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World File Search System暂时性
通过沉积DNA分析亚热带富营养湖
研究沉积档案中抗生素耐药基因（ARGS）的发生提供了重建历史（即非人性化来源）Args的分布和传播的机会。尽管在淡水环境中的ARG引起了极大的关注，但几个世纪以来几个世纪以来，多样性和丰富性的历史差异仍然很大程度上是未知的。在这项研究中，我们研究了过去600年的成谷湖沉积物中发现的细菌群落，ARG和移动遗传因素（MGE）的垂直变化模式。在保存在沉积物中的抵抗中，发现177个Args亚型，氨基糖苷和多药耐药性最丰富。上层沉积物层中的Arg丰度（等效于1940年代以来抗生素时代）低于抗生素时代期间的Arg丰度，而在后抗生体时代，ARG的多样性较高，可能是因为在最近的几十年中，人类诱导的综合疗法促进了BAC的促进和替代品的剂量。统计分析表明，MGE的丰度和细菌群落结构与ARG的丰度和多样性显着相关，这表明ARG的发生和分散性可能会通过MGE在不同细菌之间传递。我们的结果为淡水环境中ARG的自然历史提供了新的观点，对于理解暂时性的基因和ARG的传播至关重要。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
住宿常见问题解答：学生
• 学习障碍（如阅读障碍、书写障碍、计算障碍、阅读/数学障碍、特定学习障碍等） • 医疗健康（如心脏病、糖尿病、关节炎、癌症、癫痫症等） • 注意力缺陷多动障碍 • 身体/行动障碍（行走、轮椅） • 听力障碍 • 视力障碍 • 情绪/心理诊断（如躁郁症、抑郁症、焦虑症等） • 自闭症谱系障碍 • 创伤性脑损伤 • 暂时性残疾 - 由于受伤、手术或短期医疗条件而仅存在短时间（6 个月或更短）的残疾 注：需要提供文件，并且必须遵循 ODS 规定的文件指南。所有请求将根据具体情况进行审核。请访问 www.sru.edu/ods 了解可接受的文件形式的详细信息。 SRU 致力于为残疾学生提供便利并帮助他们取得学业成功。 ODS 为学生提供什么？ ODS 为学生提供合理的住宿和服务，以确保学生能够平等地接受教育，正如 1973 年《康复法案》第 504 条、1990 年《美国残疾人法案》和 2008 年《美国残疾人法案修正案》所规定的那样。住宿是根据具体情况批准的，旨在为每位学生提供独特的服务。ODS 如何支持校园教育平等？ODS 与学生和教师合作，为有住宿的学生提供有关各方在教育过程中所扮演角色的帮助、教育和指导。ODS 通过以下方式提供帮助：
基于统计特征和自回归模型的癫痫发作的分类和检测
癫痫的诊断和治疗在很大程度上取决于脑电信号样本中癫痫发作的鉴定。本文主要集中于鉴定癫痫发作和基于EEG信号的分类，该特征的三个重要统计特征优先考虑EEG信号的非平稳特征，即复杂性，能量波动和自回旋模型，以表示独特的癫痫发作模式。测量复杂性的样品熵（SE）的三个特征，一种平均Teager Energy（MTE）之一，它测量了与癫痫发作相关的暂时性能量波动，而四种自回归（AR）建模技术提出了一种新颖的癫痫发作方法。基于线性相关性，AR模型用于表示独特的癫痫发作模式。为了训练AR模型，将信号分为图像前（塞氏症前）和间歇性（非西部）段。在检测阶段，通过滑动窗口计算了EEG信号的MTE和SE特征样本，并利用AR模型预测以下样品。本文表明，MTE，SE和AR模型共同产生了有希望的癫痫发作结果。这种方法在识别癫痫发作和非塞亚零件方面的敏感性和特异性优于现有方法。所提出的方法有可能用于实时癫痫发作检测应用，从而促进癫痫患者的及时诊断和治疗。
疫苗引起的耳鸣：COVID-19 的新后果
疫苗副作用如耳鸣和听力损失并不少见。各种报告都谈到了接种乙肝、H1N1、麻疹和狂犬病等不同类型的疫苗后出现的暂时性耳鸣和其他听觉前庭效应。1–3 随着 COVID-19 疫苗接种计划在全球范围内继续快速推进，越来越多的人被鼓励接种疫苗，类似的挑战似乎也在增加。有记录显示接种 COVID-19 疫苗的患者会引发耳鸣。4,5 Parrino 等人在 2021 年报告称，他们研究中的三分之二的患者在接种疫苗前没有听觉前庭问题病史。5 根据耳鸣障碍清单，其中两例耳鸣被归类为灾难性耳鸣，一例被归类为严重耳鸣。虽然其中两人在药物治疗后耳鸣程度减轻，但有一人在药物治疗后耳鸣感知无明显变化。5 上述研究中使用的疫苗是 mRNA 疫苗注射。接种了 mRNA 疫苗（辉瑞/BioNTech 和 Moderna）和腺病毒疫苗（强生）以及阿斯利康病毒载体疫苗 Vaxzevria 的人都出现了同样的耳鸣不良事件。4 美国数据库的疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 也报告了接种辉瑞-BioNTech 和 Moderna 疫苗的 COVID-19 患者出现耳鸣的情况。国际医学科学组织理事会 (CIOMS) 在《药物临床安全信息指南》中将耳鸣归类为“非常罕见”的副作用。虽然非常罕见，但耳鸣对个人的影响是严重的。
精神疲劳的检测与恢复
心理疲劳是一种由长时间的认知活动导致的复杂状态。心理疲劳的症状包括情绪和动机的变化，以及与目标导向行为有关的各种认知功能的暂时性衰退。人们进行了大量研究，以开发识别心理疲劳的生理和心理生理迹象的方法。这使得许多基于人工智能的模型能够使用从眼动追踪设备、脑电图或心电图中提取的数据对不同程度的疲劳进行分类。在本文中，我们提出了一种实验方案，旨在通过与脑电图和眼动追踪设备配对的虚拟现实会话来生成/测量心理疲劳并提供有效的恢复策略。本文首先提供了心理疲劳预测因素、测量方法和恢复策略的全面最新进展。然后，本文介绍了一种基于最先进技术的实验方案，用于 1）产生和测量心理疲劳；2）使用虚拟现实（VR）模拟环境评估虚拟疗法对疲劳恢复的有效性。在我们的工作中，我们通过在虚拟模拟环境中完成认知任务成功地产生了心理疲劳。在各种认知任务中，参与者的瞳孔直径和 theta/alpha 分数显著下降。我们根据脑电图（EEG）数据训练了一个 RBF SVM 分类器，对心理疲劳进行分类，在测试集上的准确率为 95%。最后，我们的结果表明，分配给虚拟疗法的时间并没有改善放松后时期的瞳孔直径。关于放松疗法对放松疗法影响的进一步研究应将时间分配得更接近标准恢复时间 60 分钟。
平行时空自我发注意CNN基于CNN的运动图像分类
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
平行时空的自我注意力集CNN的电动机...
