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现代神经界面允许在脑电路中访问多达一百万个神经元的活动。但是，带宽极限通常在更大的空间采样（更多通道或像素）和采样的时间频率之间创造权衡。在这里我们证明，可以通过利用神经元之间的关系来获得神经元时间序列中的时空超分辨率，该神经元嵌入了潜在的低维数量人群动力学中。我们新颖的神经网络训练策略，通过时间（SBTT）进行选择性反向传播，从而从数据中学习了潜在动力学的深层生成模型，在这些数据中，观察到的一组变量在每个时间步骤都会发生变化。由此产生的模型能够通过将观测值与学习的潜在动态相结合来推断缺失样本的活动。我们测试SBTT应用于顺序自动编码器，并证明了电生理和钙成像数据中神经种群动态的有效和更高的表征。在电生理学中，SBTT可以准确推断界面带宽较低的神经元种群动力学，从而为植入的neu-roelectronic Interfaces提供了明显的动力节省的途径。在两光子钙成像的应用中，SBTT准确地发现了神经population活性的高频时间结构，从而大大优于当前的最新技术。最后，我们证明，通过使用有限的高带宽采样对预处理动力学模型，然后使用SBTT将这些模型适应这些模型以获取稀疏采样的数据，可以进一步提高性能。
加纳顶级医院抗菌药物使用时点流行率调查：对抗菌药物管理的启示
摘要：作为 2019 年全球抗菌药物时点流行率调查 (Global-PPS) 的一部分，在 Korle Bu 教学医院 (KBTH) 进行了首次综合时点流行率调查。目的是为整个医院建立 PPS 基线并确定所需的管理干预措施。PPS 于 2019 年 6 月进行了三天，采用 GLOBAL-PPS 标准化方法监测医院抗菌药物使用情况以评估抗菌药物处方。总共有 988 名患者被送入 69 个病房。总体抗菌药物流行率为 53.3%。与医疗相关感染相比，社区获得性感染 (CAI) 的经验性治疗更多（分别为 94.0% 和 86.1%，p = 0.002）。处方抗菌药物的主要适应症是肺炎（18.4%）、皮肤和软组织感染（11.4%）和败血症（11.1%）。在抗菌药物中，全身性抗生素占 83.5%，其中以阿莫西林和β-内酰胺抑制剂（17.5%）、甲硝唑（11.8%）和头孢曲松（11.5%）为主。指南遵守率为 89.0%。33.4% 的处方已填写停药/审查日期，53.0% 的处方已记录原因。如果可以解决本 PPS 中的问题，KBTH 的抗菌药物管理将得到显著改善。
2022 年野火的决策采用时间和数量 - ...
8 DWR 的 90 天通知提议将 2022 年 WF NBC 费率金额设定为 0.0066 美元/千瓦时，而 2021 年 10 月 18 日的 60 天通知提议将费率金额设定为 0.00652 美元/千瓦时。在比较 90 天通知和 60 天通知时，前者报告了截至 2021 年 7 月 31 日的收款情况，而后者报告了截至 2021 年 9 月 30 日的收款情况。因此，DWR 预计 2020-2021 年的总收款额从 10.19 亿美元（90 天通知）增加到 10.3 亿美元（60 天通知），DWR 预计 2020-2021 年的总收款不足额从 1.089 亿美元（90 天通知）减少到 9800 万美元（60 天通知）。因此，基于对实际收款情况的更准确了解，DWR 能够更准确地计算其预计的 2021 年收款额和总收款不足额，并降低拟议的 2022 年 WF NBC 费率金额。
考虑趁此罗斯个人退休账户策略仍可用时加以利用
健康储蓄账户 (HSA) 是另一种可能免税的退休储蓄工具，尽管 Roth IRA 储蓄的限制越来越严格，但这种工具可能仍然可用。HSA 提供三重税收优惠，因为缴款可免税，增长免税，如果用于支付符合条件的医疗费用，提款可免税。虽然参与人数仅限于那些参加符合 HSA 资格、高免赔额健康计划的人，但没有任何收入限制来阻止高收入者缴款。
使用时的人为因素和人体工程学考虑...
