XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过联合稀疏性的堆叠深度嵌入回归进行脑电图特征选择
在脑机接口 (BCI) 领域，选择高效且稳健的特征对于人工智能 (AI) 辅助临床诊断非常有吸引力。在本研究中，我们基于嵌入式特征选择模型，以逐层方式构建堆叠深度结构进行特征选择。其良好的性能由堆叠广义原理保证，即添加到原始特征中的随机投影可以帮助我们以堆叠方式连续打开原始特征空间中存在的流形结构。有了这样的好处，原始输入特征空间变得更加线性可分。我们使用波恩大学提供的癫痫脑电图数据来评估我们的模型。基于脑电图数据，我们构建了三个分类任务。在每个任务中，我们使用不同的特征选择模型来选择特征，然后使用两个分类器根据所选特征进行分类。我们的实验结果表明，我们的新结构选择的特征对分类器更有意义且更有帮助，因此比基准模型产生更好的性能。
败血症功能基因组学研究助理
您将有机会加入一项研究计划，该计划通过与Danaher Corporation及其子公司Cepheid进行新的合作而进一步发展。这项研究是Beacon计划的一部分，“使用Cepheid GenExpert平台基于基因表达来对败血症亚型的开发和预期评估”。该计划旨在通过开发医疗点测试来根据患者的免疫反应特征对败血症患者进行精确医学。我们旨在使用一种利用宿主转录组，免疫分析和电子健康记录的综合方法，并结合GenExpert系统进行mRNA定量。我们的目标是提供一种精确的医学方法，以管理严重感染的患者。这项工作与英国，美国和瑞典的临床团队，公司合作伙伴和专家调查员高度合作。您将促进与达纳赫（Danaher）的激动人心的新合作联系，这可能涉及前往瑞典（Cepheid）和美国（Danaher）的旅行。
神经形态人工智能系统
基于冯·诺依曼架构和经典神经网络的现代人工智能 (AI) 系统与哺乳动物的大脑相比具有许多基本局限性。在本文中，我们将讨论这些局限性及其缓解方法。接下来，我们将概述目前可用的神经形态 AI 项目，这些项目通过将一些大脑特征引入计算系统的功能和组织来克服这些局限性（TrueNorth、Loihi、Tianjic、SpiNNaker、BrainScaleS、NeuronFlow、DYNAP、Akida、Mythic）。此外，我们还介绍了根据神经形态 AI 系统所使用的大脑特征对其进行分类的原则：联结主义、并行性、异步性、信息传输的脉冲性质、设备上学习、本地学习、稀疏性、模拟和内存计算。除了回顾基于现有硅微电子技术的神经形态设备所使用的新架构方法外，我们还讨论了使用新忆阻器元件基座的前景。我们还给出了在神经形态应用中使用忆阻器的最新进展示例。
利用 DNA 条形码识别和分类生物
分类学是一门根据共同特征对生物进行分类的科学，它一直是人类社会的一部分。卡尔·林奈用他的二名法系统正式确立了生物分类，该系统为每个生物分配了一个属名和种名。随着我们监测全球气候变化的生物效应，并在栖息地不断遭到破坏的情况下试图保护物种多样性，识别生物的重要性日益增加。我们对地球上许多独特生态系统中动植物的多样性知之甚少，更不用说微生物了。在估计的 500 万至 5000 万种动植物中，只有不到 200 万种已被识别。科学家们一致认为，每年的灭绝率已从每百万种约一种增加到每百万种 100 至 1,000 种。这意味着每年有数以千计的动植物消失。其中大多数尚未被识别。在生物多样性消失之前对其进行分类的这场竞赛中，传统分类学显得力不从心。必须仔细收集和处理标本，以保存其
垂体神经内分泌瘤：良性还是恶性？
世界卫生组织（WHO）于2022年更新了垂体瘤的分类。新分类根据肿瘤细胞谱系、细胞类型和相关特征对垂体神经内分泌肿瘤（PitNET）进行了详细的组织学亚型分析。此分类通常需要对垂体转录因子（PIT1、TPIT、SF1、GATA3 和 ER α）进行免疫组织化学检测。目前，所有 PitNET/垂体腺瘤的行为代码从良性肿瘤的“0”变为原发性恶性肿瘤的“3”，这一争论是专家们争论的话题。一些作者表示，垂体腺瘤有出血坏死的倾向，并经常侵入海绵窦。但大多数小型垂体神经内分泌瘤/垂体腺瘤由于其生物学行为为良性或全切除后复发率不足5%，不需要任何治疗。垂体卒中也是良性的，但有脑神经受压或全垂体功能减退的倾向。海绵状侵犯大多是海绵窦受压。具有恶性生物学行为的侵袭性垂体神经内分泌瘤/垂体腺瘤不到1%。
doi：10.29026/oea.2024.230126基于准连续纳米丝带的宽带高效介电金属
受益于子波长厚度内的突然变化，跨波长已被广泛应用于轻质和紧凑的光学系统。同时宽带和高效特征对跨境的实际实施极大地吸引。然而，当前的元表设备主要采用离散的微/纳米结构，这些结构很少同时认识两者。在本文中，提出了由准连续纳米带组成的介电元面积来克服这一限制。通过准连续的纳米弹簧跨表面，正常的聚焦金属和超级振荡镜头克服了衍射极限，并通过实验证明了衍射极限。准连续的MetadeVices可以在450 nm至1000 nm的宽带波长中运行，并保持高功率效率。与先前报道的具有相同厚度的金属镜相比，制造金属的平均效率达到54.24％，显示出很大的提高。可以轻松地扩展所提出的方法，以设计其他MetadeVices，具有宽带和高效率在实践光学系统中的优势。
高级smc-smc-for-electric-vehicle-battery- ...
