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World File Search System潜伏期
SFI Autoship Spring通讯2024
在过去的两年中，我试图解决上述一些问题。我提出了2种GUI，可用于帮助起重机操作员在存在潜伏期的情况下控制起重机。不幸的是，我实验的结果表明，与没有支持时，两种用于处理潜伏期的GUI都没有帮助起重机操作员的表现更好，更安全。我还提出了3 GUI，以改善远程起重机操作中的深度感知。这次，我的实验结果表明，在3个GUI中，有2个用于改善深度感知，帮助操作员的表现更好，更安全，而不是没有支持时。
使用Amigolut扩展基于LUT的神经网络
高能物理和网络安全等应用需要极高的吞吐量和低潜伏神经网络（NN）推断。基于查找的NNS通过将NN作为查找表（LUTS）实现，在纳米秒的顺序上实现推理潜伏期来解决这些约束。由于LUTS是一个基本的FPGA构建块，因此基于LUT的NNS有效地映射到FPGA。逻辑（及其继任者）构成了一类基于LUT的NNS，该NN靶向FPGA，将神经元直接映射到LUTS，以满足低潜伏期约束，并以最少的资源来满足低潜伏期的约束。但是，很难构建更大的，更具性能的基于LUT的NN（例如Logicnets），因为LUT使用情况相对于Neu-ron fan-In（即突触×突触×突触位宽度）呈指数增长。一个大的基于LUT的NN迅速在FPGA上耗尽了LUT。我们的工作Amigolut通过创建基于较小的LUT的NNS的合奏来解决此问题，从而相对于模型数量线性扩展。Amigolut提高了基于LUT的NNS的可扩展性，达到更高的吞吐量，而LUTS比最大的基于LUT的NNS少了。
迪斯科舞厅：增强具有离散潜在潜在的连续扩散模型
扩散模型（DMS）已彻底改变了一般学习。他们利用扩散过程将数据编码为简单的高斯分布。但是，将复杂的，潜在的多模式数据分布编码为单个连续的高斯分布可以说是一个不必要的挑战性学习问题。我们建议通过引入互补的离散la-Tent变量来简化此任务，以简化此任务。我们使用可学习的离散潜在潜在的DMS增强DM，并用编码器推断出DM和DM和编码器端到端。Disco-Diff不依赖于预训练的网络，因此该框架普遍适用。离散的潜伏期可以通过降低DM生成ode的曲率来大大简化学习DM的复杂噪声到数据映射。加法自动回归变压器模型离散潜伏期的分配，这是一个简单的步骤，因为迪斯科舞厅只需要很少有带有小型代码的离散变量。我们在玩具数据，几个图像合成任务以及分子对接方面验证了DISCO-DIFF，并发现引入离散潜在潜伏期始终可以改善模型性能。例如，Disco-Diff在具有ODE Sampler的类调节Imagenet-64/128数据集上获得了最先进的FID分数。
P300 测量和驾驶相关风险
摘要：在驾驶过程中发现危险水平增加的迹象对于有效预防道路交通事故至关重要。本研究通过 PubMed、EBSCO、IEEE 和 ScienceDirect 等主要数据库搜索文献，共纳入 14 篇测量与驾驶任务相关的 P300 成分的文章进行系统综述和荟萃分析。所研究的风险因素分为五类，包括注意力下降、分心、酒精、道路上的挑战性情况和负面情绪。在行为和神经层面进行了荟萃分析。行为表现通过反应时间和驾驶表现来衡量，而神经反应通过 P300 幅度和潜伏期来衡量。当驾驶员接触危险因素时，反应时间显著增加。此外，P300 幅度降低和 P300 潜伏期延长的显著影响表明认知信息处理能力下降。驾驶能力下降与风险因素有关，但这种影响并不显著，因为纳入的研究之间存在相当大的差异和异质性。结果得出结论，P300 幅度和潜伏期是驾驶风险增加的可靠指标和预测因素。基于 P300 的脑机接口 (BCI) 系统的未来应用可能会对预防道路交通事故做出重大贡献。
