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边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理
灵性，身体健康和心理健康之间的关系长期以来一直吸引了研究人员，对理解诸如祈祷和呼吸控制之类的神经生物学机制的兴趣越来越大。本评论探讨了祈祷，受控呼吸与释放5-羟色胺之间的神经生物学联系，这是一种对调节情绪，情感平衡和整体心理健康至关重要的神经递质。新兴的证据表明，特定的祈祷实践，尤其是涉及节奏呼吸模式的祈祷实践，激活与情绪调节和5-羟色胺合成相关的关键大脑区域。通过卷入副交感神经系统，祈祷期间的呼吸控制会引起放松反应，并可能调节下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴并增强5-羟色胺的产生。此外，祈祷的冥想方面可以通过减少压力和促进内在和平的感觉来进一步支持神经化学平衡。通过对神经生理学，心理学和灵性的跨学科检查，这篇评论突出了祈祷与呼吸控制结合的方式可以作为一种非侵入性的，可增强血清素释放并改善心理健康成果的整体方法。未来的研究方向是为了加深对临床和日常环境中这些实践的理解。
分布式云架构中大数据处理的可扩展和容错算法
数字数据的快速增长是当今时代的特征，预计到 2025 年，全球数据量将超过 175 ZB。这种巨大的数据融合对处理系统提出了巨大的要求，因为传统方法难以跟上数据量、速度和种类的不断增长。云计算已成为一种重要的推动因素，为管理和分析这些无尽的数据集提供了灵活的基础。尽管云平台具有这些功能，但大数据处理的效率通常取决于处理大规模操作所需的计算的优化。由于数据处理速度通常落后于数据生成速度，因此迫切需要升级处理解决方案。
机载 LiDAR 数据处理考古学专用工作流程文档
摘要：机载激光雷达是一种广泛接受的考古勘探工具。在过去十年中，考古学专用的数据处理工作流程不断发展，从原始数据采集和处理、点云处理和产品派生到考古解释、传播和存档。但目前尚未就具体步骤或术语达成一致。此工作流程是一种解释性知识生产过程，必须进行记录，以确保基于证据的考古解释所需的知识透明度和问责制。然而，这种情况很少见，而且没有公认的模式，更不用说标准了。因此，存在这样的风险：工作流程的数据处理步骤可能会被视为黑箱过程，其结果可能会被视为“硬数据”。记录科学过程的第一步是定义它。因此，本文对现有的针对机载 LiDAR 地形数据处理的考古学专用工作流程进行了批判性回顾，得出了具有一致术语的 18 步工作流程。其新颖性和重要性在于，现有的综合研究已经过时，而较新的研究则侧重于工作流程的某些方面。基于更新的工作流程，介绍了其文档的一个很好的实践示例。
快速视觉呈现以支持地理空间大数据处理
鉴于任何组织中人类GIS/图像分析师数量有限，其时间和组织资源的使用很重要，尤其是考虑到大数据应用方案，当组织可能被大量地理空间数据淹没时。目前的手稿专门用于实验研究的描述，概述了人类计算机共生的概念，其中计算机执行任务（例如在大图像数据集上的分类），以及，依次进行分析，人类通过脑电脑接口（BCIS）进行分析，以对机器学习困难的这些图像进行分类。添加BCI分析是利用大脑更好地回答问题的能力：“该图像中的对象是要寻找的对象吗？”为了确定这种系统的可行性，对监督的多层卷积神经网络（CNN）进行了训练，以检测卫星图像数据中的“船”和“无船”之间的差异。然后将一个预测层添加到经过训练的模型中，以输出给定图像在这两个分类中的每个分类中的概率。如果概率在以0.5为中心的高斯分布的平均值的一个标准偏差之内，则将它们存储在单独的数据集中，以使用Psyhopy实施的快速串行视觉呈现（RSVP），使用低成本的情绪“ Insigh” EEG BCI BCI HEADSET对人类分析师实施。在RSVP阶段，可以顺序证明每分钟数百张图像。以这样的速度，人类分析师无法就每个图像中的内容做出任何有意识的决定。但是，耳机仍然可以检测到潜意识的“ aha-moment”。这些时刻的发现是通过事件相关电位（ERP）（特别是p300 ERP）的说明来解析的。如果生成了p300 ERP来检测船，则相关图像将移至其应有的指定数据集；否则，如果尚不清楚图像分类，则将其预留在另一次RSVP迭代中，其中每次都会增加分析师观察每个图像的时间。如果分类在大量的RSVP迭代后仍不确定，则所讨论的图像将位于其较大图像场景的网格矩阵中。然后将相邻的图像添加到网格上的图像中，然后将其添加到演示文稿中，以通过扩展的视野为分析师提供更多上下文信息。如果分类仍然不确定，则提供了视野的最终扩展。最后，如果以某种方式不确定图像的分类，则将图像存储在存档数据集中。
