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无线棒Lora节点开发套件 - 文档
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基于自动编码器的特征提取到鲁棒的基于SSVEP的BCIS
摘要：对于具有肌萎缩性侧面硬化症（ALS）的受试者，言语和非言语通知受到很大的损害。基于视觉诱发电位（SSVEP）的大脑计算机界面（BCIS）是成功的替代增强通信之一，可帮助ALS与他人或设备进行通信。对于实际应用，噪音的影响大大降低了基于SSVEP的BCI的性能。因此，开发基于SSVEP的强大BCI对于帮助受试者与他人或设备进行交流非常重要。在这项研究中，提出了基于噪声抑制的特征提取和深度神经网络，以开发出强大的基于SSVEP的BCI。为了抑制噪音的影响，提出了一种denoising自动编码器来提取降解功能。为了获得实用应用的可接受识别结果，深层神经网络用于发现基于SSVEP的BCI的决策结果。实验结果表明，所提出的方法可以有效地抑制噪声的影响，并且基于SSVEP的BCI的性能可以大大改善。此外，深神经网络的表现优于其他方法。因此，提出的基于SSVEP的BCI对实际应用非常有用。
生成式人工智能的攻击和鲁棒水印
创建一条关于我即将在卡内基梅隆大学（CMU，匹兹堡）发表的演讲的热门推文，标题为“大型语言模型的水印”。主题包括水印、检测人工智能生成的文本、保护模型的版权。尽量让它风趣幽默。
Q8 T 65 75W-90
Q8 Dynobear 100是为机床和通用设备开发的出色的多用途循环润滑剂。它具有一定的添加剂，可减少摩擦并消除可能发生在机械和液压机中的棒状滑滑和验证器。Q8 Dynobear 100具有出色的锈蚀和腐蚀保护，出色的抗衣特性以及高化学和热稳定性。
泥状膳食计划：4 周
蛋白质：每天吃 3 顿蛋白质餐，每顿 1/4 - 1/3 杯 • 鸡肉或火鸡肉（制成泥状，不带皮） • 软鱼 - 黑线鳕、罗非鱼、鳕鱼、鲑鱼、比目鱼（制成泥状或用叉子捣碎） • 罐装金枪鱼或鸡肉（用叉子捣碎） • 豆腐（制成泥状） • 鸡蛋/鸡蛋替代品（炒） • 无脂油炸豆泥（制成泥状） • 用无脂牛奶制成的 98% 无脂奶油汤（过滤） • 1% 干酪 • 部分脱脂意大利乳清干酪 • 无糖布丁，用低脂牛奶自制 • 牛奶或乳糖不耐受（脱脂、无脂、1%） • 淡豆奶（原味或香草味） • 酸奶/希腊酸奶（原味、淡味、低脂 - 不含水果块）
鳞状皮肤的生物屈曲
摘要 天然的抗弯曲装甲结合了坚硬的、离散的鳞片，附着在软组织上，提供独特的表面硬度（用于保护）和柔韧性（用于不受阻碍的运动）组合。鳞片状皮肤现在是一种鼓舞人心的合成防护材料，它具有吸引人的特性，但在柔韧性和防护性之间仍然存在有限的权衡。特别是，弯曲鳞片状皮肤，使鳞片在内弧面，会卡住鳞片并使系统显著变硬，这在手套等系统中是不可取的，因为手套的鳞片必须覆盖手掌侧。大自然似乎已经通过创造可以形成皱纹和褶皱的鳞片状皮肤解决了这个问题，这是一种非常有效的机制，可以适应大的弯曲变形并保持弯曲柔顺性。这项研究的灵感来自这些观察：我们探索了软膜上的刚性鳞片如何以受控的方式弯曲和折叠。我们使用离散元建模和实验相结合的方式研究了不同屈曲模式的屈曲能量和稳定性。具体来说，我们展示了鳞片如何诱导稳定的 II 型屈曲，这对于皱纹的形成是必需的，并且可以提高仿生保护元件的整体弯曲柔顺性和灵活性。
树突状结构和算法艺术
扩散限制聚集（DLA）由于其简单性和在诸如纳米和微粒聚集等物理学中的广泛应用而引起了很多关注。在这项研究中，DLA的算法用Python编写。Python的Turtle库用于在计算机监视器上生长时绘制骨料。该算法在Raspberry Pi上运行。为DLA模拟创建了便宜的便携式介质。将两个不同的选项放在算法中。第一个路径不允许主粒子在碰撞后转动骨料外。但是，第二个允许骨料内外的主要粒子的渗透。通过算法获得由500-2000个主要颗粒组成的球形树突结构。这些结构的分形维度约为1.68。发现其孔隙率低于50％。还计算出回旋半径。除了科学研究之外，还提供了使用这些树突结构的算法艺术的例子。©2023 DPU保留所有权利。关键字：扩散限制聚合；随机步行；分形维度；孔隙率；覆盆子pi;算法艺术
人类感觉状神经元培养
人类诱导的多能干细胞（IPSC）（Takahashi和Yamanaka，2006）及其分化为特定靶细胞（例如感觉神经元（ISN）（Chambers等，2009））已发展为有效的疾病模型和药物测试方法。 方法论程序的标准化对于将技术变异性降低到最小至少至关重要，并确保可靠性和可重复性（Lampert等，2020； Volpato和Webber，2020）。 迄今为止，有两个方案可用于区分IS，即基于小分子抑制（Chambers等，2012）和转录因子的过表达（Blanchard等，2015）。 应用小分子方案的应用还导致形态学差异很高的非ISN细胞产生，并且在区分之间计数很高（Schwartzentruber等，2018）。 这种细胞异质性挑战了正确的数据分配和解释。人类诱导的多能干细胞（IPSC）（Takahashi和Yamanaka，2006）及其分化为特定靶细胞（例如感觉神经元（ISN）（Chambers等，2009））已发展为有效的疾病模型和药物测试方法。方法论程序的标准化对于将技术变异性降低到最小至少至关重要，并确保可靠性和可重复性（Lampert等，2020； Volpato和Webber，2020）。迄今为止，有两个方案可用于区分IS，即基于小分子抑制（Chambers等，2012）和转录因子的过表达（Blanchard等，2015）。应用小分子方案的应用还导致形态学差异很高的非ISN细胞产生，并且在区分之间计数很高（Schwartzentruber等，2018）。这种细胞异质性挑战了正确的数据分配和解释。
树突状细胞疫苗的进步
胶质母细胞瘤（GBM）是高度侵入性的恶性原发性脑肿瘤。总体预后很差，GBM的管理仍然是一个巨大的挑战，需要新颖的治疗策略，例如树突状细胞疫苗（DCV）。虽然许多早期临床试验表明抗肿瘤免疫反应诱导，但结果混合并取决于试验之间各种因素的许多因素。DCV的优化至关重要； GBM特异性抗原的选择以及18 F-氟蛋白葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG-PET）的利用可能会增加显着价值，并最终改善接受胶质细胞瘤治疗的患者的结果。本综述提供了DCV机制的概述，评估了先前的临床试验，并讨论了将DCV整合到胶质母细胞瘤治疗方案中的未来策略。得出结论，审查讨论了与使用DCV相关的挑战，并突出了将DCV与标准疗法整合的潜力。