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双重使用时代的卫星安全性和性能
*注意：随着安全技术变得越来越复杂，军事和商业系统增加安全性一直是一种持续的现象，并且随着商业世界和军事行动世界的安全威胁也有所增加。今天，美国军事系统非常依赖光纤网络，以达到其电信要求。尽管如此，它仍以总体上使用估计的4.2 Gbps卫星容量，在未来五年内估计该金额增加了10倍。同时，对宽带无线和卫星业务需求的需求现在也在迅速增长，并且由于保护知识产权和商业业务信息的需求也有所增加，对安全保护的需求也在升级。简而言之，商业卫星世界必须能够保护信息并保持其成本效率和吞吐量效率，以应对商业和双重使用市场需求。
TG-DGM：使用时间图深度生成模型对大脑活动进行聚类
大脑可以表示为一个时间图，其中节点是大脑图谱定义的空间分布的感兴趣区域 (ROI)。边缘由应用于 fMRI 数据的动态功能连接 (dFC) 测量确定。新兴研究表明，ROI 群落的时间动态是了解大脑功能和功能障碍的有用生物标志物。现有方法大多数都受到假设静态连接的限制，或者难以扩展到许多受试者，或者是监督的（Ting 等人，2020 年；Gadgil 等人，2020 年）。基于这些限制，我们提出了一种无监督时间图深度生成模型 (TG-DGM)，用于从 fMRI 数据中学习大脑活动的动态群落。我们的模型受到图动态嵌入 (GRADE) 的启发（Spasov 等人，2020 年）。具体来说，我们通过引入多图学习和主题嵌入来扩展 GRADE，使其能够量化特定主题对社区成员和动态的影响。我们证明我们的方法可以学习高质量的表示，并且考虑到时间动态可以提高生物性别分类任务的性能。可能的应用包括使用嵌入来发现新的患者类别，以及识别 ROI 的新功能网络（即集群）。
利用时域统计参数进行运动想象脑电图数据特征提取
J. Anila Maily a,b C. Velayutham 博士 c*，M.Mohamed Sathik da 研究学者，（兼职内部）（注册号：12336），Sadakathullah Appa 学院计算机科学系，Rahmath Nagar,Tirunelveli- 627011 b 副教授，圣玛丽学院（自治），Thoothukudi。 c *蒂鲁琴杜尔阿迪塔纳尔艺术与科学学院院长兼副教授，d Sadakathullah Appa 学院校长，Rahmath Nagar, Tirunelveli -627011, 泰米尔纳德邦，印度。 a,b,c,d 附属于 Manonmaniam Sundaranar 大学，Abishekapatti, Tirunelveli-627012, 泰米尔纳德邦，印度。文章历史记录：收稿日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 28 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：脑机接口 (BCI) 提供了大脑与外界之间的沟通途径。对于因神经肌肉疾病而致残的人来说，这是一种福音。BCI 的工作原理是测量脑信号、分析、解释它们并将其转化为动作。脑电图 (EEG) 是大脑产生的电活动的测量。运动意象是在没有任何身体运动的情况下对运动的心理模拟。每个脑信号都由几个称为特征的相关值量化。一旦提取出特征，就可以识别用户的意图。特征提取模块负责选择对分类非常重要的特征。在本文中，我们提出了时域统计特征提取技术，例如均值相关性、峰度、偏度，并使用 KNN 分类器进行分类。将结果与通用空间模式（CSP）提取的特征进行比较，并使用线性判别分析分类器进行分类。关键词：BCI，EEG，运动想象，特征提取
通用时间偏好 - PLOS
时间偏好是人类决策的核心；因此，彻底了解它们的国际差异非常重要。然而，以前的测量方法差异很大，从李克特量表回答的问题到彩票类型的问题。我们表明，这些不同的测量方法在很大程度上是相关的，并且它们有一个共同的因素，可以预测广泛的变量：国家的信用评级、汽油价格（作为环境保护的代理）、股票风险溢价和平均受教育年限。关于 N = 117 个国家和地区的时间偏好因素的结果数据将对进一步的研究非常有用。我们的聚合方法适用于合并使用不同方法测量相同潜在结构的跨文化研究。