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使用规则化时空 LCMV 波束形成对事件相关电位进行分类
摘要：基于事件相关电位 (ERP) 的 EEG 视觉脑机接口 (BCI) 的可用性得益于减少 BCI 操作前的校准时间。线性解码模型（例如时空波束形成器模型）可实现最先进的精度。尽管该模型的训练时间通常很短，但它可能需要大量的训练数据才能达到功能性能。因此，BCI 校准会话应该足够长以提供足够的训练数据。这项工作为波束形成器权重引入了两个正则化估计器。第一个估计器使用交叉验证的 L2 正则化。第二个估计器通过假设 Kronecker-Toeplitz 结构协方差来利用有关 EEG 结构的先验信息。使用包含 21 名受试者的 P300 范式记录的 BCI 数据集验证了这些估计器的性能，并将其与原始时空波束形成器和基于黎曼几何的解码器进行了比较。我们的结果表明，引入的估计器在训练数据有限的情况下条件良好，并提高了对未见数据的 ERP 分类准确性。此外，我们表明结构化正则化可以减少训练时间和内存使用量，并提高分类模型的可解释性。
止血复苏 - 昆士兰州创伤教育
创伤性损伤后的凝血异常被描述为创伤诱导的和创伤相关的凝血病。这些术语已互换使用，但是也描绘了不同的过程。tac是描述酸中毒，低温和稀释的总体过程的术语，并结合创伤的直接作用，称为创伤引起的凝血病。这种抽动过程是由直接组织创伤引起的，并结合了凝结，高纤维蛋白溶解和凝结因子消耗的激活。在创伤性休克（ACOT）理论的急性凝血病中，组织的损伤导致介质的释放，从而激活凝血级联反应，从而激活该过程。与DIC相比，在震惊的状态中发生了另一个凝血异常 - 纤维蛋白溶解的发生率更高，导致DIC未见大量出血。与TIC凝血测试中确定的变化将包括：1）凝血激活 - 系统循环中的凝血剂，内源性抗凝剂活性受损，全身循环中的凝血酶产生。2）高纤维蛋白解 - T-PA的急性释放和高纤维蛋白溶解，凝血激活诱导的高纤维蛋白解。3）消耗凝血病。
通过无监督域自适应对跨会话记录的神经群体活动进行稳健对齐
尽管使用多电极阵列记录的数据具有高维性，但与行为相关的神经群体活动被认为是固有的低维。因此，使用潜在变量模型预测神经群体记录的行为已被证明是最有效的。然而，随着时间的推移，单个神经元的活动可能会漂移，并且由于植入的神经探针的移动，不同的神经元将被记录下来。这意味着，在某一天训练预测行为的解码器在另一天测试时表现更差。另一方面，有证据表明，行为的潜在动态即使在数月和数年内也可能保持稳定。基于这个想法，我们引入了一个模型，该模型能够从同一动物记录的以前未见过的数据中推断出与行为相关的潜在动态，而无需重新校准解码器。我们表明，无监督域自适应与经过多次训练的顺序变分自动编码器相结合，可以实现对未见过数据的良好泛化，并正确预测传统方法无法预测的行为。我们的研究结果进一步支持了行为相关的神经动力学低维且随时间稳定的假设，并将使脑机接口技术更加有效和灵活地使用。
物体检测可改善罕见脑肿瘤 MR 图像中的肿瘤分割
摘要：肿瘤病变分割是从 MR 神经放射图像中研究和描述癌症的关键步骤。目前，许多深度学习分割架构已被证明在它们所训练的特定肿瘤类型上表现良好（例如，大脑半球的胶质母细胞瘤）。然而，在给定肿瘤类型上进行大量训练的高性能网络可能在没有标记病例允许训练或迁移学习的罕见肿瘤类型上表现不佳。然而，由于常见肿瘤和罕见肿瘤在病变内和周围存在一些视觉相似性，因此可以将问题分为两个步骤：物体检测和分割。对于每个步骤，在常见病变上训练过的网络可以按照域自适应方案用于罕见病变，而无需额外的微调。这项工作提出了一种弹性肿瘤病变描绘策略，该策略基于实现检测和分割的已建立的基本网络的组合。我们的策略使我们能够在训练期间对位于未见肿瘤背景区域中的罕见肿瘤实现稳健的分割推断。以弥漫性内生性脑桥胶质瘤 (DIPG) 为例，我们无需进一步训练或网络架构调整即可实现 0.62 的平均骰子分数。
降低速率：不是，而是
全球：为完美定价，金融市场之间的错位在2024年第一季度继续。看来，由于经济在2023年没有陷入衰退时，人们就永远不会陷入衰退，因此他们永远不会。这是来自美国的源自美国的经济表现（财政政策的终结）和对不利方面的通货膨胀感到惊讶 - 希望软化和完美的通气是有共识的。但是股票市场中的估值是否合理？企业在快速增长的名义环境中的表现相对较好，因为我们认为，随着通货膨胀在明年左右的目标中，通货膨胀将不可避免地淡入目标。，为什么我们在经济体中看到同一件事比美国更具挑战性？在欧元区中，增长是平坦的，经济衰退风险很高；德国正在经济衰退中，但其股票市场在本季度创下了创纪录的纪录。日本正在经济衰退，但其股票市场也处于自1980年代后期泡沫以来未见的创纪录水平。英国离一年前的记录不远，但也处于衰退中。然后有像瑞典这样的较小经济体，具有创纪录的股票市场和衰退。澳大利亚以不同的方式适合这种叙述；但是再次，股票市场上有创纪录的纪录，但人均GDP衰退持续存在。发生了什么事？