经颅直流电刺激对帕金森病潜在 P300 相关事件及 Alpha 和 Beta 脑电图频带节律的影响的原创性研究
背景：帕金森病是最常见的神经退行性疾病之一。虽然帕金森病的彻底治愈方法仍然难以捉摸，但有多种治疗方法可以减缓其进展并抵消其症状。经颅直流电刺激（tDCS）是一种诱导大脑可塑性的非侵入性方法。本研究的目的是检查两周 tDCS 对左侧背外侧前额皮质（DLPFC）对帕金森病患者神经生理功能的影响。方法：30 名年龄在 67 至 82 岁之间的帕金森病患者参与了实验。15 名患者在左侧 DLPFC 上接受了 tDCS，而 15 名患者接受了假 tDCS。在 tDCS 之前和之后，使用脑电图方法对 alpha 和 beta 波段节律和 P300 事件相关电位潜伏期进行评估神经生理功能。结果：经颅直流电刺激 (tDCS) 可缩短 P300 反应的起始潜伏期，并增加 alpha 和 beta 波段节律的功率谱。结论：本研究加深了我们对 tDCS 在帕金森病治疗中的潜在作用的理解，因为 P300 潜伏期的缩短以及 alpha 和 beta 波段的增加与认知方面的改善相关。
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。
连接和自动驾驶汽车远程运行的网络延迟：趋势，挑战和缓解策略的审查
摘要：随着连接和自动驾驶汽车（CAVS）开发的显着进步，远程操作的整合对于提高安全性和运营效率至关重要。但是，远程运行面临着重大挑战，网络潜伏期是影响其性能的关键因素。本调查文件探讨了网络潜伏期以及最新缓解/补偿方法的影响。它检查了对脉动通信链接（即上行链路和下行链路）的级联效应，以及数据传输的延迟如何影响运营商的实时感知和决策。通过阐明挑战和可用的缓解策略，该论文为研究人员，工程师和从业人员提供了宝贵的见解，致力于在不断发展的骑士景观中进行无缝融合的远程流动整合。
1-甲基黄嘌呤可增强记忆和神经递质水平
1-甲基黄嘌呤（1-MX）是咖啡因和帕拉辛黄酮的主要代谢产物，可能有助于其活性。1-MX是一种腺苷受体拮抗剂，可提高神经递质的释放和存活能力。但是，尚无研究涉及1-MX摄入的潜在生理影响。与对照相比，这项研究的目的是比较1-MX对大鼠的记忆和相关生物标志物的影响。记忆（莫里斯水迷宫测试中的逃生潜伏期），神经递质（乙酰胆碱，多巴胺，γ-氨基丁酸（GABA））和神经化学物质（BDNF，Ceatalase，Gitalase，Glutathione，glutathione，glutathione，amyloid beta和amyloid beta和comclic gmp）是分析的（整个湿度）。 （16个月大的）大鼠补充了12天（1-mx的100 mg/d HED [UPLEVEL®，Ingenious Ingrediate L.P.，Lewisville，TX，USA]）。1-MX的培养在年轻动物中降低了39％的逃生潜伏期，而老年动物的逃逸潜伏期则减少了27％（p <0.001）。此外，1-MX增加了乙酰基胆管，多巴胺，GABA和环状GMP的水平（全p <0.001）。此外，补充1-MX导致淀粉样蛋白β和更高的过氧化氢酶，BDNF和谷胱甘肽浓度降低（P <0.001）。总体而言，我们的发现表明1-MX可能具有认知增强和神经保护特性。
新南威尔士州防尘战略 2020 - 2022
疾病相关危害的复杂性包括长期潜伏期、态度和信念冲突、法规复杂以及工作场所优先权与更直接的安全风险的竞争。这些挑战需要以客户为中心、多管齐下的应对措施。