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用于自适应等时神经刺激的生物电路由器
目的：多极颅内电刺激 (iEBS) 是一种有潜力改善单极和双极 iEBS 临床应用的方法。目前用于研究多极 iEBS 的工具是专有的，入门成本高，缺乏管理不同刺激参数和电极的灵活性，并且可能包含必要的探索性研究不需要的临床特征。这是限制理解和有效应用多极 iEBS 的一个因素。为了应对这些挑战，我们开发了自适应等时神经刺激生物电路由器 (BRAINS) 板。方法：BRAINS 板是一种经济高效且可定制的设备，旨在使用常见的研究电极设置在 16 通道电极阵列上进行多极刺激实验。BRAINS 板与微控制器接口，允许用户将每个通道配置为阴极或阳极输入，建立接地连接或保持浮动状态。该设计优先考虑易于集成，利用微控制器和模拟信号隔离器等标准工具，同时提供根据实验条件自定义设置的选项。它还确保输出隔离，降低噪音，并支持远程配置更改以快速切换电极状态。为了测试该板的功效，我们对单极、双极和多极刺激方案进行了台式验证。在小鼠初级视觉皮层中体内测试了相同的方案，并使用神经像素记录进行测量。主要结果：与单独的隔离刺激器的基线性能相比，BRAINS 板在均方根误差 (RMSE) 噪声或信噪比方面没有显著差异。该板支持以高达 600 Hz 的速率更改配置，而不会引入残余噪声，从而实现时间多路复用多极刺激所需的高频切换。意义：BRAINS 板代表了探索性脑刺激研究的重大进步，它提供了一种用户友好、可定制、开源、21 且具有成本效益的工具，能够进行复杂、可重复和精细控制的刺激实验。22 BRAINS 板具有有效的实时信息处理和高效的参数探索能力，23 可以增强对 iEBS 的探索性研究，并改善多极和闭环 iEBS 的临床应用。24
具有乘积图的多域信号自适应子采样
在标准信号处理中，采样理论指出，以高于奈奎斯特速率采样的带限信号可以完美重建。这一重要特性是欧几里得信号采样的基石。然而，当信号定义在更复杂的域上时，自适应采样策略的设计仍然是一个活跃的热门话题。为了处理位于不规则域上的信号，图信号处理 (GSP) [1, 2] 已成为标准方法的有力替代方案。在这种形式化中，图定义了一个支持，信号（现在称为图信号）在此支持上定义。这允许捕获信号演变的结构，从而提供比单独考虑信号更多的信息。通过将信号处理的概念和工具推广到图上记录的信号，GSP 已证明其在滤波 [3]、重构 [4] 和采样 [5] 等许多任务中都取得了成功。对于后者，在单变量情况下提出的一个想法是利用其底层图，从某些节点的测量中重建图信号。这种称为图采样集选择（或子集采样）的方法现在已得到充分研究 [6, 7, 8]。例如，（在无噪声设置下）假设图信号是带限的，可以证明随机选择合理数量的样本/节点足以以高概率实现完美重建 [9]。不幸的是，此类方法存在一些主要局限性。首先，到目前为止，大多数文章都集中在单变量信号上。然而，GSP 中最近的出版物主张需要多域图信号处理，以便处理张量数据或矢量数据 [10, 11]。事实上，在传感器网络等多个应用环境中，数据流被记录为在网络上演变的多变量时间序列，从而定义至少
在存在运动和动态干扰的情况下，自适应双环轨迹跟踪船舶表面车辆的控制
本文介绍了针对海洋表面车辆（MSV）的双环自适应轨迹跟踪控制系统，该系统既解决运动学和动态干扰。该方法始于外环的后台控制策略，该策略在运动级别生成速度命令，以确保对MSV的位置和标题进行准确跟踪。一个自适应估计器已整合以评估未知的海洋电流速度，从而有效地补偿了其影响。内环控件采用线性参数化来在动态级别产生扭矩命令，从而确保实际速度和指挥速度状态之间的对齐。提出了两种自适应调整定律：一个用于估算具有挑战性的水动力参数，另一个用于补偿外部海洋干扰。双环控制可显着减轻运动学和动态干扰的影响，从而提高了MSV跟踪的精度和整体性能。稳定性，并得出了系统未知参数的适应定律。数值模拟证明了拟议的控制策略的功效。
使用自适应聚合物材料对卫星进行热调节
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过自适应课程学习和xai
为了满足对安全物联网网络的关键需求，本研究提出了一个可扩展且轻巧的课程学习框架，并使用可解释的AI（XAI）技术（包括石灰）来增强，以确保透明度和适应性。所提出的模型采用了在课程学习的每个阶段使用的新型神经网络体系结构，以有效地捕获和专注于短期和长期的时间依赖性，提高学习稳定性并提高准确性，同时保持轻量级和强大的对依次IOT数据中的噪声。通过分阶段学习实现了鲁棒性，在该学习中，模型通过删除低相关功能和优化性能来迭代地完善自己。工作流程包括边缘优化的量化和修剪，以确保可以轻松地部署在边缘iot设备中的便携性。合并随机森林，XGBoost和分阶段学习基础的合奏模型进一步增强了概括。实验结果表明，CIC-IOV-2024和CIC-APT-IOIT-2024数据集的精度为98％，边缘IOIT的数据集和97％的数据集，将此框架确定为具有稳健，透明和高性能解决方案，以实现IoT网络安全性。
