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同一肢体不同关节运动想象的EEG信号ANFIS分类
简介：脑机接口 (BCI) 的实验领域正在扩大，包括运动动作，这在解读认知过程方面起着至关重要的作用。无需任何外部刺激，运动想象 (MI) 可用作脑机接口 (BCI) 的强大模型。操作外部设备的一种自然方法是想象移动同一只手臂的各个关节。这些设想的运动在运动脑中具有相似的空间图像，因此很难根据 EEG 数据区分同一腿的各个关节的 MI。方法：本研究使用了 25 名参与者的现有数据集合。参与者想象使用他们的右肢进行三项不同的活动：想象自己操纵右手、想象弯曲右臂以及在放松时闭上眼睛。为了给这些脉冲分配类别，我们求助于自适应神经模糊推理系统。结果：平均准确率为 90%。结论：研究结果表明，该技术对于正确分类 EEG 数据至关重要。本研究使用的数据收集包括肌肉成像中使用的相同肢体的脑电图测量。新的分类方法将应用于这些信号以得出结论。
科学艺术与工艺 (SAM) - 艺术与工艺
摘要 – 自动化和灵活生产方式的出现导致了对稳健监控系统的需求。此类系统旨在通过将其作为表征工艺条件的关键变量（称为特征）的函数来估计生产工艺状态。因此，特征选择问题对于基于传感器的监控应用至关重要，即在给定一组原始特征的情况下，找到一个子集，以使监控系统的估计精度尽可能高。考虑到实际应用，由于可用数据集合的不完善，特征选择可能很棘手：根据数据采集条件和受监控工艺操作条件，它们可能是异构的、不完整的、不精确的、矛盾的或错误的。传统的特征选择技术缺乏处理来自不同集合的不确定数据的解决方案。数据融合提供了解决方案来一起处理这些数据集合，以实现一致的特征选择，即使在涉及不完善数据的困难情况下也是如此。在这项工作中，工业钻井系统中工具的状态监测将作为基础，展示如何在这种困难情况下使用数据融合技术进行特征选择。
深度学习模型映射快速植物物种从公民科学和遥感数据变化
人为栖息地破坏和气候变化正在重塑全球植物的地理分布。但是，我们仍然无法以高空间，时间和分类学分辨率来绘制物种的变化。在这里，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用来自加利福尼亚的遥感图像以及50万公民科学观察培训，可以绘制2,000多种植物物种的分布。我们的模型 - DeepBiosphere-不仅要优于许多常见的物种分布建模方法（AUC 0.95 vs. 0.88），而且可以以多达几米的分辨率来绘制物种，并以高准确性地描绘了植物群落，包括原始和透明的红木国家公园森林。这些精细的比例预测可以进一步用于绘制跨人类改变景观的栖息地碎片的强度和尖锐的生态系统过渡。此外，从频繁的遥感数据集合中，DeepBiosphere可以在2- y的时间段内检测严重野火对植物群落组成的快速影响。这些发现表明，对公共地球的观察和深入学习的公民科学可以为自动化系统铺平道路，以监视全球实际时间的生物多样性变化。
cdstraj：以自主驾驶的轨迹预测为特征的扩散和时空相互作用网络
轨迹预测是Au ausostos驾驶（AD）中的一个基石，在使车辆能够在动态环境中安全有效地导航时发挥了关键作用。为了解决此任务，本文提出了一个新颖的轨迹预测模型，该模型是在面对异质和不确定的交通情况下为准确性而定制的。该模型的核心是特征性的扩散模块，这是一个创新的模块，旨在模拟具有固有不确定性的流量。该模块通过将其注入偏低的语义信息，从而增强了障碍预测准确性，从而富含预测过程。对此进行补充，我们的时空（ST）相互作用模块会导致交通情况对空间和时间段落的VEHILE动力学的细微效果，具有出色的有效性。通过详尽的评估，我们的模型设定了轨迹预测的新标准，实现最新的ART（SOTA）结果（NGSIM），高速公路无人机（Highd）和澳门相互互联的自动驾驶（MOCAD）数据集合（MOCAD）的简短和easated persalal temal spans。这种表现低估了该模型在浏览复杂的交通情况，包括高速公路，城市街道和交叉点的无与伦比的适应性和效率。
打桩对鱼类的水声影响 - 加州运输部
13. 外部审阅者 与合作伙伴协调编写，合作伙伴包括：NOAA 西海岸地区、NMFS、USFWS、FHWA、CDFW、俄勒冈州交通部和 WSDOT。 15. 摘要 本技术指导手册旨在为部门工程师、生物学家和顾问提供与工程方法和潜在物种影响评估、水中和近水打桩项目的环境许可以及可行的衰减选项相关的指导。第 1 至第 4 章涵盖了地基设计的基本原理、水声学的基本原理、水声对鱼类的影响以及打桩对鱼类的分析框架和流程。本文件的很大一部分是附录 I 概要，其中介绍了各种条件下的打桩数据集合，可用作许可流程的经验参考。其他附录包含生物学家和工程师可以用来促进水声影响评估的其他工具。 16. 关键词 打桩、水声学、生物声学、气泡幕、围堰、鱼听觉、鱼伤阈值、水下声衰减、振动锤、落锤、柴油冲击锤、H 型桩、钢管桩、CIDH 桩、CISS 桩。
azithromycin在covid-19
摘要阿奇霉素已迅速被用作重新利用的药物，用于治疗Covid-19，尽管缺乏高质量的证据。在这篇综述中，我们批判性地评估了阿奇霉素的当前药理，临床前和临床数据用于治疗COVID-19。对阿奇霉素的兴趣是由其他病毒性肺炎的有利治疗结果激发的，这是一种在大流行的早期对SARS-COV-2对SARS-COV-2的抗病毒作用。其抗病毒作用可能是由于干扰受体介导的结合，病毒溶酶体逃生，细胞内细胞信号传导途径以及增强I型和III型干扰素表达的原因。其免疫调节作用可能会减轻过度炎症并使组织修复受益。目前，Covid-19中关于阿奇霉素的体内报告是矛盾的，在临床试验之外不认可其广泛使用。但是，它们主要是回顾性的，因此固有地存在偏见。阿奇霉素的效果大小可能取决于何时开始。此外，还需要扩展后续行动来评估恢复阶段的收益。安全数据保证对药物 - 药物相互作用和随后的心脏不良事件的监测，尤其是在羟基氯喹的情况下。预计和急需大型随机对照研究的更多前瞻性数据。应强烈鼓励结果统一的结果报告，以促进许多正在进行的计划进行数据集合。
固定翼飞机和旋翼机的飞行包线模拟...
