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已发表版本的引用（APA）：Zhang, D., Hansen, C., De Frène, F., Kærgaard, S.P., Qian, W., & Chen, K. (2023)。自动贴标和在线
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 允许用户使用脑信号来控制外部仪器，而运动意图检测 BCI 可以帮助失去运动功能的患者康复。现有该领域的研究大多依赖于基于线索的数据收集，这种方法便于样本标记，但会引入来自线索刺激的噪音；此外，它需要大量的用户培训，并且不能反映真实的使用场景。相比之下，自定步调的 BCI 可以通过支持用户按照自己的主动性和步调进行运动来克服基于线索的方法的局限性，但它们在标记方面存在不足。因此，在本研究中，我们提出了一种自动标记方法，可以交叉引用肌电图 (EMG) 信号以进行 EEG 标记，而无需人工干预。此外，考虑到只有少数研究专注于评估用于在线使用的 BCI 系统，并且其中大多数没有报告在线系统的细节，我们开发并详细介绍了一个伪在线评估套件，以促进在线 BCI 研究。我们收集了 10 名参与者的自定步调运动脑电图数据，这些参与者进行张开和闭合手部动作，以进行训练和评估。结果表明，与基线标记方法相比，自动标记方法可以很好地处理噪声数据。我们还探索了用于在线自定步调运动检测的流行机器学习模型。结果证明了我们的在线管道的能力，并且由于在线 BCI 系统的特定设置，性能良好的离线模型并不一定能转化为性能良好的在线模型。我们提出的自动标记方法、在线评估套件和数据集向现实世界的自定步调 BCI 系统迈出了坚实的一步。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
带有嵌入式薄膜电极的新型保形皮肤贴
摘要：渗出是静脉内（IV）插管的并发症，其中囊泡药从静脉泄漏到周围的皮下组织。渗出的严重程度取决于积累在皮下组织中的药物的类型，浓度和体积。快速检测到渗出可以促进迅速的医疗干预，最大程度地减少组织损伤并防止不良事件。在这项研究中，我们提出了两个便携式传感器斑块，即黄金和碳的感应贴片，用于早期检测到渗出。在体内动物模型和人类临床试验中，基于黄金的传感器斑块检测到的量表低至2 ml的额外流体；该贴片的阻力变化为41％。对于2 mL的额外流体，碳基贴片表现出51％的电阻变化，而与基于金的感应贴片相比，该斑块的制造吞吐量和成本效益优越。
一种基于热反射的原位芯片贴装热导率测量新方法
各种应用（例如太空应用）对高功率密度、高效率电子设备的需求日益增加。高功率密度要求在封装层面进行有效的热管理，以确保工作温度保持在安全的工作范围内，避免设备早期故障。芯片粘接（芯片和法兰之间的粘合层）一直是热瓶颈，依赖于导热率相对较低的共晶焊料。正在开发先进的高导热率芯片粘接材料，包括烧结银和银环氧树脂，以解决这一问题。然而，这些新材料的热导率通常以其块体形式进行评估；体积热导率可能无法代表实际应用中较低的实际“有效”热导率，这也受到界面和空隙的影响。在本文中，频域热反射已调整为在低频下运行，具有深度灵敏度，可测量夹在芯片和法兰之间的芯片粘接层的热导率。
NATCA标记了与FAA的历史性第一张合同
1989年5月，国家空中交通管制员协会（NATCA）和联邦航空管理局（FAA）庆祝了对其首次集体谈判协议的批准。这份具有决定性的工会成员批准的具有里程碑意义的合同，标志着一个重大的转折点，是代表空中交通管制员的联盟第一次，FAA在PATCO罢工后达成了集体谈判协议，并随后进行了解剖。关键条款包括强制性休息，报告错误的免疫力以及参与NTSB调查，为改善工作条件和更强大的工会代表建立框架。natca还成功地讨价还价，区域代表有50％的官方休息时间履行工会代表职责。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
标题在时空的病原体的流行病学和进化动力学