抑制TERT抑制慢性髓样白血病细胞的增殖和诱导的凋亡 高密度脂蛋白胆固醇与糖尿病性视网膜病之间的关联：2型糖尿病患者的横断面研究 大脑压力的起伏：扩展三个网络假设 在不同的秘鲁地区和外部建筑环境中土壤寄生虫污染 velezensis oee1对biscogniauxia地中海产生的可扩散代谢产物的拮抗作用 通过LAMP和RPA测定的小鸡胚胎分子性别 2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解 增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer 的动态自适应对象推理切片框架
由染色体9和22之间的相互易位产生的异常嵌合BCR-ABL癌蛋白表现出构成性高激酶活性。活化的BCR-ABL1促进了慢性髓样白血病（CML）细胞的增殖，并通过激活多种下游信号通路来阻碍其患有凋亡的能力[1-2]。酪氨酸激酶抑制剂（TKIS），例如伊马替尼（IM）和尼洛替尼，已被证明在慢性期有效治疗CML。然而，大约15-20％的患者，尤其是处于疾病加速阶段的患者，对IM产生了抵抗力，并最终经历了复发或爆炸危机的进展[3-8]。大约50％的TKI抗性病例是BCR-ABL依赖性的，这是由ABL激酶结构域中的点突变或BCR-ABL基因的扩增引起的，该基因导致BCR-ABL激酶活性的重新激活[9]。其余的耐药性涉及与细胞增殖和/或癌症生存有关的各种关键信号通路。CML从慢性阶段到高级阶段的进展是由BCR-ABL依赖性和独立机制驱动的，这也表现出对特定TKI的反应。
基于改进有功功率环的自适应虚拟同步发电机在光伏储能系统中的应用
在接入分布式能源的过程中，光伏发电系统面临间歇性和波动性问题，对电网的稳定性带来巨大挑战。大量研究探索了各种控制策略来应对这些挑战，包括下垂控制、虚拟同步发电机 (VSG) 控制等。然而，现有方法往往难以为电力系统提供足够的惯性和阻尼支持，尤其是在动态条件下。本文旨在通过介绍一种基于改进的光储系统中有功功率环的自适应惯性控制方法来突破这些限制。该方法旨在优化分布式光伏接入过程中出现的冲击和不稳定现象，减少系统波动，降低振荡超调，提高系统的动态性能。首先，介绍了光伏电池和蓄电池的数学模型和控制方法。其次，解释了传统 VSG 的控制原理。然后，将自适应惯性算法纳入VSG控制的有功功率环中，提出了一种基于改进有功功率环的自适应惯性控制方法。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性。
通过自监督学习和领域自适应实现雷达信号识别
摘要 — 自动雷达信号识别 (RSR) 在电子战 (EW) 中起着关键作用，因为准确分类雷达信号对于为决策过程提供信息至关重要。深度学习的最新进展显示出在具有大量注释数据的领域中提高 RSR 性能的巨大潜力。然而，这些方法在注释 RF 数据稀缺或难以获得的 EW 场景中就显得不足了。为了应对这些挑战，我们引入了一种自监督学习 (SSL) 方法，该方法利用掩蔽信号建模和 RF 域自适应来增强 RF 样本和标签有限的环境中的 RSR 性能。具体而言，我们研究了对来自不同 RF 域的基带同相和正交 (I/Q) 信号进行预训练掩蔽自动编码器 (MAE)，然后将学习到的表示转移到注释数据有限的雷达域。实证结果表明，与不使用 SSL 的基线相比，我们的轻量级自监督 ResNet 模型在域内信号（即雷达信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 17.5%，在域外信号（即通信信号）上进行预训练时，1 次分类准确率可提高 16.31%。我们还为几种 MAE 设计和预训练策略提供了参考结果，为少样本雷达信号分类建立了新的基准。索引术语 — 少样本、雷达信号识别、域自适应、自监督学习、掩蔽自动编码器
自适应方法语言是一种
pichincha：一种自适应方法同行评审 - “在克服了双重外部盲目审查过程后被接受出版”接待日期：06-DEC-2024接受：14-Ene-2025出版物：15-MMAR-2025 MMAR-2025作者：
面向自适应 Clauser-Horne-Shimony-Holt 博弈中的量子理论相关性自测试
理论的相关性自测试解决了我们是否可以从理论在特定信息处理任务中的表现中识别出理论中可实现的相关性集的问题。应用于量子理论，它旨在识别一种信息处理任务，该任务的最佳性能只有通过在任何因果结构中实现与量子理论相同的相关性的理论才能实现。在 [Phys. Rev. Lett. 125 060406 (2020)] 中，我们为此引入了一个候选任务，即自适应 CHSH 游戏。在这里，我们分析了在不同的广义概率理论中赢得这个游戏的最大概率。我们表明，具有由最小或最大张量积给出的联合状态空间的理论不如量子理论，然后再考虑其基本系统具有各种二维状态空间的理论中的其他张量积。对于这些，我们发现没有理论在自适应 CHSH 游戏中胜过量子理论，并证明在各种情况下都不可能恢复量子性能。这是迈向普遍解决方案的第一步，如果成功，将产生广泛的影响，特别是可以进行一项实验，排除所有可实现关联集与量子集不一致的理论。