13.摘要（最多 200 个字）已经开发出一种全面的模型拼接模拟架构，它允许基于离散点线性模型和配平数据集合进行连续、完整的飞行包线模拟。模型拼接模拟架构适用于任何可通过状态方程轻松建模并可获得测试数据的飞机配置。特定飞行条件下的单个线性模型和配平数据与非线性元素相结合，以生成连续、准非线性模拟模型。模型拼接架构中的外推方法允许精确模拟非标称飞机负载配置，包括重量、惯性和重心的变化以及高度的变化，这些变化共同将全包线模拟所需的点模型数量降至最低。本文将模型拼接仿真架构应用于 CJ1 商务喷气机模型和 UH-60 通用直升机模型。对于固定翼和旋翼机应用，发现使用 8 个离散点线性模型（两个高度各 4 个点模型）加上额外的调整数据配置拼接仿真模型可以在整个空速和高度范围内进行精确模拟。本文介绍了从飞行识别点模型开发拼接模型的飞行测试对固定翼和旋翼机应用的影响。
大规模研究性别对运动想象脑机接口中 μ 节律抑制的影响
摘要 运动想象脑机接口 (MI-BCI) 的最大问题是 BCI 性能不佳，即“BCI 效率低下”。尽管过去的研究试图通过调查影响用户 MI-BCI 性能的因素来寻找解决方案，但问题仍然存在。与 MI-BCI 性能相关的研究因素之一是性别。关于性别对用户控制 MI-BCI 能力的影响的研究仍无定论，主要是因为过去的研究样本量小且性别分布不均衡。为了解决这些问题并获得可靠的结果，本研究将四个 MI-BCI 数据集合并为一个包含 248 个主题且性别分布均等的大型数据集。数据集包括来自两性健康受试者的 EEG 信号，这些受试者按照 Graz 协议执行了右手和左手运动想象任务。分析包括从 C3 和 C4 电极中提取 Mu 抑制指数，并比较女性和男性参与者之间的值。与之前的一些研究结果不同，这些研究报告了女性 BCI 用户在调节 mu 节律活动方面的优势，我们的结果并未显示两组的 Mu 抑制指数之间存在任何显着差异，这表明性别可能不是 BCI 性能的预测因素。
人体数字孪生和建模指南 - DTIC
1.1 定义数字孪生 工业革命和大规模生产的一个结果是产品的标准化。此过程具有许多优点，包括能够从单一设计创建许多产品副本，以及能够利用规模来降低总体产品成本。另一个优点是能够在系统运行和维护期间使用标准化部件来降低维护成本。虽然产品之间的差异在制造过程中受到控制，但它们的使用往往有所不同，从而增加了产品之间的差异。如果不考虑这些差异，差异会降低正确评估产品性能和计划维护周期的能力。此外，产品系列中的特定产品可以设计和制造成略有不同，以支持特定的任务集，从而进一步给这些产品的后勤维持带来压力。近年来，数字孪生技术的发展是为了解决因产品和环境差异而产生的问题（Tuegel 等人，2011 年）。数字孪生概念包括构建单个产品的数字表示或模型，以提高单个产品的维护和性能预测的准确性（Kobryn，2020 年）。因此，数字孪生被描述为由支持可执行模型的工程、操作和行为数据集合开发的组件、产品或系统的模型，其中模型在系统的生命周期内不断发展并支持推导有助于实时优化系统或服务的解决方案（Boschert & Rosen，2016 年）。
HDAC6选择性抑制剂CAY10603通过调节上皮屏障功能障碍和反向
向可再生能源的过渡需要对从个人家庭到国家规模的能源系统基础设施的广泛变化。在此过渡期间，利益相关者必须能够做出明智的决定，研究人员需要调查可能的选择并分析场景，并且应告知公众有关未来基础架构的发展和选择。它所需的数据和参数是多种多样的，并且很难为关注区域的当前情况概述概述。我们提出了一个环境信息系统，以在能源系统基础设施和地下地质储能技术范围内可视化和探索大量异质数据集合。基于德国联邦州Schleswig-Holstein的研究领域，我们建立了一个虚拟地理环境，该环境集成了GIS数据，地形模型，地下信息和仿真结果。生成的应用程序允许用户在3D空间中的统一上下文中探索数据收集，与数据集进行交互，并观察所选仿真方案的动画，以更好地了解进程和数据集的复杂交互。基于跨平台游戏引擎统一，我们的框架可以用于常规PC，头部安装显示器和虚拟现实环境，并可以在评估和探索数据时支持域科学家，鼓励讨论，是对利益相关者或有兴趣的公众进行外抛光活动和展览活动的效果。