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World File Search System时间频率
光子时间模式的远程投射状态
通过参数下转换（PDC）光子对提供的量子相关性是量子信息科学的强大工具。可以利用极化，空间和时频程度来产生强大而可验证的两光子纠缠[1-4]。这些相关性启用了诸如量子状态信息[5，6]，设备独立量子密钥分布[7]和远程状态准备[8-12]等技术。为了利用这些资源来执行此类任务，有必要控制量子相关性的产生，并以期望的自由度开发一致的测量技术。光子学为实施多方量子通信协议和长距离量子实验提供了无可争议的平台[13 - 15]，但每个光子自由度都带来相关的优势和挑战。尤其是时间频率的自由度，提供了高维量子字母，非常适合基于纤维的通信网络和集成的波导设备[3，14，16]。纠缠在PDC来源中也自然存在，并且可以使用脉冲成型技术和材料分散工程来控制[17]。然而，PDC状态的基本时间频率模式，也称为暂时的Schmidt模式[18]，无法与传统的时间或频率测量值直接解析。最近开发了控制和操纵纠缠状态的时间模式结构的方法，为支持纠缠的光子技术提供了强大的资源[19 - 24]。但是，将这些方法应用于量子状态仍然没有探索。在这项工作中，我们使用量身定制的二分时量子量子相关性来远程准备光子时间模式状态。使用色散工程非线性光学和超快脉冲成型的浮动器工具箱，我们对自定义的时间模式进行投影测量，以对纠缠光子对的一半进行定制的时间模式，并测量其伙伴的条件谱图，如图1。我们通过实验探索PDC状态的相关时间模式结构，既有传统的时频相关性和工程性的脉冲时间模式钟形相关性。这样做，我们还证明了时间频率
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
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研究活动与出版记录。他的研究活动是在生物医学信号和图像处理的领域以及生物医学系统的模拟。研究并开发了用于时间频率分析，递归参数识别和心血管信号和串联的非线性分析的方法，并有兴趣研究心房颤动。他还研究了高级生物医学图像处理技术，用于提取肿瘤学应用的特征，图像登记和放射线学。他是140多个有关国际期刊和160多个会议论文的同行评审论文的作者。他撰写了18本书和2本书（一本书）。他是IEEE-EMB杂志（2006年）中心房颤动期间心脏纤维化期间的特刊处理和解释的共同编辑，也是生物信号解释的重点问题I.用于研究医学方法的心血管和呼吸系统的高级方法（2014年）。scopus h -index：37;学者H – index：46。可以在此处找到更多细节。
使用长短期记忆人工神经网络 (LSTM) 进行经济即时预测
近年来，人工神经网络 (ANN) 已成为各个领域和学科取得众多进步的催化剂。然而，它们对经济的影响却相对微弱。一种类型的 ANN，即长短期记忆网络 (LSTM)，特别适合处理经济时间序列。在这里，该架构的性能和特性与动态因子模型 (DFM) 进行了比较评估，动态因子模型目前是经济即时预测领域的热门选择。在三个独立变量的即时预测中，LSTM 的结果优于 DFM；全球商品出口价值和数量以及全球服务出口。其他优势包括它们能够处理各种时间频率中的大量输入特征。缺点是无法将输入特征的贡献归因于模型输出，这是所有 ANN 的共同点。为了促进该方法的持续应用研究，避免需要任何深度学习库知识，使用 PyTorch 开发了一个配套的 Python 库：https://pypi.org/project/nowcast-lstm/。
Gagliardi，Valerio，Tosti，Fabio Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-0291-9937，Bianchini Ciampoli，Luca，Luca，Battagliere，Battagliere，Maria Libera
摘要：运输基础设施的高频频率监测对于促进主要服务和防止重大服务中断或结构性故障至关重要。基于地面的非破坏性测试（NDT）方法已成功应用数十年，达到了非常高的数据质量和准确性标准。但是，数据收集及其对可靠的基础架构管理系统（IMSS）的实施需要常规活动和较长的检查时间。另一方面，卫星遥感技术，例如多阶段的干涉合成孔径雷达（MT-Insar）方法，已证明有效地监视了运输基础设施（道路，铁路和空气轨道）的地面分离，并以更高的时间调查和覆盖区域的调查频率和覆盖区域的范围更高的时间频率。然而，（i）卫星遥感和（ii）基于地面NDT方法的信息的集成是在土木工程中仍需要充分探索的主题。本文旨在审查这两个方面的独立和合并应用，用于运输基础设施监测。还讨论了最近的进步，主要挑战和未来的观点。
斑点去相关对运动补偿，多...
