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World File Search System盲源
使用多种分解方法和聚类分析来查找和分类运动想象脑机接口实验中的典型脑电图活动模式
本研究调查了运动想象脑机接口 (BCI) 控制实验中的脑电活动来源。根据不同的标准比较了 16 种脑电源分离的线性分解方法。标准是源活动之间的互信息减少和生理合理性。后者通过估计源地形图的偶极性（即通过单个电流偶极子的电位分布近似地图的准确性）以及不同运动想象任务的源活动特异性来测试。还根据发现的共享组件数量比较了分解方法。结果表明，大多数偶极分量是由独立分量分析方法 AMICA 和 PWCICA 发现的，它们也提供了最高的信息减少。这两种方法还发现了所使用的盲源分离算法中最具任务特异性的脑电模式。在模式特异性方面，它们仅次于非盲共同空间模式方法。使用活动性增加的吸引子神经网络对所有方法发现的成分进行聚类。聚类分析的结果揭示了实验中最常见的电活动模式。这些模式反映了眨眼、眼球运动、运动想象过程中的感觉运动节律抑制以及两个半球楔前叶、辅助运动区和运动前区的激活。总体而言，多方法分解以及随后的聚类和任务特异性估计是一种可行且信息丰富的程序，可用于处理电生理实验的记录。
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
盲视 大脑植入技术帮助盲人恢复视力
录制和播放视频？这个比喻很恰当，因为盲视旨在将摄像机捕捉到的图像并由计算机处理后直接发送到人脑中产生视觉的部分。生物视觉：光线通过眼睛的晶状体聚焦到视网膜上。视网膜中的细胞将光线转换成电信号。这些电信号传输到视神经，视神经将这些电信号传送到大脑的视觉皮层。视觉皮层将这些电信号处理成我们看到的图像。摄像机视频录制：光线通过摄像机镜头进入并聚焦到图像传感器（CCD 或 CMOS）上。传感器将光线转换成电信号。来自图像传感器的电信号由系统微芯片和电路处理。这包括调整曝光、白平衡和其他设置。处理后的图像数据被数字化并存储在摄像机的内存或外部存储设备上。 Neuralink 将使用摄像头和计算机处理器来创建 Blind-sight 直接传输到大脑视觉皮层的电信号。人眼记录图像的方式与相机不同。我们的大脑对周围的世界产生连续的感知，但这种感知不会以数据的形式存储。
人工智能助力盲人和残障人士打造无障碍厨房
摘要 — 本项目旨在通过集成先进的硬件和软件技术，为视障人士提供安全独立的厨房导航。硬件模块采用 ESP32 微控制器，并集成了多个安全组件。温度传感器监测食物或烹饪食材的热量，并通过语音提醒是否适合食用。气体传感器通过检测泄漏并自动触发气缸旋钮关闭机制来确保安全。火灾探测由专用传感器管理，该传感器在紧急情况下会激活蜂鸣器。称重传感器用于测量物品的重量，当重量低于预设阈值时，系统会发出语音提示，通知用户重新加料。这些功能共同确保了安全便捷的烹饪环境，并根据视障用户的需求量身定制。在软件方面，该系统采用先进的人工智能驱动技术，进一步协助用户。图像转文本技术可以识别和发音包装上标注的成分名称，从而无需进行视觉识别。此外，基于 YOLOv5 的物体检测算法可以识别各种厨房食材、蔬菜和水果，并提供实时语音反馈，从而提升可用性。智能传感器与机器学习算法的结合，打造出强大且用户友好的解决方案，提升了用户的独立性和安全性。这款创新系统弥合了无障碍功能与科技之间的差距，使用户能够轻松自信地完成厨房任务。关键词：无障碍功能、ESP32、AI 驱动的厨房助手、温度检测、气体传感器、火灾探测、称重传感器、图像转文本、YOLOv5、物体检测、语音输出、视障人士支持、实时协助、智能厨房、安全监控。
抑制神经源性炎症通路与椎间盘源性背痛减轻相关
研究设计：回顾性队列研究。目的：本研究旨在确定在患有退行性脊柱疾病和偏头痛的患者群体中，开始使用抗降钙素基因相关肽 (CGRP 抑制剂) 药物治疗偏头痛是否也与背部/颈部疼痛、活动能力和功能的改善有关。文献概述：CGRP 上调脊柱病中的促炎细胞因子，如肿瘤坏死因子-α、白细胞介素-6、脑源性神经营养因子和神经生长因子，导致椎间盘退化和痛觉神经元敏化。尽管 CGRP 抑制剂可以抑制偏头痛中的神经源性炎症，但它们作为椎间盘源性背部/颈部疼痛疾病治疗靶点的异位疗效仍不清楚。方法：回顾性分析了 2017 年至 2020 年期间在单一学术机构中诊断为脊椎病和偏头痛并接受 CGRP 抑制剂治疗的所有成年患者。收集了患者人口统计学和医疗数据、随访时长、服用 CGRP 抑制剂前后偏头痛的严重程度和频率、脊椎疼痛、功能状态和活动能力。进行配对单变量分析以确定服用 CGRP 抑制剂前后脊椎疼痛、头痛严重程度和头痛频率的显著变化。使用 Spearman 的 rho 评估脊椎疼痛评分变化与功能或活动能力改善之间的相关性。结果：共纳入 56 名患者。服用 CGRP 抑制剂后脊椎疼痛就诊的平均随访时间为 123 天，偏头痛就诊的平均随访时间为 129 天。开始使用 CGRP 抑制剂治疗偏头痛后，背部/颈部疼痛显著减少（p<0.001），从 6.30 降至 4.36。根据脊柱随访记录，25% 的患者在服用 CGRP 抑制剂时日常生活活动功能得到改善，17.5% 的患者活动能力得到改善。背部/颈部疼痛的变化与功能改善有中等相关性（ρ =-0.430），但与活动能力改善无关（ρ =-0.052）。结论：服用 CGRP 抑制剂治疗慢性偏头痛并伴有退行性脊柱疾病的患者背部/颈部疼痛明显减轻。
在EEG源定位中的源取向检测和时空LCMV时的加速算法
本文说明了脑电图（EEG）数据的两个有效源定位算法的开发，旨在增强实时大脑信号重建，同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学，神经康复和脑部计算机界面（BCIS）中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展，我们介绍了加速的线性约束最小方差（ALCMV）波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测（AORI）工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建，而与常规方法相比，AORI将源方向检测从三个维度简化了66％。使用模拟和实际脑电图数据，我们证明了这些算法保持高精度，方向误差低于0.2％，并且信号重建精度在2％以内。这些发现表明，所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步，使其非常适合实时神经技术应用。