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World File Search System训练期
使用黎曼迁移学习最小化 BCI 的主体相关校准
摘要 — 校准仍然是脑机接口 (BCI) 用户体验的重要问题。常见的实验设计通常涉及较长的训练期，这会增加认知疲劳，甚至在开始使用 BCI 之前。依靠先进的机器学习技术（例如迁移学习），可以减少或抑制这种依赖于受试者的校准。基于黎曼 BCI，我们提出了一种简单有效的方案，根据从不同受试者记录的数据训练分类器，以减少校准同时保持良好的性能。本文的主要新颖之处在于提出了一种可应用于非常不同范式的独特方法。为了证明这种方法的稳健性，我们对三个 BCI 范式的多个数据集进行了荟萃分析：事件相关电位 (P300)、运动意象和 SSVEP。依靠 MOABB 开源框架来确保实验和统计分析的可重复性，结果清楚地表明，所提出的方法可以应用于任何类型的 BCI 范式，并且在大多数情况下可以显著提高分类器的可靠性。我们指出了一些进一步改进迁移学习方法的关键特征。
使用目光注视训练自适应肌电接口
肌电接口在消费者和健康应用中前景广阔，但目前它们受到不同用户之间性能差异和任务间通用性差的限制。为了解决这些限制，我们考虑在操作过程中不断适应的接口。尽管当前的自适应接口可以减少受试者之间的差异，但它们在任务之间的通用性仍然很差，因为它们在训练期间使用了特定于任务的数据。为了解决这一限制，我们提出了一种新范式，使用自然眼球注视作为训练数据来调整肌电接口。我们招募了 11 名受试者，使用从前臂肌肉测量的高密度表面 EMG 信号在 2D 计算机光标控制任务上测试我们提出的方法。我们发现我们的凝视训练范式和当前的任务相关方法之间的任务性能相当。这一结果证明了
SELRES 晋升至作战岗位 (A2WP) 事实......
A2WP 晋升符合条件的 E-4 和 E-5 SELRES 水手，他们自愿并被选中在有预先计划的激活的作战单位中担任关键非现役训练 (IDT) 职位。 符合晋升条件的水手可以在 MNA 的季度分配周期内申请选定的 IDT 职位，职位在比其现有军衔高一个薪级的作战单位中。 选定的水手在根据 IDT 命令向新单位的第一个训练期报告后，将永久晋升到下一个更高的薪级。 选定的水手必须在 IDT 命令开始日期前 60 天内完成 60 个月的服役。 选定的水手必须签署 NAVPERS 1070/613，确认他们将与其单位一起参加最低年度 IDT 期和年度培训。 A2WP 配额取决于作战单位的作战准备情况和 SELRES 等级的社区健康状况。 海军预备役部队（CNRF）司令制定选择标准。
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。
从开始到现在
中央运动神经元的失败导致运动障碍。患者失去了控制自愿肌肉的能力，例如上肢，这在日常使用计算机或智能手机的可能性中引入了根本性的不和谐。因此，患者失去了与他人交流的能力。本文介绍了脑部计算机拼写系统中最受欢迎的范式，并旨在由具有严重形式的运动障碍的人打字。脑部计算机界面（BCIS）已成为通信障碍者的一种有前途的技术。BCI-Spellers是使用户通过使用大脑活动在计算机屏幕上选择字母来拼写单词的系统。BCI销售者有三种主要类型：P300，运动图像（MI）和稳态视觉诱发电势（SSVEP）。但是，每种类型都有其自身的局限性，这导致了混合BCI - 塞伯菌的发展，从而结合了多种类型的优势。混合动力BCI - 销销量可以提高准确性，并减少用户变得有效所需的训练期。总体而言，混合BCI销售者有可能通过结合多种类型的BCI - 塞货物的优势来改善患有损害的人的沟通。总而言之，对于有沟通障碍的人来说，BCI - 塞伯勒是一项有前途的技术。p300，MI和SSVEP是BCI销售者的三种主要类型，每个类型都有自己的优势和局限性。需要进一步的研究来提高BCI销售商的准确性和可用性，并探索它们在游戏和虚拟现实等其他领域的潜在应用。
不完全性四肢瘫痪患者步态康复的福音
摘要背景：不完全性颈椎脊髓损伤 (SCI) 通常会导致严重的步态障碍，需要先进的康复方法来恢复活动能力。机器人辅助步态训练 (RAGT) 和步态适应性训练正在成为改善此类损伤患者功能结果的有效干预措施。病例报告：我们报告了一名 65 岁男性的病例，该男性患有创伤性 C6 不完全性颈椎 SCI，表现出严重的功能限制，包括无法站立或行走。为期四周的常规物理治疗使他能够佩戴双侧腿部支架站立并在最大支撑下行走，但由于害怕跌倒、手握力差和躯干控制力弱，康复进展受到阻碍。为了加速康复，患者在四周内接受了 10 次 Lokomat Pro RAGT 和 10 次 C-Mill VR+ 训练。干预取得了显著的改善：他的脊髓损伤步行指数 (WISCI II) 量表评分从入院时的 0 进步到 RAGT 引入后的 6，并在训练期结束时达到 20。此外，他的 Berg 平衡量表评分增加到 46，反映出平衡和活动能力的改善。结论：机器人辅助步态训练已被证明是对不完全四肢瘫痪患者常规康复方法的有益补充。在这种情况下，Lokomat Pro 和 C-Mill VR+ 的整合促进了快速的功能恢复，凸显了机器人技术在增强此类人群步态康复结果方面的潜力。关键词：步态、损伤、物理治疗、康复、机器人、脊髓。