对未来麻疹感染的反应。一旦被感染，个体就会产生强大的免疫力，这是终生的。这对于我目前将要描述的建模尤其重要。有一种出色的疫苗，该疫苗于1963年首次开发。尽管如此，某些国家仍然存在较高的疾病负担，而疫苗犹豫是一个持续的问题。在世界许多地方，长期以来，医生一直被要求报告麻疹病例。例如，在英格兰和威尔士，我们有记录可以追溯到1940年代。流行病通常在常规周期中蜡和减弱。周期在地理上相当同步。例如，当伦敦有流行病时，附近有类似的爆发。我们还可以看到一些“感染波”远离伦敦和其他大城市的证据。我们可以使用数学模型来解释许多这些模式。模型是什么意思？这是一种尝试捕获系统的关键生物学特征来解释观察到的模式。理想情况下，我们只专注于绝对必要的细节。图2是一幅捕获麻疹感染自然病史的非常简单的模型。当他们出生时，婴儿可以对母亲免疫。这已经减少了几个月。然后，他们容易受到感染的影响，并可以通过与感染者接触获得感染。在感染期间，他们会感染其他人。几周后，大多数人康复，不再具有感染力。3。他们的免疫系统学会了如何识别病毒，如果再次暴露于病毒，它们将不再患有严重的疾病或传播病毒。我们可以通过数学上的疾病阶段在所谓的易感感染感染恢复的阶段或流行病的模型中表达这种进展。该模型中的一个关键参数是传输速率，通常通过繁殖比（由感染者引起的次要病例的数量）来衡量。我们可以使用这个简单的模型来解释案例通过时间的动态，如图我们从图表的左侧以红色指示的一个感染者开始，人口中的其他所有人都易感，以黑色为例（图。3）。感染者将这种疾病交给其他几个人，然后他们将其传递给，这会导致病例数量迅速增加。这很快耗尽了易感人群，随着人们的康复，它们变得免疫，以绿色显示（图3）。随着易感人数的数量减少，流行病的速度和案件数量开始下降。每个受感染的人将疾病传递到越来越少的人，因为与他们接触的越来越多的人免疫。最终，我们最终与大多数人感染了这种疾病并康复。没有足够的易感来继续流行，因此它消失了。这是最简单的模型。实际上，事情可能会更加复杂。例如，出生会产生新的易感人士。当它们足够堆积时，我们可能会有另一种流行病。
1 APLNR标记了具有人类的心脏祖细胞...
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标普500指数公司人工智能扩散监测
随着数字技术创新和商业化的步伐不断加快，监测技术的商业传播对组织来说变得越来越重要。技术监测是研发规划、技术管理和战略决策的基础。尽管技术监测非常重要，但在商业生命周期阶段监测技术传播依赖于粗略的方法，例如“即时快照”调查和关键字计数。这些方法与在商业化前生命周期阶段监测技术的新颖且快速发展的方法形成鲜明对比，例如基础科学研究和应用研发。我们通过提出一种专门的监测技术商业传播的方法来解决这种不平衡问题。该方法识别组织采用技术的各个阶段，并捕捉传播过程的时间进展。所提出方法的核心要素之一是文本分类，它依赖于定性内容编码。我们的编码方法利用了创新传播研究的见解，并专门用于检测组织采用技术的阶段。该方法以 2004 年至 2019 年期间标准普尔 500 指数公司中人工智能 (AI) 传播的案例为例进行了说明。我们的第一个贡献是一种监测技术商业传播的新方法。它提供了透明、可复制、可更新和细粒度的结果，可以补充基于调查的技术监测。第二个贡献是在北美领先公司的背景下对人工智能传播的实证评估。
通胀目标作为全球货币标准将走向何方？
通胀目标制从试探性起步，已逐渐成为事实上的全球货币标准。从历史上看，只有金本位制的寿命比它更长。通胀目标制发挥了作用：即使在疫情后通胀飙升的情况下，也有助于建立低通胀制度。但这一过程绝非易事。通胀目标制必须应对金融不稳定性的上升，最显著的表现就是金融危机。在那场危机之后，通胀目标制努力将通胀推回到目标水平，政策回旋空间也出现了历史性的萎缩。本文评估了这些挑战，并考虑了对框架的可能调整。其中包括更系统地考虑金融因素可能对经济造成的长期损害，以及安全边际在政策实施中的重要性。所有这些都应该建立在对货币政策能做什么和不能做什么的清晰认识之上。
标普全球美国服务业采购经理人指数
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