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基于共同空间模式和支持向量机的脑电信号驾驶疲劳检测
本文提出了一种机器学习方法，利用 14 个通道收集的脑电图数据来检测驾驶疲劳。为了获得更好的信号质量，使用独立成分分析去除信号中的噪声。使用 CSP 作为特征提取方法，使用 SVM 作为分类器。本文的其余部分组织如下：第 2 节介绍本研究的材料和方法。第 3 节介绍实验结果。第 4 节是研究的讨论和结论。这项工作的一些主要贡献如下：
基于脑电图的SPD神经网络嵌入银行以嵌入银行的常见空间模式
将非线性数据建模为Riemannian歧管上的对称阳性定义（SPD）矩阵，引起了对各种分类任务的广泛关注。在深度学习的背景下，基于SPD矩阵的Riemannian网络已被证明是对电子脑电图（EEG）信号进行分类的有前途的解决方案，可在其结构化的2D特征表示中捕获Riemannian几何形状。但是，现有方法通常在嵌入空间中学习所有可用的脑电图中的空间结构，其优化程序依赖于计算 - 昂贵的迭代。此外，这些十种方法努力将所有类型的关系船编码为单个距离度量标准，从而导致一般性丧失。为了解决上述局限性，我们提出了一种riemannian嵌入银行方法，该方法将整个填充空间中常见的空间模式学习的概率分为k个缩写，并为每个子问题构建一个模型，与SPD Neural Net-net Works结合使用。通过利用Riemannian歧管上的“独立学习”技术的概念，Reb将数据和嵌入空间划分为k非重叠子集中，并在Riemannian ge-be-emetric Space中学习K单独的距离指标，而不是向量空间。然后，在SPD神经网络的嵌入层中，学习的K非重叠子集分为神经元。公共脑电图数据集的实验结果证明了尽管非平稳性质，但提出的脑电图信号的常见空间模式的拟议方法的优越性，在维持概括的同时提高了收敛速度。
在威尼斯泻湖（意大利）的盐沼泽地中有机物含量的空间模式
摘要。盐沼泽是潮汐环境的至关重要的生态地球形态特征，因为它们提供了重要的生态功能并提供广泛的生态系统服务。由流体动力学，地质学和植被之间的相互作用控制，有机物（OM）和无机沉积物的贡献都驱动盐沼泽垂直增生。这使沼泽可以保持相对海平面的升高，并同样捕获和存储碳，使其成为气候缓解策略的宝贵盟友。因此，土壤有机物（SOM），即土壤的有机成分在盐沼泽环境中起着关键作用，直接有助于土壤形成和支撑碳储存。这项研究旨在检查在面部盐沼土中OM的空间模式（前20厘米），从而进一步见解了驱动OM动力学的物理和生物学因素，这些动力学影响了影响盐沼的生存和碳汇的潜力。我们的结果揭示了沼泽环境中SOM含量的两种变化量表。在沼泽量表上，OM的可变性受到表面高程与与沼泽边缘距离相关的沉积物供应变化之间的相互作用的影响。在系统尺度上，OM内容分布由海洋和浮动影响产生的梯度主导。通过无机输入，保留条件和沉积物晶粒尺寸的组合来解释SOM中观察到的变化。我们的结果很高 - 浮动沼泽作为碳汇的环境的重要性，进一步强调，潮汐系统内的环境条件可能会产生强大的变化和特定地点
使用常见空间模式对听觉注意的方向焦点进行快速基于脑电图解码
摘要 — 目标：当存在多个声源时，当前听力假体中的降噪算法缺乏有关用户关注的声源的信息。为了解决这个问题，可以将它们与听觉注意力解码 (AAD) 算法相结合，该算法使用脑电图 (EEG) 传感器直接从大脑解码注意力。最先进的 AAD 算法采用刺激重建方法，其中关注源的包络从 EEG 重建并与各个源的包络相关联。然而，这种方法在短信号段上表现不佳，而较长的片段在用户切换注意力时会产生不切实际的长检测延迟。方法：我们提出使用滤波器组通用空间模式滤波器 (FB-CSP) 解码注意力的方向焦点作为替代 AAD 范式，它不需要访问干净的源包络。结果：提出的 FB-CSP 方法在同一任务上优于传统刺激重建方法以及卷积神经网络方法。我们实现了高精度（1 秒窗口为 80%，准瞬时决策为 70%），足以实现低于 4 秒的最小预期切换持续时间。我们还证明该方法可用于未见受试者的未标记数据，并且仅使用位于耳朵周围的部分 EEG 通道来模拟可穿戴 EEG 设置。结论：提出的 FB-CSP 方法可以快速准确地解码听觉注意力的方向焦点。意义：在非常短的数据段上实现高精度是朝着实用神经引导听力假体迈出的重要一步。
具有高维光学空间模式的可编程相干线性量子操作
光子学为探索非经典计算资源提供了一个出色的平台[1]，因为纠缠可以通过光学非线性效应方便地产生[2-4]，而线性操控协议可在多个自由度上实现[5-7]。人们做出了巨大的努力来产生和操控高维纠缠态，既用于量子力学的检验[8]，也用于量子技术的应用[9]。人们致力于增加单个光子上编码的信息量[10]，并实现高维通用线性运算，以扩展量子处理的能力，增强量子计算和模拟的多功能性[11]。高维量子编码已在光路域[12]、频域[4]、时间模域[13,14]和横向空间模域[15–17]中得到演示。对于第一个域，Reck等人[5]展示了如何使用由相位调制器和耦合器组成的级联基本块实现任意幺正算子。利用Reck等人的方案，在路径域中报道了维数从6到26的可编程矩阵算子和投影仪[9,12,18,19]。然而，仅实现了6×6的任意变换矩阵，而由于移相器和定向耦合器的排列复杂性不断增加，其他演示都是固定的或部分可调的。在频域，量子
