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使用EEG Hilbert信封和时间精细结构进行秘密语音分类的转移学习
脑部计算机界面（BCIS）可以从神经活动中解释想象的语音。但是，这些系统通常需要广泛的培训课程，参与者想象地重复单词，从而导致精神疲劳和困难识别单词的发作，尤其是在想象单词序列时。本文通过转移经过公开语音数据培训的分类器来掩盖语音分类，从而解决了这些挑战。我们使用了源自希尔伯特包络和时间精细结构的脑电图（EEG）特征，并将它们用于训练双向长短记忆（BILSTM）模型进行分类。我们的方法减轻了广泛的培训和实现最先进的分类精度的负担：公开语音的86.44％，使用公开的语音分类器的秘密语音为79.82％。
使用 EEG 希尔伯特包络和时间精细结构进行隐性语音分类的迁移学习
脑机接口 (BCI) 可以从神经活动中解码想象中的语音。然而，这些系统通常需要大量的训练，参与者在训练中想象重复单词，这会导致精神疲劳和难以识别单词的开头，尤其是在想象单词序列时。本文通过将在显性语音数据中训练过的分类器转移到隐性语音分类中来解决这些挑战。我们使用了从希尔伯特包络和时间精细结构中得出的脑电图 (EEG) 特征，并使用它们来训练双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型进行分类。我们的方法减轻了大量训练的负担，并实现了最先进的分类准确率：使用显性语音分类器，显性语音的准确率为 86.44%，隐性语音的准确率为 79.82%。
颅骨成形术后精细运动功能障碍和恢复的扩散张量成像分析
扩散张量成像（DTI）是磁共振成像（MRI）的高级方式，它扩展了扩散加权成像（DWI）的能力。DWI测量水扩散信号，DTI利用来自多个扩散方向的数据来绘制大脑中水分子的三维扩散，从而使其微观结构组织的评估。源自DTI的密钥指标包括分数各向异性（FA），它反映了白质微结构的完整性；平均扩散率（MD），这表明了总水扩散的大小，并且与细胞密度和细胞外空间有关。和径向扩散率（RD），代表垂直于轴突纤维的扩散，与髓磷脂状况相关[1]。dTI已应用于神经康复领域，研究报告了基于白质分析[2-4]，其效用在预测中风和创伤性脑损伤后的运动和功能恢复方面。此外，DTI已用于调查神经退行性疾病的白质变化[5-7]，并提供了一种定量方法来评估细微的微结构变化，而常规MRI很难检测到这些变化[8,9]。
NIPPON KINZOKU 开发出了 FI（精细绝缘）...
我们在第 11 个商业计划中设定了愿景“多材料和混合材料公司，共同创造新的生态和人类友好价值 ~ 通过对各种材料进行轧制和复合成型，我们实现了最终产品所需的性能，并为人类和地球的未来做出贡献 ~”。以“多材料和混合材料”（= 利用各种材料满足各种需求）、“近净形状”（= 实现接近最终产品形状的复杂成型工艺）和“近净性能”为关键概念，我们正在利用我们的原创技术推动面向未来的产品开发，并致力于转变我们的业务结构，重点关注满足新需求的新技术和新产品。
安大略湖的精细尺度流体力学建模
从过去的现场和建模研究中众所周知，安大略湖的循环。然而，风模式的明显变化可能是由于气候变化造成的，导致电流形成的细微变化对水资源和水生栖息地产生影响。使用丹麦液压研究所（DHI）的Mike 3 Mike 3建模框架的高分辨率三维数值模型开发出来，以描述2018年湖面和沿海循环特征，然后与过去的研究形成鲜明对比。经过验证的模型有效地描述了整个湖泊范围的工艺，其中包括罗切斯特和密西沙加盆地的季节特定大回旋，以及北部和南部海岸线沿线的沿海潮流。在等温季节（未分层），湖中间的一个明确定义的向西流动，将北部的抗气旋（顺时针）Gyre与南部的Gyre和Westward Currents分开。在分层的季节中，在近海和近岸水域中描述的关键物理过程，包括近惯性波（〜17 h），上升事件频率（5-10天）以及表面清晰度（〜5 h）通常与过去的研究相对应。上升事件是在西南风期间发生的主要北部近岸物理过程。情节开尔文波大部分仅限于北岸，在那里风向和形态可以维持它们，而沿海边界层的跨岸运输则最小。在现场观察的支持下，结果表明，近年来分层季节的北部近岸主要循环模式发生了变化。
发育迟缓对儿童营养和精细运动发育的影响：文献评论
发育迟缓是全球一个营养问题，尤其是在过去十年中影响儿童。它对儿童健康的影响至关重要且深远，从而在短期和长期内都产生了显着的负面影响。阻碍的一些确定后果包括儿童的认知和运动发育受损。在认知效应的遗传中已广泛进行，但有关其对精细运动发育的影响的信息相对较少。因此，这旨在研究阻碍儿童精细运动发育的影响。这项研究采用了与该主题相关的文献综述方法和文章，涵盖了2018年至2023年的时期。Prisma方法用于分析文献研究。结果：在总共233篇文章中，有19篇文章进行了彻底审查，最终仅分析了8篇文章。所有审查的文章的结果表明，发育迟缓与精细运动发育的下降有关。发育迟缓与儿童良好运动发育的减少有关。
放电等离子烧结法制备AlN-MgO烧结体的精细...
