XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System记录位置
蒸汽Ager温度可重复性的测试程序
所有热电偶均应至少25.4毫米[1英寸]远离任何墙壁或舱壁。应在Ager内部的正常工作区域均匀分布热电偶，并应记录位置。将十个热电偶用于较大的老年人，八个较小的老年人应使用。例如，如果Ager使用五个小抽屉，则在抽屉前半半的热电偶就足够了。如果不使用抽屉，则应在通常放置零件的区域周围分布热电偶。
daas 国防自动寻址系统
C1.2.2. DAAS 和 ILCS 都不是单一系统，而是一系列经认可的自动化信息系统 (AIS)，用于接收、验证、编辑、路由、存档和传输国防部后勤流量。每个 DAAS AIS 都归类为以下三个配置文件之一：国防部数据服务 (DDATA)、国防部网关 (DGATE) 和国防部电子商务网关 (EBUS)。DDATA 系统提供对后勤数据、报告和数据存储库的访问；DGATE 系统处理主要采用国防后勤标准系统 (DLSS)（传统 80 条记录位置）格式的交易；EBUS 系统处理采用国防后勤管理标准 (DLMS)（X12 和可扩展标记语言 (XML)）可变长度格式的交易。这些系统协同工作，使 DAAS 能够作为一个服务组织，为客户提供对 DAAS、电信/自动数据处理 (ADP) 和编程功能的持续访问。本手册提供了一个框架和更新的程序，使国防部不再使用国防部独有的物流数据交换标准（例如，传统的 80 条记录位置），而是使用认可标准委员会 (ASC) X12 标准或其他公认标准 (XML)，作为将基于交易的物流业务流程转向国际开放数据交换标准的第一步。
艾伦脑天文台：视觉行为神经质
图1。艾伦脑观测神经质体工作流程。管道由8个主要步骤组成：（a）植入自定义头部框架并在视觉皮层上插入玻璃窗口的外科手术程序； （b）内在信号成像以识别皮质视觉区域； （c）小鼠的行为训练； （d）用塑料窗口替换玻璃窗，其中包含孔，用于插入探针； （e）行为的体内细胞外电生理学实验； （f）去除探针和第1天数据的处理； （g）第二次体内细胞外电生理学实验； （h）使用光投影层析成像（OPT）回收记录位置。每行中描述了每个步骤的详细信息和大约持续时间。在每行结束时是参考，读者可以为每个步骤找到更多详细信息。
线供电的ADA电话用户手册
3。输入＃0（输入要编程的第一个电话号码） *＃。听三个哔哔声。示例：＃0 5551212 *＃。注意：如果您在电话线上，该电话需要“ 9”或另一个数字来拨打答录服务，请在9后输入＃。这将插入四秒钟的暂停。示例：＃09＃5551212 *＃。4。输入＃1（输入要编程的第二个电话号码） *＃。（可选）5。输入＃2（输入要编程的第三个电话号码） *＃。（可选）6。输入＃3（输入要编程的第四个电话号码） *＃。（可选）7。输入＃4（ID代码） *＃。（可选）8。输入＃7并聆听单个哔哔声。在哔哔声中，使用键盘进行编程时，通过向触摸音手机手机讲话或在HFP手机的麦克风中记录位置消息。输入0到结束。如果您想在不更改位置消息的情况下收听位置消息，请输入＃8。9。输入＃ * 1180183 *＃并收听三个哔哔声。（启用语音提示消息）10。输入＃编号以退出编程并挂断电话。
人工智能辅助听诊心脏杂音