运动图像（MI）脑电图（EEG）分类是脑机构界面（BCI）的重要组成部分，使具有流动性问题的人可以通过辅助设备与外界进行通信。但是，由于其复杂性，动态性质和低信噪比，EEG解码是一项艰巨的任务。设计一个充分提取EEG信号的高级特征的端到端框架仍然是一个挑战。在这项研究中，我们提出了一个平行的空间 - 暂时性自我注意力，用于四级MI EEG信号分类。这项研究是定义原始脑电图信号的新时空表示的第一个研究，该信号使用自我注意力的机制提取可区分的时空特征。特别是，我们使用空间自我注意模块来捕获MI EEG信号通道之间的空间依赖性。此模块通过通过加权求和在所有通道上汇总特征来更新每个通道，从而提高了分类准确性并消除由手动通道选择引起的伪像。此外，时间自我发项模块将全局时间信息编码为每个采样时间步骤的特征，因此可以在时域中提取MI EEG信号的高级时间特征。定量分析表明，我们的方法优于主体内和受试者间分类的最先进方法，证明其稳健性和有效性。最后，采用提出的方法根据脑电图信号实现对无人机的控制，从而验证其在实时应用中的可行性。在定性分析方面，我们对从学到的架构估算的新时空表示形式进行视觉检查。
通过神经调节和视频游戏增强认知能力
经颅磁刺激 (TMS) 是一种非侵入性脑刺激技术，能够调节皮质兴奋性。这种调节可能会影响负责特定认知过程的区域和网络，重复诱发的暂时性变化可以产生持久的影响。与专注于特定认知功能的认知训练结合使用时，TMS 的有效性可能会增强。玩电子游戏可以成为最佳的认知训练，因为它涉及不同的认知成分以及高水平的参与度和动机。本研究的目的是评估 TMS 和视频游戏训练在增强认知、特别是工作记忆和执行功能方面的协同作用。我们进行了一项随机 2 × 3 重复测量（刺激 × 时间）研究，将 27 名健康志愿者随机分配到主动间歇性 θ 爆发刺激组或假刺激组。在完成视频游戏 + TMS 训练之前、之后和 15 天后，使用综合神经心理学电池对参与者进行评估。训练包括 10 个环节，参与者玩 3D 平台视频游戏 1.5 小时。每次游戏结束后，TMS 都会作用于右背外侧前额叶皮层 (DLPFC)。所有参与者的视频游戏表现都有所提高，但我们没有发现刺激和视频游戏训练的协同效应。我们也没有发现与刺激相关的认知改善。我们通过线性回归探索了可能的混杂变量，例如年龄、性别和早期视频游戏经验。早期视频游戏经验与工作记忆和抑制控制的改善有关。这个结果虽然是探索性的，但突出了个体变量和先前经验对大脑可塑性的影响。
微网格中的超级能源存储系统
虽然存在建立的单组分存储系统的确定性能力计划模型，但很少关注使用基于群体的元元素算法的混合储能系统（ESSS）的概率大小。这重点介绍了两个关键的研究机会，即：（1）研究保存模型及其特性的影响，并优化每日系统调度对混合ESS设计中的狭窄现实差距，以及（2）基于潜在的具有重大财务设计的杂种微网格中混合ESS中的混合ESS整合到网格连接的微网络中。在响应中，本文中的本文基于最先进的元易启发式算法的新型概率混合能力计划优化模型。为了证明该模型在社区微网络方案中的有效性，提出了新西兰Aotearoa的生态村庄的案例研究。模拟结果表明，在最有可能的情况和最坏情况的概率场景中，分别高于确定性结果的溢价约为4％和〜36％。另一方面，发现混合ESS的生命周期成本的最佳随机估计值比确定性建模低约39％。此外，还研究了使用电池库的暂时性套利经济学，表明以固定的LifePo 4电池的当前资本成本和目前的固定饲料税（NZ $ 0.08/kWh），仅出于套利原因而循环存储在经济上是不可行的。总而言之，本文重点介绍了结合概率的选择误差技术的迫切需要，并强调在设计混合ESS以将混合ESS集成到网格连接的微网格中时，大小和调度合作的重要性。