环境DNA揭示了浮动海上风电场的鱼类和浮游生物多样性的空间模式
fi g u r e 3 mifish社区概况的β多样性。（a）样品重复级别的NMD图，（b）在Hellinger转换的Bray-Curtis成对差异的站点处的平均连锁聚类。采样深度表示为实心圆（10 m）或带有十字架（50 m）的开放正方形。样品以黄色为OWF或蓝色以显示参考区域。
doi：10.31557/apjcp.2024.25.3.1053非黑色素瘤皮肤癌的地理空间模式与伊朗的气候变化有关
恶性黑色素瘤（MM）和非黑色素瘤皮肤癌（NMSC）代表了两种主要类型的皮肤癌。NMSC由基底细胞癌（BCC），鳞状细胞癌（SCC）和Bowen病组成。NMSC和MM均显示出有关发病率的增加[1，2]。除了各种因素，例如家庭或个人病史，免疫系统弱化和苍白的肤色外，这种疾病的患病率还取决于环境因素。长时间暴露于紫外线辐射是皮肤癌最重要的环境风险因素[3-8]。基于主要的流行病学证据，太阳辐射在皮肤癌的发展中起着至关重要的作用。环境研究进一步表明，该癌症的患病率与纬度和高度的变化有关[9]。根据这些研究，皮肤癌的发生率往往会在较低的纬度和较高的高度下增加。此外，有证据表明，户外活动，增加对紫外线辐射的暴露以及阳光总小时也会导致皮肤癌的发生率[10]。在这方面，各种类型的皮肤癌与环境条件和紫外线（UV）辐射的水平显着相关[11]。
多样性的空间模式及其与根际微生物和宿主植物中的环境的关系在高度梯度
保护（COP）的相关性是一种免疫功能，与疫苗诱导的效率相关并可能对生物学负责。自从将其确定为疫苗学中的重要问题以来，有关该主题的文献已经大大发展（1-5）。COP在针对SARS-2的疫苗中的重要性，冠状病毒导致COVID-19，不需要强调，并且已经发表了许多论文（6）。但是，最近还没有发表过有关针对其他疾病的疫苗的发表。本文努力总结了许多重要示例中的最新发现。应承认，由于越来越多的知识对FC效应抗体介导的功能和T细胞介导的功能，COP的主题变得更加复杂（7，8）。但是，尽管很明显，警察通常是多重的和协同的，但它们的效用取决于识别主要且可衡量的响应。免疫反应通常是协同作用的事实并不能否定识别与疫苗接种产生的保护相关的主要免疫功能的价值。SARS-2小说的冠状病毒仅在过去两年中一直与我们同在，但是正如最近总结的那样，已经花费了许多工作来定义COP（6）。主要COP显然是中和抗体，随着滴度的增加，效率逐渐增加。尽管T细胞反应和FC效应抗体在修改
滑动窗口通用空间模式用于增强 EEG-BCI 中的运动想象分类
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号的准确二元分类是开发运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 系统的一项艰巨任务。本研究提出了两种滑动窗口技术来增强运动想象 (MI) 的二元分类。第一种方法计算所有滑动窗口预测序列的最长连续重复 (LCR)，称为 SW-LCR。第二种方法计算所有滑动窗口预测序列的模式，称为 SW-Mode。公共空间模式 (CSP) 用于提取特征，线性判别分析 (LDA) 用于对每个时间窗口进行分类。SW-LCR 和 SW-Mode 都应用于公开可用的 BCI 竞赛 IV-2a 健康个体数据集和中风患者数据集。与现有的最先进技术相比，SW-LCR 在健康个体的情况下表现更好，SW-Mode 在左手与右手 MI 的中风患者数据集上表现更好，标准差更低。对于这两个数据集，分类准确率 (CA) 约为 80%，kappa (κ) 为 0.6。结果表明，使用 SW-LCR 和 SW-Mode 的基于滑动窗口的 MI 预测对于试验内激活时间的试验间和会话间不一致具有很强的鲁棒性，因此可以在神经康复 BCI 环境中实现可靠的性能。
社会人口统计学因素中的空间模式在很大程度上解释了阿拉贡（西班牙）
指导卫生系统的预防和控制NCD，关注生活环境及其相关风险因素至关重要。所谓的卫生社会决定因素（SDH）（7）是最广泛的框架之一，这些框架结合了人们在流行评估中生活和成长的环境。根据Bhattacharya等。( 8 ), the underlying causes of NCDs at the community level should be considered as a “collateral damage” from the interaction between SDH at different levels, including individual characteristics (genetics, age, gender, ethnicity) and choices (habits and lifestyles), living circumstances (socioeconomic status, SES), geographical settings (rural or urban environments), but also the macroeconomic and political backgrounds, along与其他总体力量。