XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物理运动
分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。
使用Physics-...
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
全球发展研究博士后研究员
责任成功的候选人将设在克里斯蒂安郡校园，并与该部门的Batjust研究人员紧密合作。成功的候选人有望就全球锂商品流动的全球锂商品流进行全球发展和批判性社会科学研究，与全球锂离子电池价值和供应链中更广泛的司法和透明度有关。batjust通过双重方法追求对这些链的研究：关注价值链，研究在特定的提取和生产地点（从电池原材料的提取到电池回收）中的活动；并关注供应链，该供应链的重点是在不同转换阶段（从原材料到精制产品，电池组件和电池电池）的电池材料的物理运动和商品交易。
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
AAC 专业人员对支持脑机接口技术临床转化的看法
对于因肌萎缩侧索硬化症和脑瘫等疾病而导致严重身体障碍的人，脑机接口可以支持增强和替代通信设备访问 (BCI-AAC)。BCI-AAC 技术不需要个人拥有可靠的物理运动控制形式来访问 AAC。因此，BCI 技术可以为那些认为现有访问方法（例如开关扫描、眼球注视）效率低下、无效或令人疲劳的人提供替代访问 (Brumberg et al., 2018)。BCI-AAC 技术通过将目标神经信号转换为通信设备控制来克服与现有 AAC 访问方法相关的物理障碍。具体而言，BCI 技术针对与用于控制通信设备的感觉和运动过程相关的各种脑信号（有关综述，请参阅 Brumberg et al., 2018）。例如，P300 事件相关电位被用作已建立的 BCI 信号（Donchin et al., 2000）。要使用 P300-BCI 进行通信选择，个人需要关注他们希望选择的目标通信项目（例如字母或符号），同时随机突出显示 BCI-AAC 显示中的所有其他非目标项目。在个人所需的项目（目标刺激）突出显示后约 300 毫秒 (ms)，与其他非目标刺激相比，可以在目标刺激的 EEG 记录中检测到正电压（Donchin 等人，2000 年）。然后，BCI 算法选择与此 P300 事件相关的项目（Pitt 等人，2019 年）。
功能MRI
什么是功能性MRI（fMRI）？MRI代表磁共振成像。MRI机器使用大型磁铁拍摄孩子身体内部的照片。MRI不使用辐射。功能性MRI是一项在特定活动中为大脑拍照的考试。这些活动范围从物理运动（例如手指敲击或攻击）到语言任务。为什么要进行考试？进行此考试以查看大脑中某些关键功能发生的位置。期望什么，因为MRI使用强大的磁铁来创建图像，我们必须遵循严格的安全过程。为了确保您的孩子安全，我们将要求您回答安全问题列表，并使用手持金属探测器。如果您的孩子不需要药物入睡参加考试，则一位父母或监护人可能与您的孩子一起在MRI套件中。您将被要求完成与孩子相同的筛查过程。制定其他兄弟姐妹可能会有所帮助。出于安全原因，如果您怀孕，您将不允许陪伴您的孩子。准备孩子是这项研究成功的关键。为了帮助您的孩子做好准备，我们的孩子生活专家将帮助您缓解您的孩子的恐惧和焦虑。请让工作人员知道您是否对儿童生活咨询感兴趣，无需额外费用。MRI考试的成功取决于孩子躺在MRI隧道内的能力。机器在拍照时会发出不同类型的噪音。此页面上找到的MRI准备视频可能有助于为您的孩子准备：https：//www.texaschildrens.org/departments/mri-metage-maket-resnance-imigance-imaging
系统描述-SR量表