摘要。数字全息图可以在处理从chi频照明器获得的2D相干图像的频率多样性堆栈后启用3D图像。为了补偿对象运动或振动，这是远程成像的常见情况，恒定的时间频率或“驾驶频率”照明器可以作为每个搅动频率的参考。我们检查了the骨和试验性照明器之间的斑点去相关及其对所得范围图像的影响。我们表明，两个照明器之间的斑点去相关对于物体表面的刻面更严重，相对于光轴，该对象表面的倾斜度更高，并且这种去相关导致物体区域中高度倾斜的区域的差异图像中的噪声。我们开发了一个理论框架以及带有试验音调的3D成像的波播仿真，我们检查了这种噪声的严重性，这是多个成像参数的函数，包括照明带宽 - 脉冲频率间距和大气湍流强度；我们表明，在模拟框架中，3D清晰度最大化可以减轻湍流引起的某些噪声。
kcs-fcnet：基于脑电图的运动图像分类的内核跨光谱功能连接网络
摘要：本文使用脑电图数据引入一种方法，用于在运动图像（MI）任务中对右手和左手类别进行分类。内核跨光谱功能连接网络（KCS-FCNET）方法通过提供更丰富的空间 - 频谱特征图，更简单的体系结构和更容易解释的EEG驱动的MI歧视方法来解决这些局限性。尤其是，KCS-FCNET使用基于1D横向的单个神经网络从RAW EEG数据中提取时间频率特征和跨光谱高斯内核连接层来模型通道功能关系。因此，功能连接功能映射减少了参数的数量，从而通过提取与MI任务相关的有意义的模式来改善可解释性。这些模式可以适应主题的独特特征。验证结果证明，引入KCS-FCNET浅架构是一种基于脑电图的MI分类的有前途的方法，具有在脑computer接口系统中实现现实世界使用的潜力。
stgate：带有变压器编码器的时空图形注意网络，用于基于EEG的情绪识别
脑电图（EEG）是神经科学研究中的至关重要且广泛使用的技术。在本文中，我们介绍了一个具有变压器编码器（Stgate）的新型图神经网络，称为“时空图”注意力网络（Stgate），以学习情感脑电图信号的图表并改善情绪识别性能。在Stgate中，将变压器编码器用于捕获时间频率特征，这些特征被送入空间时间图以进行情感分类。使用动态邻接矩阵，提出的stgate自适应地学习了不同的脑电图通道之间的内在连接。为了评估跨主题的情感识别表现，对三个公共情感识别数据集（即种子，种子-IV和梦想家）进行了一项主题外的实验。拟议的Stgate模型在种子中达到了90.37％的最先进的情绪识别性能精度，在种子-IV中为76.43％，Dreamer数据集中分别为76.35％。实验证明了拟议的Stgate模型对跨主题EEG情绪识别及其在基于图的神经科学研究的潜力的影响。
揭示了脑电图信号的力量：通过另一个移动网络（yamnet）
摘要：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，就认知和运动方面而言，对患者运动的影响逐渐使人衰弱。早期检测对于有效的疾病管理和更好的患者预后至关重要。有许多检测这种疾病的技术，但是帕金森氏病早期发现的最有趣的方法之一是脑电图，这是一种无创且具有成本效益的诊断工具来测量大脑活动。最近的研究表明，深度学习网络可以处理复杂的数据来分析并提取特征。这些神经网络之一称为另一个移动网络（YAMNET），该网络最初是为使用时间频率信息分析语音信号的。在这项研究中，提出了一种使用Yamnet的新方法，用于使用脑电图脑信号检测帕金森氏病患者，因为频率信息似乎与帕金森氏病检测非常相关。使用Internet上可用的开放访问数据集评估了该方法，该数据集由帕金森氏病患者和健康对照人员的脑电图记录组成，获得的准确率为98.9％。结果表明，Yamnet可能是对帕金森氏病初始检测的令人鼓舞的工具。这可以改善患者治疗并刺激该领域的未来研究。
心脏杂音和异常PCG检测通过小波散射变换和1D-CNN
摘要 - 这项工作是从Phonocartiogram（PCG）录音中自动且准确的心脏模拟检测。Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C- RNN).我们首先进行预处理，其中包括以下关键步骤：使用小波散射变换对PCG段的DeNoising，分割，仅噪声段重新标记，数据归一化以及PCG段的时间频率分析。然后，我们使用PCG 2022数据集进行了四个实验，前三个（E1-E3），使用PCG 2016数据集进行了第四个实验。事实证明，我们的自定义1D-CNN优于其他两个NN（LSTMRNN和C-RNN）。此外，对于实验E3，我们的1D-CNN模型就准确性，加权准确性，F1得分和AUROC而优于相关工作（使用清洁和重新标记的PCG 2022数据集）。对于实验E1（使用原始PCG 2022数据集），我们的模型在加权准确性和F1分数方面非常接近相关工作。