带有 GNN 的电路图，用于探索最佳设计空间
模拟电路的设计自动化在设计空间大、电路规范之间复杂的相互依赖关系以及资源密集型模拟方面提出了重大挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一个创新框架，称为电路图探索器 (GCX)。利用图结构学习和图神经网络，GCX 能够创建一个代理模型，该模型有助于在半监督学习框架内有效探索最佳设计空间，从而减少对大型标记数据集的需求。所提出的方法包括三个关键阶段。首先，我们学习电路的几何表示并用技术信息丰富它以创建一个综合特征向量。随后，将基于特征的图学习与少样本和零样本学习相结合，增强了对未见电路预测的普遍性。最后，我们介绍了两种算法，即 EASCO 和 ASTROG，它们与 GCX 集成后可优化可用样本以产生符合设计者标准的最佳电路配置。通过使用 180 nm CMOS 技术中导出的参数对各种电路进行模拟性能评估，证明了所提方法的有效性。此外，该方法的通用性扩展到高阶拓扑和不同的技术节点，例如 65 nm 和 45 nm CMOS 工艺节点。
Brainlm：大脑活动的基础模型...
我们介绍了大脑语言模型（Brainlm），这是一个在6,700小时的FMRI记录中训练的大脑活动动态基础模型。利用了自我监督的掩盖预测训练，Brainlm表现出较小的调整和零摄像的推理任务的效率。微调允许准确预测年龄，焦虑和PTSD等临床变量以及对未来大脑状态的预测。至关重要的是，该模型可以很好地推广到训练期间未见的全新外部队列。在零射推理模式下，Brainlm可以直接从原始fMRI数据中识别固有的功能网络，而无需在培训期间任何基于网络的监督。该模型还产生了可解释的潜在表示，这些表示揭示了大脑活动模式和认知状态之间的关系。总的来说，Brainlm提供了一个多功能且可解释的框架，用于阐明人类脑活动的复杂空间动力学。它是一种强大的“镜头”，可以通过该镜头以新的方式分析fMRI数据的大量存储库，从而使更有效的解释和利用能够大规模地进行。这项工作证明了基础模型可以推进计算神经科学搜索的潜力。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
接种 ChAdOx1 nCoV-19 新冠疫苗后，因疫苗诱发的免疫性血栓性血小板减少症 (VITT) 导致门静脉血栓形成
一名 29 岁的男性研究生接种了编码 SARS-CoV-2 刺突蛋白抗原的重组腺病毒载体（Astra-Zeneca Vaxzevria）疫苗。接种疫苗 14 天后，他出现上腹部疼痛，没有恶心或呕吐。两天后，腹部症状随之出现头痛。他将自己的症状解释为与硕士学位论文定稿相关的压力。两天后，他发现皮肤出现瘀点，并前往急救医疗中心。由于临床表现为头痛和 D-二聚体浓度高，他被转诊至大学医院。入院时，患者无发热，无感染迹象，亦无神经系统缺陷。实验室检查结果显示严重血小板减少（21 000/ml）。头部磁共振成像 (MRI) 显示横静脉/乙状静脉过渡区血栓形成，延伸至左颈内静脉。腹部超声检查显示门静脉血栓形成，包括肝内分支，并延伸至脾静脉和肠系膜上静脉汇合处（▶ 图 1）。未见游离液体，肠壁未增厚。脾脏大小正常。怀疑该患者患有疫苗诱发的免疫性血栓性血小板减少症 (VITT)
用于脑 MRI 无监督异常检测的去噪自动编码器
病理性脑损伤在脑图像中呈现出不同的外观，由于缺乏全面的数据和注释，很难训练监督检测解决方案。因此，在这项工作中，我们解决了无监督异常检测问题，仅使用健康数据进行训练，目的是在测试时检测未见的异常。许多当前方法采用具有限制性架构（即包含信息瓶颈）的自动编码器，这些自动编码器不仅会对异常部分进行不良重建，而且会对正常部分进行不良重建。相反，我们研究了经典的去噪自动编码器模型，这些模型不需要瓶颈，并且可以使用跳过连接来提供高分辨率保真度。我们设计了一种简单的噪声生成方法来升级低分辨率噪声，从而实现高质量的重建。我们发现，通过适当的噪声生成，去噪自动编码器重建误差可以推广到高强度病变分割，并达到脑 MRI 数据中无监督肿瘤检测的最新性能，击败了变分自动编码器等更复杂的方法。我们相信这为进一步研究无监督异常检测提供了强大且易于实施的基础。关键词：异常检测、无监督学习、自动编码器、去噪、MRI。