训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
AR 95-1 的 NG 补充 1 - 20181130.pdf
NG 补充 1 对 AR 95-1 飞行规定 本次全面修订于 2018 年 11 月 30 日进行 - o 在本出版物中纳入了以下 STM 的规定： - STM 13-03（2013 年 1 月 2 日）州航空记分卡实施 - STM 13-04（2013 年 4 月 22 日）有关 OH-58A 和 UH-72A 单人驾驶操作的政策说明 - STM 13-05（2013 年 4 月 30 日）有关 UH-72A 直升机操作、航空资源管理调查 (ARMS) 和禁毒航空任务的政策说明 - STM 15-03（2015 年 3 月 17 日）TUAS 监督政策 - STM 15-04（2015 年 6 月 16 日）任务批准流程 - STM 17-02（2016 年 10 月 1 日）作战支援空运活动角色和职责 - STM 17-03 （2017 年 5 月 8 日）ARNG 飞机模拟器要求 - STM 17-04 （2017 年 5 月 8 日）额外飞行训练期 - STM 17-06 （2017 年 9 月 13 日）紧急管理援助协议 (EMAC) 的任务审批流程 - STM 18-02 （2018 年 4 月 2 日）州陆军航空兵军官职责 - STM 18-03 （2018 年 5 月 4 日）西南边境任务的任务审批流程 - STM 18-04 （2018 年 5 月 4 日）跨州训练演习的任务审批流程 - STM 18-05 （2018 年 7 月 2 日）旋翼和固定翼转场飞行第 10 和 32 条机组人员状态 - STM 18-06（未公布）- STM 18-07 （2018 年 10 月 16 日）SAAO - AATS 指挥官职责 o 纳入 AR 95-23（无人机系统飞行在本出版物中，将“UAS 法规”更改为“UAS”。AR 95-23 已整合到 AR 95-1 中。本出版物中列出了 ARNG 独有的 UAS 政策。o 在本出版物中，将缩写“TUAS”更改为“UAS”。
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
预备役军人的初步军事准备
预备役人员的初始军事准备 1. 一般要点 预备役人员初始军事阶段 (PMIR) 是增加由民间社会志愿者组成的作战预备役人员数量的一部分。 PMIR 应该能够帮助空军实现其预备役人员的招募目标。同时，还必须满足年轻新兵的期望。为此，除了关系层面之外，我们还追求基础军事训练的实用性。接待单位内部设立赞助，方便青年志愿者融入。 PMIR 可让候选人在活动期间：• 了解公民身份以及国防的挑战和使命； • 获得空军普通兵种的基本军事技能； • 获得一级公民预防与救援证书（PSC1）。多项选择测试和对已获得知识的检查使您能够验证和确认您的知识。它们是获得证书、证明和证明的条件，用于验证预备役人员初始军事准备的每个阶段。 2. 在罗莫朗丁第 273 空中支队进行的预备役初始军事训练 (PMIR) 年龄在 16 岁至 30 岁之间的年轻志愿者参加为期 12 天的国防启动和改进军事训练 (PMIP-DN)。通过这些初步测试的人可以自愿参加预备役初始军事训练（FMIR）继续接受训练。您在参加本课程的第一天必须年满 17 岁，并签署为期一年的预备役承诺 (ESR) 合同。新的周期包括额外5天的军事训练，以及20天的部队适应阶段。 3. 预备役人员初始军事阶段的组成 初始军事准备包括两个阶段： 1. 启蒙和提高军事阶段（PMIP-DN），其组成为： o 国防军事启蒙阶段（PMI-DN）。这7天期间会进行一系列的测试。获得 PMIP-DN 参与证书即证明其成功，并且是继续接受培训的条件。或国防高级军事训练期（PMP-DN）。这 5 天的培训将以一系列测试结束。获得 PMIP-DN 参与证书即表示成功，并允许进入预备役初始军事训练 (FMIR)。这两个时期是连续发生的，在二月份学校假期的两周内，他们作为寄宿学校学生，没有工资。 2. 预备役初始训练 (FMIR)： • 要完成本课程，您必须在课程第一天年满 17 岁，并签署合同