XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无声
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
提交给Interspeech
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
抗癫痫药物可改善患有癫痫的阿尔茨海默病患者的认知功能
在 9 月 27 日出版的《JAMA Neurology》杂志 1 上，我们发表了备受期待的左乙拉西坦治疗阿尔茨海默病患者的 2a 期临床试验结果。左乙拉西坦是一种廉价的抗癫痫药物，广泛用于治疗癫痫。我们发现，它能显著改善大脑出现癫痫活动的阿尔茨海默病患者的学习记忆和其他认知功能。阿尔茨海默病是全球痴呆的主要原因。早期症状包括短期记忆丧失、问题解决能力下降、词语查找困难和空间导航困难。在阿尔茨海默病患者中，估计约有 10-22% 会出现癫痫，另有 22-54% 的患者表现出无声癫痫活动，即类似癫痫的大脑活动，但没有相关的身体抽搐。我们在早期的研究中表明，大脑出现无声癫痫活动的患者的认知功能下降更快。我们选择测试抗癫痫药物左乙拉西坦，该药物已获得 FDA 批准，因为它在阿尔茨海默病动物模型中表现良好。目前，左乙拉西坦作为仿制药，每年的价格约为 70 美元。试验中测试的剂量为每天两次，每次 125 毫克，远低于用于治疗癫痫的典型剂量。在研究中，54 名患有轻度阿尔茨海默病症状的患者接受了无症状癫痫活动的筛查，使用脑电图 (EEG) 对他们进行整夜监测，并使用长达一小时的脑磁图 (MEG) 记录由电活动产生的磁波。MEG 可以检测到 EEG 无法检测到的癫痫活动，因为它观察的是不同的脑细胞群。在接受研究筛选的患者中，有 34 名患者符合参与资格，其中近 40％ 患有癫痫活动，其余患者没有癫痫活动（筛选前因已有癫痫症而服用抗癫痫药物的患者被排除在外）。
21EC642模型问题论文1，效果为2022-23 ...
或Q.02 A用例如示例解释多项式算术操作。l2 10m b解释欧几里得算法以找到两个数字的GCD。L2 10M模块2 Q. 03抽奖并解释对称密码系统的模型。 l2 10m b解释了安全性在网络中的应用。 l3 10m或Q.04 A解释安全性不同的换位技术。 l3 10m b解释替代技术。 L3 10M模块-3 Q. 05 A解释了带有整洁图L2 10M B的传统块密码结构，例如解释Euler的定理。 l2 100m或Q。 06 A提供了高级加密标准L2 10M B的一般结构的概述，描述了DES算法的整体方案及其无声特征。 L3 10M模块-4 Q. 07 A解释公开密码学的要求。 l2 10m b假设p = 17且q = 11，找到公钥和私钥。 纯文本消息块M = 88 执行加密和解密L2 10M模块2 Q.03抽奖并解释对称密码系统的模型。l2 10m b解释了安全性在网络中的应用。l3 10m或Q.04 A解释安全性不同的换位技术。l3 10m b解释替代技术。L3 10M模块-3 Q.05 A解释了带有整洁图L2 10M B的传统块密码结构，例如解释Euler的定理。l2 100m或Q。06 A提供了高级加密标准L2 10M B的一般结构的概述，描述了DES算法的整体方案及其无声特征。L3 10M模块-4 Q. 07 A解释公开密码学的要求。 l2 10m b假设p = 17且q = 11，找到公钥和私钥。 纯文本消息块M = 88 执行加密和解密L3 10M模块-4 Q.07 A解释公开密码学的要求。l2 10m b假设p = 17且q = 11，找到公钥和私钥。纯文本消息块M = 88
Wistar大鼠的血脑屏障功能障碍暴露于...