摘要：采用放电等离子烧结技术制备了不同成分的AlN-MgO复合材料，系统研究了成分对其微观结构、热性能和力学性能的影响。AlN-MgO复合材料中MgO的成分控制在20～80wt％。结果表明，烧结过程中未发生相变，MgO和AlN晶格内形成了不同的固溶体。AlN-MgO复合材料的晶粒结构比烧结的纯AlN和MgO样品更细。透射电子显微镜分析表明，复合材料中既存在富氧、低密度的晶界，也存在含有尖晶石相的干净边界。 100 o C时烧结的纯AlN样品表现出最高的热导率（53.2 W/mK）和最低的热膨胀系数（4.47×10 -6 /K）；而烧结的纯MgO样品表现出中等的热导率（39.7 W/mK）和较高的热膨胀系数（13.05×10 -6 /K）。但随着AlN-MgO复合材料中MgO含量的增加，AlN-MgO复合材料的热导率从33.3降低到14.9 W/mK，而热膨胀系数普遍增加，随着MgO含量的增加从6.49×10 -6增加到10.73×10 -6 /K。MgO含量为60 wt％的复合材料整体表现出最好的力学性能。因此，AlN-MgO复合材料的成分和微观结构对其热性能和力学性能具有决定性的影响。
粒子通道精细结构的观察...
利用 Mainz Microtron MAMI 新开发的 530 MeV 正电子束和弯曲硅晶体，我们首次成功通过平面通道和体积反射高效操纵正电子轨迹。这揭示了带电粒子在弯曲晶体平面之间通道时，其角分布中存在精细结构。我们的实验结果与模拟结果的一致不仅表明对带电粒子束和弯曲晶体之间相互作用的理解更加深刻，而且标志着在 GeV 范围内运行的圆形加速器中慢速提取创新方法开发的新阶段，对全球加速器都有影响。我们的研究结果还标志着通过周期性弯曲晶体中的通道过程生成先进 x 射线源的重大进展，这源于对正电子束和此类晶体之间相互作用的全面理解。
模仿大师：探索虚拟AI老师在精细运动技能中的功效
运动技能，尤其是笔迹等精细的运动技能，在学术追求和日常生活中起着至关重要的作用。传统的教授这些技能的方法，尽管有效，但可能会耗时且不一致。随着机器人技术和人工智能等广告技术的兴起，对自动化此类教学过程的兴趣越来越多。在这项研究中，我们研究了一位虚拟AI老师在模拟人工教育技术中进行运动技能的技术的潜力。我们介绍了一个AI教师模型，该模型捕获了人类构造的独特特征。使用辅助学习环境对模仿教师学习者的互动，我们测试了AI模型针对四个指导假设进行了测试，强调了能够证明的学习者表现，提高了技能掌握率，并降低了学习成果的变异性。我们的发现，在合成学习者上得到验证，揭示了所有测试过的假设的重大证明。值得注意的是，我们的模型在不同的学习者和设置中展示了鲁棒性，并展示了对笔迹的适应性。这项研究强调了将模仿和巩固学习模型与机器人技术相结合的潜力，以彻底改变关键运动技能的教学。