XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System毫秒
人脑神经复杂性产前发展的性别差异
图1：实验概述。音符表示听觉刺激。（a）每个听觉序列由每个持续时间为200 ms的四个音调，分别为400毫秒的间隔间隔。从第一个音调开始到第四音的偏移，整个序列的持续时间为2000毫秒。在测试阶段，每个序列的第四个音调各不相同。在每种条件下进行跨试验的平均值后，我们分析了第一个音调开始之前的200 ms，到第四个音调偏移后的1000毫秒（总持续时间为3200 ms）。（b）对于胎儿录音，预期的母亲必须将腹部放置在传感器阵列的凹陷内，并在她的身体和萨拉设备之间放置一个声音，以传达听觉音调。（c）胎儿MEG信号对听觉音调无创记录。要纠正胎头方向和大小对MEG信号振幅的影响，相对于早期暴露阶段记录的最大振幅，所有信号均标准化为最大响应百分比（PMR）。分别以洋红色和灰色显示了全球和标准差异试验的所有录音的平均值。（d）出生后，作为新生儿的一部分受试者返回实验室，并在被放置在面向摇篮的头上后，朝向Sara设备的Squid磁力计阵列。为了安全地将听觉刺激传递到新生儿大脑中，新生儿戴着对婴儿友好的耳机。请注意，B和D从（28）改编。（e）Sara设备记录了新生儿无创的皮质信号；同样，所有全球差异试验的平均值均显示在洋红色中，所有Gloabl标准试验的平均值均以灰色为单位。
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
尽管有典型的感觉处理，胱氨酸病患者的听觉感觉记忆仍受损_对错配负性 (MMN) 的高密度电映射研究
胱氨酸病是一种罕见遗传性疾病，其特征是胱氨酸积聚和结晶，可导致肾脏、甲状腺、眼睛和大脑等多种组织和器官严重受损。虽然胱氨酸病对大脑功能的影响与其对其他器官的影响相比相对较轻，但该人群的寿命增加以及因此对社会做出生产性贡献的潜力导致人们对其对大脑功能的影响越来越感兴趣。尽管如此，尽管存在一些结构性大脑差异的证据，但这种突变对神经的影响仍未得到很好的描述。在这里，我们使用被动持续时间异常范式（具有不同的刺激开始异步性 (SOA)，代表对记忆的不同需求水平）和高密度电生理学，在一组 22 名被诊断患有胱氨酸病的儿童和青少年（年龄范围：6-17 岁）和神经典型年龄匹配的对照组（N = 24）中测试了基本听觉处理。我们检查了 N1 和不匹配负波 (MMN) 在各组之间是否存在显著差异，以及这些神经测量值是否与言语和非言语智商相关。被诊断患有胱氨酸病的个体表现出与年龄匹配的同龄人相似的 N1 反应，表明该人群的基本听觉处理是典型的。然而，尽管两组对最短（450 毫秒）SOA 表现出相似的 MMN 反应，表明变化检测和感觉记忆完好无损，但诊断为胱氨酸病的个体对较长（900 毫秒和 1800 毫秒）SOA 的反应明显减少。这可能表明在诊断为胱氨酸病的儿童和青少年中，听觉感觉记忆痕迹持续时间缩短，因此感觉记忆受损。未来需要研究感觉和工作记忆的其他方面，以了解此处描述的差异的根本基础及其对高阶处理的影响。
通过区块链增强云存储安全性 -
在不断变化的技术创新景观中摘要以及与云存储相关的安全性问题越来越多，该研究重点是改善云记录安全性的关键主题。该研究引入了与以太坊区块链集成的访问控制范式。为了提高安全性，采用了改进的SALP群优化（ISSO）技术来生成秘密密钥生成所需的关键随机数。此外，该研究还利用了另外两种加密算法：Paillier联合多层感知器（PF-MLP）模型和同型加密标准（HES），进一步保护原始健康推文数据集的隐私。研究评估了各种加密方法的安全性约束和功效，指导选择最强的框架来保护健康推文数据集。ISSO技术简化了密钥对生成，这使潜在攻击者访问原始数据更具挑战性。所提出的加密解码方法表明，加密时间分别为800毫秒和900毫秒，表现出优于最激烈的 - Shamir-Adleman（RSA）算法和椭圆形曲线加密（ECC）。此外，该方法在上传和下载速度中超过了ECC和RSA，分别为4 ms和6 ms。以1500毫秒的处理时间，该提出的方法显着超过了先前的方法，展示了其在加密操作中的效率和优越性。这项工作结合了访问控制，区块链技术和高级加密技术，以解决与云存储相关的压力安全问题。通过增强数据安全性和机密性，集成框架代表了外包到云平台的数据安全性的重大进步。关键字数据安全性，SALP群优化，同形加密标准，云计算，Paillier联合学习，以太坊区块链。
变塑性且节能的生物相容性石墨烯......