薄板模具复合（SMC）材料是由于多种益处而使金属制造电动电池封装结构的潜在替代。[1]首先，SMC过程具有短生产周期时间的优势以及适合各种零件设计的功能。其次，SMC材料具有多种机械性能，密度，热特性，数十年来汽车行业的许多应用中超过金属。最后，与SMC相关的几个特征对电池外壳应用特别有益。像大多数FRP材料一样，SMC具有出色的热绝缘和电性能。先进的低密度SMC技术为OEM的轻度加权要求提供解决方案。与金属的使用相比，使用SMC材料可以降低总质量的20％至50％，而不会牺牲强度和刚度性能。此外，SMC处理可以适应深度绘制的设计并整合复杂的功能，例如附件，密封定位器，端口和插头。因此，SMC工艺的总生产工具成本估计比金属工具成本低25％至75％，因此大大降低了每辆车的总零件成本。
使用机器对机器技术的平行操纵器开发人造视力
摘要：本研究着重于为灵活的Delta机器人机器人制定人工视觉系统，并将其与机器到机器（M2M）通信集成在一起，以优化实时设备的交互。这种集成旨在提高机器人系统的速度并提高其整体性能。在有限的空间中，人工视觉系统与M2M通信的拟议组合可以检测和识别具有高度准确性的目标，以定位，进一步定位以及进行制造过程，例如组装或零件的分类。在这项研究中，RGB图像用作Mask -R -CNN算法的输入数据，并且根据Delta Robot ARM原型的特征对结果进行处理。从Mask -R -CNN获得的数据适用于Delta机器人控制系统中，并提出了其独特的特征和定位要求。M2M技术使机器人组能够快速反应变化，例如移动对象或其位置变化，这对于分类和包装任务至关重要。该系统在接近实际的条件下进行了测试，以评估其性能和可靠性。
大脑网络服务于通过成分建模识别的情绪的功能核心过程
尽管科学界对情绪的定义缺乏共识，但人们普遍认为情绪涉及思想、身体和行为的多种变化。尽管心理学理论强调情绪的多成分特征，但人们对大脑中这些成分的性质和神经结构知之甚少。我们使用多变量数据驱动方法将各种情绪分解为功能核心过程并确定其神经组织。20 名参与者观看了 40 个情绪片段，并根据之前验证的成分模型定义的 32 个成分特征对 119 个情绪时刻进行了评分。结果显示了不同的情绪如何从一组大脑网络中的协调活动中产生，这些网络编码了与价值评估、享乐体验、新颖性、目标相关性、趋近/回避倾向和社会关注相关的成分过程。我们的研究超越了以前专注于分类或维度情绪的研究，强调了新方法与理论驱动建模相结合如何为情绪神经科学提供新的基础并揭示人类情感体验的功能结构。
虚拟货币计划，2012 年 10 月
本报告首先根据观察到的特征对虚拟货币计划进行定义和分类；这些特征在未来可能会发生变化，从而影响当前的定义。虚拟货币可以定义为一种不受监管的数字货币，由其开发者发行并通常控制，并在特定虚拟社区的成员中使用和接受。根据虚拟货币计划与传统的“真实”货币和实体经济的互动，虚拟货币计划可分为三类：第 1 类，用于指代封闭的虚拟货币计划，主要用于在线游戏；第 2 类虚拟货币计划具有单向流动（通常是流入），即购买虚拟货币有一个兑换率，随后可用于购买虚拟商品和服务，但在特殊情况下也可用于购买真实商品和服务；而第 3 类虚拟货币计划具有双向流动，即在这方面，虚拟货币就像任何其他可兑换货币一样，具有两种汇率（买入和卖出），随后可用于购买虚拟商品和服务，也可用于购买真实商品和服务。