这项研究研究了来自多批次手机的电磁场，振动和铃声后，Wistar大鼠血脑屏障（BBB）的功能变化。25（25）雄性Wistar大鼠被随机分为五组（n = 5）。在六周内，A组（对照组）和测试组通过10分钟的电话接触到手机电磁场，每天从TECNO 900/1800 MHz以各种方式接触到手机电磁场。，即：B组 - 仅无声，振动 - 仅，仅铃声和铃声，分别具有振动。在暴露的第六周结束时，研究了使用Evans蓝色染料示踪技术和脑TNF-α的大脑各个区域的BBB。在大脑，大脑和大脑的两个半球中，BBB的BBB显着（α0.05）降低，并且在各种方式暴露于手机的所有动物中，大脑TNF-α的水平无关紧要。这些发现表明，来自多批次手机的电磁场，振动和声音的暴露可能是BBB完整性丧失的危险因素。
火星攻击！：防止太空辐射的软件保护
摘要由于其低成本以及需要在本地运行计算密集型算法的需要，卫星和航天器越来越多地采用现成的计算硬件。然而，空间中的硬件暴露于地球上的辐射量明显高于地球上，可能会破坏硬件或导致其输出不正确的结果。我们设想，仅使用软件容忍技术，在太空中运行的商品硬件可以达到相当的容错或接近昂贵且缓慢的辐射硬化硬件。要实现此目标，我们需要解决两个主要的辐射故障场景：硬件过热和无声数据损坏。我们提供了有关这些错误影响的初步数据，并引入了一组解决这些错误的技术。使商品硬件在太空中充分使用，这有望通过数量级来提高低地球轨道卫星的计算能力和成本效益。CCS概念•网络→错误检测和错误校正； •计算机系统组织→可靠性； •软件及其工程→编译器；操作系统；关键字卫星计算，容错，辐射硬化
火星攻击！防止太空辐射的软件保护
摘要由于其低成本以及需要在本地运行计算密集型算法的需要，卫星和航天器越来越多地采用现成的计算硬件。然而，空间中的硬件暴露于地球上的辐射量明显高于地球上，可能会破坏硬件或导致其输出不正确的结果。我们设想，仅使用软件容忍技术，在太空中运行的商品硬件可以达到相当的容错或接近昂贵且缓慢的辐射硬化硬件。要实现此目标，我们需要解决两个主要的辐射故障场景：硬件过热和无声数据损坏。我们提供了有关这些错误影响的初步数据，并引入了一组解决这些错误的技术。使商品硬件在太空中充分使用，这有望通过数量级来提高低地球轨道卫星的计算能力和成本效益。CCS概念•网络→错误检测和错误校正； •计算机系统组织→可靠性； •软件及其工程→编译器；操作系统；关键字卫星计算，容错，辐射硬化
使用清晰的语音脑电图信号进行想象语音解码
脑机接口 (BCI) 为无法使用声音或手势的个体开辟了交流的途径。无声语音接口就是这样一种 BCI 方法，它可以提供一种与外部世界连接的变革性方式。然而，由于数据稀缺以及脑信号中缺乏想象语音的明确起点和终点等原因，想象语音解码的性能相当低。我们研究是否可以通过两种方式使用来自清晰语音的脑电图 (EEG) 信号来改善想象语音解码：我们研究是否可以使用清晰语音 EEG 信号来预测想象语音的终点，并使用清晰语音 EEG 作为与说话者无关的想象元音分类的额外训练数据。我们的结果表明，使用来自清晰语音的 EEG 数据并不能改善想象语音中元音的分类，这可能是因为说话者之间的 EEG 信号变化很大。索引术语：脑机接口、隐蔽（想象）语音、脑电图 (EEG)。
ACE2-FC融合蛋白针对SARS-COV-2及其变体的抗病毒活性
sars-cov-2一直在世界各地传播，经常发展为具有更大人类感染能力的新变体。SARS-COV-2及其突变体使用血管紧张素转化酶2（ACE2）作为细胞进入受体，该酶触发了几种依靠ACE2重组蛋白作为诱饵受体的使用的covid-19的治疗策略。在这项工作中，我们将ACE2无声FC融合蛋白（ACE2-HFCLALA）作为针对COVID-19的候选疗法。通过ELISA和流式细胞仪抑制测定法测量，该融合蛋白能够阻止SARS-COV-2 RBD与ACE2受体的结合。此外，我们使用了经典的中和测定法和后代中和测定法，以表明ACE2-HFCLALA融合蛋白能够中和正宗病毒。此外，我们发现与D614G菌株相比，这种融合蛋白在具有不同感兴趣的变量（Alpha，Beta，Delta和Omicron）方面更有效地预防体外感染（Alpha，Beta，Delta和Omicron）。我们的结果表明，该分子在治疗和预防性环境中使用使用ACE2作为通往人类细胞的门户的治疗和预防设置的潜力。
使用多模式语音图像改善运动图像脑 - 计算机界面
摘要目的是基于运动图像（MI）的大脑 - 计算机界面（BCI），由于其具有潮流和便利性，引起了广泛的兴趣。但是，传统的MI范式受到诱发的脑电图信号的弱特征的限制，这通常会导致分类性能较低。方法中，提出了一种新颖的范式来改善BCI表现，通过语音虚构与无声阅读（SR）和写作图像（WI）相结合，而不是想象身体运动。根据提示，在这个多模式（想象中的声音和动作）范式中，受试者静静地读中文拼音（发音），并想象地写下了汉字。结果通过在不同的实验中执行传统的MI和拟议的Para-Digm，以进行二进制分类任务。77.03％的平均分类精度是通过新范式获得的，而传统范式获得了68.96％。结论实验的结果表明，所提出的范式唤起了更强的特征，从而有利于策略。这项工作为使用BCI的特定范式通过多模式活动/刺激唤起更强的脑电图特征打开了新的观点。