0.89 和 δ D = 0.76。发现平均写入噪声为 σ write = 1.97%。b，在一系列 100 个连续脉冲（每个突触前脉冲为 10 µA，100 毫秒）后，设备电导率逐步增加。插图显示了 20 个状态的状态密度分布，这些状态不重叠，表明写入噪声极低
表达扫视和视觉注意力
摘要：近年来，眼动研究中最有趣和最有争议的观察之一是猴子和人类的快速扫视现象。这些扫视的反应时间非常短（人类为 100 毫秒，猴子为 70 毫秒），以至于一些眼动专家仍然认为它们是伪像或预期反应，不需要进一步解释。另一方面，一些研究小组认为它们不仅是真实的，而且是研究扫视产生机制、视觉和眼动协调以及视觉注意机制的宝贵手段。这篇目标文章汇集了眼动和相关研究的实验证据 - 特别强调快速扫视 - 以增强我们目前对视觉、视觉注意以及服务于视觉感知和认知的眼动协调的理解。我们假设视运动反射是快速扫视发生的原因，这种快速扫视由与分离的视觉注意和决策有关的高级大脑功能控制。我们提出以神经网络为基础，建立更复杂的数学模型或灵长类动物视运动系统的计算机模拟。
Baranda, J., Mangues-Bafalluy, J., Zeydan, E., Vettori, L., Martínez, R., X. Li, X., Garcia-Saavedra, A., ... CJ Bernardos, CJ (2020)。论 5Growth 平台中基于 AI/ML 的扩展操作的集成。2020 年 IEEE 网络功能虚拟化和软件定义网络 (NFV-SDN) 会议。
摘要 — 垂直服务水平协议 (SLA) 的自动保证是 5G 网络面临的挑战。欧盟 5Growth 项目设计并开发了一个 5G 端到端服务平台，该平台集成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术，可用于管理和编排 (MANO) 堆栈中的任何决策过程。本文介绍了 5Growth 平台的详细架构和第一个原型，该平台采用基于 AI/ML 的网络服务自动扩展决策。这还包括修改 ETSI 网络服务描述符以请求基于 AI/ML 的编排问题决策，以及集成数据工程管道以进行实时数据收集和模型执行。我们的评估表明，与 AI/ML 相关的服务处理操作（1-2 秒）远低于实例化/终止程序（分别为 80/60 秒）。此外，在线分类可以在数百毫秒（600 毫秒）的量级内完成。索引词 — AI / ML、扩展、NFV / SDN、自动化网络管理、端到端服务编排
IS 2309 (1989): 建筑物和相关结构防雷实用规范
这是雷云中带电细胞放电到地面的闪电部分。这次回击中的电流范围从大约 2 000 A 到大约 200 000 A，其值分布是自然界中经常出现的形式，称为“对数/正态”分布。因此： 1% 的闪电超过 200 000 A 10% “” “ 80 000 A 50% “” “ 28 000 A 90% u” ,.8 000 A 99% “” “ 3 000 A 大多数地闪中的电流来自雷云中带负电的细胞，因此闪电电流是从云到地面的负电流；较少见的是，来自云正极部分的闪电也会出现。然而，对于任一极性，电流都是单向的，负闪光的上升时间小于 10 p8（但正闪光的上升时间要长得多），然后衰减到 100 秒内简单的单次击打的低值。或 leis。一些闪光包含两个或多个击打，这些击打单独符合单次击打的描述，但间隔时间可能为 50 毫秒至 100 毫秒。因此，具有超过 10 次击打的罕见多击打闪光可能持续长达 1 秒。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出极高的性能，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。