操作理论SR仪器患者称重系统是数字量表。应变 - 规范力细胞将施加的权重的力转化为模拟信号。该信号被操作放大器放大，并通过模拟转换器的模拟转换为数字信号。数字信号被转移到过滤的微控制器上，转换为适当的单元并显示在液晶显示屏上。应变器力细胞每个都包含四个安装在完整的惠斯通桥构型中的应变量表。由于系统上施加的质量，这些桥梁将力电池的物理运动转换为电阻的微小变化。这些电阻变化会在整个惠斯通桥上产生电压差，该桥由操作放大器放大。放大器配置为当前总和每个单元的输出。操作放大器的输出由数字转换器的类似物数字化。Sigma-Delta转换器总和一个快速序列为0（0伏）和1（参考电压），以与放大器的输入达到平衡。微型控制器平均并过滤模拟转换器的数字输出，减去在系统零操作过程中保存的值，并扩展过滤后的输出，然后在液晶显示屏上显示结果。微型控制器执行移动的数据滤波器，以进行连续称重，并且对于自动持有，微控制器在锁定读数之前先执行信号稳定性的检查。如果在自动持有模式下数据方差大于0.1％，则微控制器将重置过滤器并开始新的过滤周期。可以将微控制器放置在可以重新校准系统的校准模式下。在校准模式下，系统斜率是在2分校准模式下从两个点（零和全尺度）计算得出的，或者在3点校准模式下从三个点（零，一半和全尺度）计算斜率和坡度的变化。
在与较低的情况下行走时的认知措施
抽象引入调整下limb（LL）机器人假体控制是为了在步行过程中为每个人类佩戴者提供个性化援助的必要条件。假体佩戴者的适应过程是主观的，效率在很大程度上取决于一个人的心理过程。因此，除了物理运动表现外，假体个性化应该考虑佩戴者在步行过程中的偏好和认知表现。作为第一步，当佩戴者带着LL假体行走，确定差距和方法论方面并探索步行环境中的其他措施时，有必要检查当前的认知表现措施。在此协议中，我们概述了范围的审查，该审查将系统地总结并评估在没有LL假体的行走过程中的认知性能度量。方法和分析该审核过程将由开放式在线数据管理门户网站Cadima进行指导和记录。关键字搜索将在七个数据库（Web of Science，Medline，Biosis，Scielo引文指数，Proquest，Cinahl和Psycinfo）中进行，直到2020年，并补充了灰色文献搜索。检索的记录将由至少两个独立的审阅者在标题和提取级别上筛选，然后将其全文级别筛选。选定的研究将用于报告偏差。将提取有关样本特征，认知功能类型，认知措施的特征，任务优先次序，实验设计和步行设置的数据。结果将通过会议和期刊传播。伦理和传播本范围审查将评估先前发表的研究中使用的措施，因此不需要伦理批准。结果将通过审查与假肢行走时的认知措施的应用状态，并为制定步行过程中认知评估所需的认知评估措施奠定基础，从而有助于假体调整过程的发展。
基于时空信息的图像解释
大脑计算机界面（BCI）应用提供了一种直接的方法，将人脑活动映射到外部设备的控制上，而无需进行物理运动。这些系统，对于医疗应用至关重要，也对非医疗应用程序有用，主要使用非侵入性记录的EEG信号，用于系统控制，并需要算法将信号转换为命令。传统的BCI应用程序在很大程度上取决于针对特定行为范式量身定制的算法，并使用具有多个通道的EEG系统来收集数据。这使可用性，舒适性和负担能力复杂化。更重要的是，广泛的培训数据集的有限可用性限制了将收集到的数据分类为行为意图的强大模型的开发。To address these challenges, we introduce an end-to-end EEG classification framework that employs a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN) and a Transformer, initially designed for image processing, applied here for spatiotemporal represen- tation of EEG data, and combined with a custom developed automated EEG channel selection algorithm to identify the most informative electrodes for the process, thus reducing data dimensionality, and放松主题的舒适性，并改善了脑电图数据的分类性能到受试者的意图。我们使用两个基准数据集（EEGMMIDB和OpenMiir）评估了我们的模型。与现有的最新脑电图分类方法相比，我们取得了卓越的性能，包括常用的EEGNET。这项研究不仅可以推进BCI领域，而且还为BCI应用程序提供了一个可扩展和负担得起的框架。我们的结果表明，OpenMiir的分类精度提高了7％，EEGMMIDB的分类为1％，平均值分别达到81％和75％。重要的是，这些改进是通过较少的记录渠道和较少的培训数据获得的，这证明了一个框架，可以从培训数据的量以及大脑信号所需的硬件系统的简单性方面支持更有效的BCI任务方法。