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。
多路复用成像数据处理中公平质量控制的观点
多路复用成像方法越来越多地用于大型组织区域的成像，从样品的数量和每个样品的图像数据大小来产生大型成像数据集。由于从大量的染色目标中频繁的技术文物和异质性填充，可以简化多路复用图像的分析，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道，因此已经开发出了自动化的管道。在这些管道中，一个处理步骤的输出质量通常取决于上一个步骤的输出和每个步骤的错误，即使它们显得很小，也可以传播和混淆结果。因此，在图像处理管道的每个不同步骤中，严格的质量控制（QC）对于正确分析和解释分析结果以及确保数据的可重复性至关重要。理想情况下，QC应该成为成像数据集和分析过程的组成部分且易于检索的部分。然而，当前可用的框架的局限性使交互式QC难以集成大型多重成像数据。鉴于多路复用成像数据集的大小和复杂性的增加，我们提出了将QC整合到图像分析管道中的不同挑战，并提出了可能建立在生物图像分析最新进展之上的可能解决方案。
数据处理至关重要：SRPH-Konvergen AI 为 WMT'21 打造的机器翻译系统
本文介绍了三星菲律宾研究中心和 Konvergen AI 联合团队为 WMT'21 大规模多语言翻译任务提交的机器翻译系统。我们的团队参加了 Small Track #2，其任务是为五种东南亚语言（爪哇语、印尼语、马来语、他加禄语和泰米尔语 1 ）以及英语制作一个多语言机器翻译系统，涵盖所有 30 个方向。我们将首先描述用于预处理数据的过滤启发式方法，然后概述我们训练和评估模型所采取的步骤。特定的超参数、预处理决策和其他训练参数将在其相应的部分列出。最后，我们报告在 FLORES-101（Goyal 等人，2021 年）隐藏测试集以及竞赛隐藏测试集上的结果。
对CRISPR脱离目标网站预测的数据处理和问题表达的系统评估
crispr/cas9系统被广泛用于广泛的基因编辑范围。虽然该基因编辑技术在目标区域非常准确，但可能有许多计划外的靶标地点。因此，已经开发了大量计算方法，以预测给定指导RNA和参考基因组的靶向切割位点。但是，这些方法基于通过实验技术生成的小规模数据集（仅数十个到数百个目标位点），以检测具有较低信噪比比率的O杀目标位点。最近，一种新的体外实验技术来检测目标位点，用于生产前所未有的规模和质量的数据集（超过110个指导RNA超过200,000个O杀靶网站）。此外，同一项研究还包括58个指南RNA的指南seq实验，以产生靶位点的体内测量。在这里，我们通过利用这些数据来对数据处理进行系统评估和CRISPR OB-OR杀害目标站点预测问题的系统评估，从而填补了以前的计算方法的差距。我们的评估表明，在模型培训之前，数据转换作为预处理阶段至关重要。此外，我们通过在培训数据集中添加潜在的无效目标站点来证明获得的改进。此外，我们的结果表明，将导向RNA和o靶位点之间的不匹配数量添加为特征的重要性。在本文中，我们提出了基于体外转移学习的体内模型中的预处理的靶标模型。我们的结论将对基于高通量数据集的o实量预测变量的未来开发有所帮助。
评论：感觉系统，数据处理，手动外骨骼设计上的执行器类型
摘要。触摸后的康复装置是必不可少的，因为中风攻击可能导致人体的一部分或一半。外骨骼可能是中风后患者康复的重要装置。几项研究提出了用于康复目的的外骨骼设计，以实现人类肢体疾病。这项研究旨在根据肌电或任何其他传感器回顾手部外骨骼设备的最先进。本文有望使用肌电传感器和力传感器同时设计手外骨骼设备。这是通过审查与外骨骼开发有关的几篇文章来实现的，尤其是在传感器系统，数据处理和执行器系统中。结果表明，仍然发现使用Ag电极一次性AG（AGCL）检测手指在手上的运动，因为该传感器可以减少伪影噪声。在几项研究中也发现了肌臂的使用，因为它具有无线特性，因此易于使用。在处理器方面，Arduino微控制器比其他微控制器更广泛地使用。为了激活手部外骨骼，伺服电动机被更广泛地用于启动手指关节，这比其他执行器更精确。在进一步的发展中，外骨骼系统和信息系统之间的整合将是一个预期的挑战。希望，这种外骨骼的发展可以作为康复装置应用于故障或瘫痪的患者。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。