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World File Search System特征分析
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
海鳐和海鳐食肉动物的听觉掩蔽
该项目将为海象科和海马科食肉动物（分别为太平洋海象和加州海狮）提供听觉数据，以便比较这些海洋哺乳动物类群之间的声学敏感性并支持环保合规工作。海洋生物资源 (LMR) 计划为该项目提供资金，补充了美国支持的一项持续努力。鱼类和野生动物管理局与美国地质调查局合作，对太平洋海象 (Odobenus rosmarus divergens) 的听觉掩蔽进行了特征分析，以同时产生噪音。LMR 的额外支持使项目团队能够将研究范围扩大到包括加州海狮 (Zalophus californianus) 并收集其他比较数据。这项研究将为被指定为“其他海洋食肉动物”的海洋哺乳动物功能性听力组提供与噪音暴露标准相关的新信息。这是一组不属于海豹科（真正的海豹）的两栖海洋哺乳动物，包括海狮、海狗、海象和海獭。它们是听觉和噪音影响方面研究最少的海洋哺乳动物之一，但它们却占据着对美国海军行动至关重要的北太平洋和北极水域。
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。
使用基于LSTM的模型从脑电图中提取不同级别的语音信息
解码一个人通过脑电图（EEG）从人脑聆听的语音信号可以帮助我们忽略听觉系统的工作原理。线性模型已用于从语音中重建脑电图，反之亦然。最近，人工神经网络（ANN），例如，综合神经网络（CNN）和基于长期的短期记忆（LSTM）架构在建模脑电图与语音之间的关系方面的线性模型优于线性模型。在诱惑将这些模型在实际应用中使用这些模型之前，例如听力测试或（第二）语言理解评估，我们需要知道这些模型正在介绍哪种语音信息。在这项研究中，我们旨在使用不同级别的语音特征分析基于LSTM的模型的性能。该模型的任务是确定两个给定的语音段中的哪个与记录的脑电图匹配。我们使用了低级和高级语音特征，包括：信封，MEL频谱，语音活动，音素标识和词嵌入。我们的结果表明，该模型可阐述有关脑电图中有关沉默，强度和广泛语音类别的信息。此外，包含所有这些信息的MEL频谱图在所有特征中都具有最高的精度（84％）。索引术语：LSTM，CNN，语音解码，听觉系统，EEG
海上垂直轴风电光伏电站
本文探讨了利用大型海上垂直轴风力涡轮机开发和实施风光互补发电厂的潜力。所提出的解决方案旨在通过将光伏模块直接集成到风力涡轮机结构中来提高能源产量和可靠性。本文考虑了各个风力涡轮机上部环形表面上的光伏模块示意图。本文描述了混合动力发电厂的运行情况。给出了估算发电厂功率特性的方程。案例研究分析了直径为 200 米的混合动力海上发电厂在三个气候差异显著的地点的潜在能源产量。计算结果表明，根据日照条件，混合动力发电厂风力部分的潜在年能源产量可达 1.5e4 MWh，安装在风力涡轮机顶环上的光伏部分的潜在能源产量可达 1528 MWh。本文强调了地理特征分析对于混合系统设计优化的重要性。即使在多云气候的北部地区，该电厂光伏部分的年发电量相对份额也不会低于 4%。结果表明，混合电厂的光伏组件可提供足够的能量来供应叶片旋转驱动器和其他辅助消费者，从而降低昂贵的储能设备的容量要求。
toxocara cati寄生虫在al-anbar省-Iraq
oxocara cati是一种影响猫的全球流行寄生虫。它是ascarididae家族的成员，其中包括最常见的肠道寄生虫之一。这项研究的目的是研究来自Al-Anbar的两个主要品种（50个Shirazi和50个喜马拉雅品种）的100个个体中的Toxocara Cati的患病率。因此，这是在伊拉克对家猫进行的首次寄生虫研究以及分子特征分析。进行全面检查后，报告了这些动物所表现出的临床指标。为了检查显微镜下的寄生虫卵，我们从每只动物中收集了粪便。一小部分粪便也进行了分子分析。血样还用于研究该寄生虫对嗜酸性粒细胞的影响。基于PCR的方法采用了来自核和线粒体基因组的遗传标记物，由于其敏感性，特异性，速度和有效性，已成为可行的替代品。我们的调查发现，根据分子方法，侵染率为31％（西拉齐（Shirazi）为15，在喜马拉雅山（Himalayan）为16），这与显微镜结果相似。随后，居住在城市Al-Anbar的家猫表现出塔蒂（T. Cati）的患病率升高。因此，开发有效的方法来识别和消除家猫中的T. cati寄生虫，同时对动物和人类健康的公共教育进行优先考虑。
使用深度学习