摘要 人工智能 (AI) 有可能提高通过听诊筛查瓣膜和先天性心脏病的准确性。然而，尽管最近在以心音为重点的信号处理和分类算法方面取得了进展，但临床对这项技术的接受度仍然有限，部分原因是缺乏客观的性能数据。我们假设可以通过虚拟临床试验对心脏杂音检测算法进行定量和客观的评估。从约翰霍普金斯心脏听诊记录数据库 (CARD) 中选择了所有具有病理性杂音、无害杂音或无杂音的病例。独立于 CARD 开发的测试算法使用自动批处理协议分析每个记录。从 CARD 中选择了来自 603 次门诊就诊的 3180 条心音记录。算法对心率的估计与黄金标准相似。检测病理病例的敏感性和特异性分别为 93%（CI 90–95%）和 81%（CI 75–85%），准确率为 88%（CI 85–91%）。性能因算法确定性度量、患者年龄、心率、杂音强度、胸部记录位置和病理诊断而异。据我们所知，这是首次报道的基于人工智能的杂音检测算法的全面客观评估。测试算法在这次虚拟临床试验中表现良好。该策略可用于有效地比较其他算法对同一数据集的性能，并提高对人工智能辅助听诊潜在临床实用性的理解。
Nabaei, V.、Panuccio, G. 和 Heidari, H. (2020) 神经微探针设备建模用于缓解植入微运动故障。在：2020 IEEE 国际会议
摘要 — 大脑微运动是导致植入式神经接口失败的主要原因。有两种方法可以有效减少大脑微运动和组织损伤：（i）缩小植入式装置占地面积和（ii）选择柔性材料作为装置基板。为了满足这些要求，在本文中，我们使用 COMSOL Multiphysics 中的有限元法执行了两组建模。首先，我们对不同尺寸的不同材料（从硬材料（例如硅）到非常软的材料（例如 PDMS））的性能进行建模，以找到微探针的最佳尺寸和材料。对于装置尺寸优化，主要自由度是厚度，而最小柄宽度和长度分别取决于记录位置和目标记录点。基于不同基板对具有不同厚度（50 - 200 μm）和固定柄宽度（100 µm）的装置进行建模，我们表明，基于聚酰亚胺的微探针的安全系数为 5 到 15，最大冯·米塞斯应力为 248-770 MPa。此外，模拟表明，厚度为 50 μm 的聚酰亚胺基微探针，其安全系数为 5，应力为 248 MPa，在尺寸和材料方面提供了最佳解决方案。其次，为了分析设备形状因子，我们根据获得的最佳设计对不同的布局进行建模，发现最佳布局的冯·米塞斯应力为 134.123 MPa，用途广泛，适合用作微探针，尤其是用于缓解脑微运动的影响。关键词——脑植入装置、脑微运动、设备建模、小型化、机械灵活性、形状因子。
失神性癫痫遗传大鼠模型中的癫痫发作预测：通过多部位皮质-丘脑记录结合机器学习提高性能
癫痫发作预测是癫痫学的一大挑战。然而，人们致力于预测局灶性癫痫发作，而将全身性癫痫发作视为随机事件。在失神性癫痫大鼠的皮质丘脑系统八个位置采集包含数百个全身尖峰和波放电 (SWD) 的长持续时间局部场电位 (LFP) 记录，通过基于小波的算法在所有可能的两个或三个记录位置组合中进行迭代分析，计算小波能量信号同步性增加的乘积。比较了各种组合之间的预测灵敏度和误报率，并将真阳性和假阳性预测的小波谱输入随机森林机器学习算法以进一步区分它们。对皮层内和皮层丘脑 LFP 轨迹进行小波分析表明，与丘脑内组合相比，其误报数量明显较少，而基于体感皮层 IV、V 和 VI 层记录的预测在预测灵敏度方面明显超过所有其他组合。在对九只来自斯特拉斯堡的遗传性失神癫痫大鼠 (GAERS) 的 24 小时样本外记录中，包含 SWD 发生率的昼夜波动，通过训练后的随机森林对真阳性和假阳性进行分类，进一步将误报率降低了 71%，尽管在误报和预测灵敏度之间有所权衡，这反映在相对较低的 F1 分数值上。结果支持失神癫痫的皮层焦点理论，并得出 SWD 在一定程度上是可预测的结论。后者为闭环 SWD 预测预防系统的开发铺平了道路。概述了可能转化为人类数据的建议。