士参加了一次国际会议。史密斯博士是无人驾驶飞行器（UAV）燃料电池技术的专家。在会议召开前的几周，史密斯博士与另一位志趣相投的研究人员互发电子邮件，后者提出了一些有趣且极具智力挑战性的问题。他们约好在会议上见面。史密斯博士与他的新朋友进行了几次交谈。他绝不会故意泄露敏感或机密信息，但通过一系列看似无辜的对话，他分享了许多细节。虽然没有一个细节是机密的，但综合起来，它们描绘出了一幅更完整的画面。碰巧的是，他的新朋友是一个外国组织的代表，该组织在贸易展上搜寻有关无人机技术和专家的信息。史密斯博士提供的线索让他们走上了实现最终目标的道路。
使用机器学习来达到网络安全要求：全面审查挫败
M. Alsalamony 1，1信息系统部，计算机和人工智能学院，埃及Fayoum摘要：现代的网络安全环境需要创新的解决方案来跟上不断变化的网络威胁环境。由于巨大的障碍面临传统方法论，人们一直在朝着人工智能（AI）和机器学习（ML）整合（ML）的范围转变。在应用人工智能技术来应对计算机安全挑战并不是一个新颖的概念时，机器学习算法最近在计算机安全社区中引起了极大的兴趣。机器学习（ML）通过满足保护系统，网络和来自恶意攻击的数据所必需的各种要求，在增强网络安全方面起着至关重要的作用。本文仔细研究了AI和ML如何增强实时网络安全性，重点是快速预测和停止网络攻击。它推动了使用先进技术来增强网络安全的调查。传统方法的缺点突出了需要探索AI和ML在增强防御机制方面的有效性。本文旨在对机器学习技术采用的网络安全要求进行全面审查，以解决安全问题。这说明了AI和ML在实时网络安全中的功能，强调了它们快速预测和防止网络攻击的能力。这项研究的发现突出了在网络安全方面使用AI和ML的好处和困难。需要谨慎注意的重要领域包括道德问题，由于敌对攻击而引起的弱点以及对量子具有抵抗力的加密要求。本文想象的是将人类知识与AI＆ML相结合的未来，创造了强大而适应性的网络安全系统。关键字：人工智能；机器学习；实时网络安全；深度学习；网络攻击
组合疗法的新目标点挫败了癌症治疗中的多药耐药性
特别是，特定基因中的突变（DCHS1）降低了这些神经元的刺激阈值。此外，该研究表明，这些神经元具有更复杂的形态，并改变了与邻居的突触联系，这可以解释为什么它们过度活跃。研究人员能够通过使用抗癫痫药的Lamotrigine来扭转这种多动症。
设计单聚合物链纳米颗粒以模拟生物分子水合挫败感
天然折叠蛋白依赖于雕刻其活性或结合位点的局部化学环境及其形状。特别是蛋白质表现出一种称为“水合挫败感”的现象，即分别控制亲水性脱水和疏水残基的水合的能力分别放大了其化学或结合性（1，2）。在这里，我们发现由由三个或更多组成部分组成的随机杂聚合物形成的单聚合物链纳米颗粒可以显示出相似的水平挫败感。我们将这些纳米颗粒分为三种类型：i）完全施工的小球，其中两种残基都表现出沮丧的状态，ii）半污染的，具有疏水性或亲水性残基，以及处于沮丧的状态，iiii）核心壳壳非挫败感。根据我们的结果，我们提出了一系列确定这些纳米颗粒状态的理化规则。这些规则在原子和简化的单聚合物链纳米颗粒的原子和简化的蒙特卡洛模型中都经过了不同的背骨和残基，以显示其一般性。我们的工作为单链纳米颗粒的设计提供了关键的见解，这是一种新兴的聚合物模态，可通过生物蛋白的功能来实现聚合物材料制造的易度和成本。
拓扑登录元素以交换挫败感驱动的kagome-lattice $ {\ rm ymn} _6 {\ rm sn} _6 $
YMN 6 SN 6由两种类型的基于Mn的基于MN的kagome平面，它们沿着具有复杂磁相互作用的C轴堆叠。我们报告了从铁磁（FM）中的YMN 6 SN 6中进行的自旋重建，以组合两种不一致的自旋螺旋（SSS），这些螺旋螺旋（SSS）源自两种不同类型的Mn Kagome平面，由沿C-轴的沮丧的磁性交换驱动，并包括Hubbard u。不稳定的SSS的螺距角和波矢量约为89。3◦和〜（0 0 0.248），与实验非常吻合。我们采用通过交换相互作用构建的有效模型的哈密顿式模型来捕获两种不稳定的SSS的实验性观察到的非效法性质，这也解释了由于与相关性的抗fiferromagntic自旋交换而引起的FM-SS交叉。我们通过计算拓扑不变性和浆果曲率pro文件，进一步报告了在YMN 6 SN 6的不相称的SS相中具有自旋轨道耦合的拓扑镁的存在。在73 MEV匹配的能量景观中，狄拉克木元的位置与另一个实验报告。我们通过突出YMN 6 SN 6中的实验特征来证明结果的准确性。
谁愿意？通过操纵感知控制减少挫败感，通过中风康复 BCI 游戏的虚构输入
为了减少 BCI 用户在执行无风险任务（例如在训练和游戏中）时的挫败感，我们建议通过虚构输入（系统生成的积极任务结果）来提高他们的感知控制水平。两项替代 BCI 研究注入了虚构输入，为 50% 基线创造了额外的积极任务结果。与 50% 基线相比，用户的感知控制显着增加。反过来，挫败感水平下降。虚构输入在游戏故事环境中同样有效，游戏故事环境为主角的成功提供了情感上的支持，而更简单的任务则缺乏这种激励。人们在任务期间的输入尝试次数比我们控制的正负任务结果比率更能决定感知控制。用户输入尝试和随后的虚构输入之间的延迟进一步缓和了他们的感知控制。
在在线BCI中实施绩效住宿机制进行中风康复：有关控制和挫败感的研究
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）成功地用于中风康复，但训练是重复的，患者可能会失去训练的动力。此外，控制BCI可能很难，这会引起挫败感并导致更严重的控制。患者可能因挫败感和缺乏动力/参与而无法遵守该方案。这项研究的目的是在基于在线运动图像的BCI中实施三种绩效适应机制（PAM），以帮助人们评估他们的控制和沮丧。Nineteen healthy participants controlled a fishing game with a BCI in four conditions: (1) no help, (2) augmented success (augmented successful BCI-attempt), (3) mitigated failure (turn unsuccessful BCI-attempt into neutral output), and (4) override input (turn unsuccessful BCI-attempt into successful output).随访每个条件，并通过李克特级问卷调查和实验后的访谈进行评估。最能预测的控制和挫败感。pam-help增加了对较差的BCI用户的感知控制，但对良好的BCi用户减少了。输入替代PAM最让用户感到沮丧，他们在希望得到帮助方面有所不同。通过使用PAM，开发人员拥有更多的自由来创建引人入胜的中风康复游戏。