在本文中，我们提出了一个自动细胞计数框架，用于刺激拉曼散布（SRS）图像，该框架可以帮助肿瘤组织特征分析，癌症诊断和手术计划过程。SRS显微镜通过绘制新鲜标本的脂质和蛋白质并进行了快速披露具有高分辨率的肿瘤的基本诊断标志，从而促进了肿瘤诊断和手术。然而，由于细胞和tis-sue的对比度有限，以及组织形态和生化组成的异质性，从无标记的SRS图像计数一直在挑战。为此，通过修改和应用U-NET（一种使用少量训练样本的有效的医学图像语义分割模型），提出了一种基于学习的细胞计数方案。还实施了距离变换和流域分割算法以产生细胞实例分割和细胞计数结果。通过对真实人脑肿瘤标本的SRS图像进行计数，在曲线下（AUC）的面积> 98％获得了有希望的细胞计数结果，而R = 0.97，就SRS和Hemoxoxylin和eosin（H＆E）的组织学图像之间的细胞计数相关性而言。所提出的细胞计数方案说明了自动实时自动进行细胞计数的可能性和潜力，并鼓励研究将深度学习技术应用于生物医学和病理图像分析。
亚克隆体细胞拷贝数变异在复发性骨肉瘤中出现并占主导地位 Michael D. Kinnaman 1,2 , Simone Zaccaria 3,4 , Alvin Makohon-
摘要 ◥ 人们在骨肉瘤中进行了多项大规模基因组分析，以确定肿瘤发生、治疗反应和疾病复发的基因组驱动因素。肿瘤内空间和时间的异质性也可能在促进肿瘤生长和治疗耐药性方面发挥作用。我们对 8 名复发或难治性骨肉瘤患者的 37 个肿瘤样本进行了纵向全基因组测序。每位患者至少有一个来自原发部位和转移或复发部位的样本。除一名患者外，所有患者均发现了亚克隆拷贝数变异。在 5 名患者中，来自原发性肿瘤的亚克隆出现并在随后的复发中占主导地位。在 7 名具有多个克隆的患者中，6 名患者的治疗耐药性克隆中 MYC 增益/扩增富集。在耐药拷贝数克隆中还观察到了其他潜在驱动基因（如 CCNE1 、 RAD21 、 VEGFA 和 IGF1R ）的扩增。染色体重复时间分析显示，复杂的基因组重排通常发生在诊断之前，支持宏观进化的进化模型，其中大量基因组畸变在短时间内获得，然后进行克隆选择，而不是持续进化。复发性肿瘤的突变特征分析表明，同源修复缺陷 (HRD) 相关的 SBS3 在每个
基于序列 - 平行结构优化四级运动图像EEG分类
运动成像脑电图（MI-EEG）是最重要的脑部计算机界面（BCI）信号之一。至关重要的是分析MI-EEG来操纵外部BCI执行器。但是，传统方法通常分别进行EEG特征提取和分类，这可能会失去有效的特征信息。它的行为超出了我们对由空间凝胶引起的多级MI活动的满意度，无法消除个体差异的影响。为了解决这些问题，我们提出了一个卷积神经网络（CNN），其端到端序列 - 平行（SP）结构随后是转向学习。详细说明，我们使用串行模块在时频空间域中提取粗糙的特征，以及以不同尺度的精细特征学习的并行模块。同时，提出了一种冻结和重新训练的调整转移学习策略，以提高跨主体精度。将模型与其他三个典型网络进行比较时，结果表明，所提出的模型的平均测试准确性为72.13％，平均损失为0.47，其中一个受试者仅需0.7秒即可达到89.17％，作为最高一个。通过转移学习，我们将训练参数减少了53％。平均跨受试者分类精度提高了大约15％，并且个人最高精度达到76.98％。总而言之，SPCNN的完整性和可分离性确定我们不需要其他EEG信号特征分析，这有利于实现有效的在线BCI。它也可以摆脱对培训时间和主题数据的依赖，以便将来快速提高BCI。
计算机通讯
在物联网人工智能快速发展的背景下，物联网的建立可以促进人工智能领域的快速进步。传统图像检测方法采用小波能量算法划分背景和边缘噪声，分辨率较差，图像检测精度低，存在检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。针对传统方法的弊端，本研究提出基于物联网的人工智能图像检测系统的设计，采用智能人工像素特征采集技术对图像进行逐点特征提取。将人工智能学习算法引入到物联网系统下的车间车轮检测中，不仅可以解决传统方法中特征抗干扰性差、鲁棒性差的问题，而且对车轮检测系统的二次开发具有重要意义。利用神经网络对车轮图像进行分类，同时融合车轮缺陷检测、车轮编号识别等其他检测需求，利用物联网丰富的数据资源和处理能力对采集的图像像素进行特征分析和反馈。人工智能图像合成模块对信号进行图像转换处理，处理反馈信号，分析结果完成图像检测，完成人工智能图像。通过仿真实验，证明了基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确率高、运行稳定、处理高效等优点，该设计思路具有很好的应用价值。