大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征,可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器,它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器,我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型,可以推导出时频空间中的解析方程,这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件,如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准,则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型,在存在噪声的情况下,对检测器进行了模拟 HFO 的验证,信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64,在 -6 dB 时为 0.98,在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99,而其阳性预测值均 > 0.95,无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集,我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标,用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器,在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数(0.77 对 0.83)。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力,其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明,基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的,并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
生成AI(Genai)技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方,但是由于其高碳足迹,这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究,从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉(Openai Sora)模型,我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明,视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多,并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字,视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性,我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生,为Genai提供环保实践的基础。
年龄(岁)中位数(范围) 7 (1 - 23) 8 (1 – 19) 性别 n (%) 女性 84 (45.7%) 53 (53%) 男性 94 (51.1%) 47 (47%) 未知 6 (3.2%) 0 种族/民族 n (%) 非西班牙裔 高加索人/白种人 124 (67.4%) 68 (68%) 非裔美国人/黑人 24 (13.0%) 5 (5%) 西班牙裔/拉丁裔 17 4 (4%) 亚裔美国人/亚洲人 3 (1.6%) 4 (4%) 其他/未知 33 (17.9%) 19 (19%) 组织学诊断 n (%) 毛细胞星形细胞瘤 58 (31.5%) 34 (34%) 毛粘液样星形细胞瘤 10 (5.4%) 0 青少年毛细胞星形细胞瘤 0 13 (13%) 神经节胶质瘤 1 (0.5%) 11 (11%) 少突胶质细胞瘤 1 弥漫性星形细胞瘤 9 (4.9%) 3 (3%) 纤维状星形细胞瘤 13 (7.1%) 0 视神经通路胶质瘤 27 (14.7%) 3 (3%) 其他低级别胶质瘤/星形细胞瘤 65 (35.3%) 36 (36%) 原发肿瘤部位 n (%) 后颅窝 45 (24.5%) 28 (28%) 颞叶 13 (7.1%) 18 (18%) 额叶 7 (3.8%) 2 (2%) 小脑 0 18 (18%) 鞍上 21 (11.4%) 6 (6%) 视神经通路 27 (14.7%) 3 (3%)
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而,目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化,而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中,首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后,利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来,使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后,利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明,我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能,平均准确率为 80.00%,平均 kappa 为 0.73。同时,提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担,同时准确率几乎没有降低,证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外,运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的,有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。
摘要:如今,为了克服可再生能源整合带来的新挑战,成本更低、体积更小、效率更高的电源转换器正在不断发展。在此背景下,可再生能源应用中对精心设计的电源转换器的需求日益增加,以减少能源利用率并处理各种负载。本文提出了一种用于 DC-DC 转换的中心抽头桥级联串联谐振 LC 双有源桥 (DAB) 转换器。所提出的转换器的零件数量少,可以实现高功率密度设计,同时降低成本。由于采用电流阻断特性消除了反向电流,因此所提出的转换器降低了传导损耗。反向电流阻断还可以在很宽的工作范围内实现零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS)。因此,与传统的 DAB 转换器相比,使用简单的固定频率调制 (FFM) 方案可提供更宽的工作范围。基于传导损耗和开关损耗对所提出的转换器和传统的 DAB 转换器进行了全面比较,以说明性能改进。最后,通过仿真和实验结果验证了所提出的转换器的有效性。
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处,通常需要信道状态信息 (CSI)。然而,RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性,并且通常会导致非常大的导频开销,尤其是在非结构化信道环境中。因此,RIS 信道估计问题引起了广泛关注,并且近年来也成为热门研究课题。在本文中,我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明,借助混合 RIS 元素,可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此,与采用无源 RIS 阵列的系统相比,所提出的框架大大提高了系统频谱效率,因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后,我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性,并展示了所提出的决策导向框架的优势。
摘要 高维希尔伯特空间以及控制光子多个自由度并使其纠缠的能力使得各种量子信息处理应用能够实现新的量子协议。在这里,我们提出了一种方案,使用在路径(位置)空间和频域中实现偏振控制量子行走所需的操作元件来生成和控制偏振-路径-频率纠缠。超纠缠态表现为使用干涉装置的受控动力学,其中半波片、分束器和频率移位器(例如基于电光效应的移位器)分别用于操纵偏振、路径和频率自由度。重点是利用偏振来影响频率和位置空间中特定值的移动。计算子空间之间的负性以证明三个自由度之间纠缠的可控性,并使用去偏振通道模拟噪声对纠缠的影响。报告的进展以及使用光量子态实现量子行走的实验演示使量子行走成为一种生成超纠缠态的实用方法。
无线专业套件由一个或多个插入主板的主板和无线电板组成。可用的无线电板,每个无线电板都有不同的硅实验室设备,具有不同的操作频段。由于主板设计用于使用不同的无线电板,因此在无线电板上完成了从设备引脚到主板功能的实际引脚映射。这意味着每个无线电板都有自己的销钉映射到无线专业套件功能,例如按钮,LED,显示器,EXP标头和突破垫。由于每个无线电板的销映射都不同,因此请咨询正确的文档很重要,该文档显示了插入的无线电板的套件功能。
作用于 RNA 1 的腺苷脱氨酶 (ADAR1) 是一种负责腺苷到肌苷 RNA 编辑的酶,由两种亚型组成:核 p110 和细胞质 p150。小鼠中 Adar1 或 Adar1 p150 基因的缺失会导致胚胎致死,并伴有干扰素刺激基因 (ISG) 的过表达,这是由于黑色素瘤分化相关蛋白 5 (MDA5) 对未编辑的内源转录本的异常识别所致。然而,在众多 RNA 编辑位点中,有多少 RNA 位点需要编辑,尤其是由 ADAR1 p150 编辑,以避免 MDA5 激活,以及 ADAR1 p110 是否有助于此功能仍不清楚。具体来说,ADAR1 p110 在小鼠脑中含量丰富,而 ADAR1 p150 的表达量微乎其微,而 ADAR1 突变会导致艾卡迪-痛风综合征,在这种综合征中,大脑是受影响最严重的器官之一,同时伴有 ISG 表达升高。因此,了解 RNA 编辑介导的预防大脑中 MDA5 活化的方法尤为重要。在这里,我们建立了 Adar1 p110 特异性敲除小鼠,在这种小鼠中未观察到 ISG 表达上调。这一结果表明 ADAR1 p150 介导的 RNA 编辑足以抑制 MDA5 活化。因此,我们进一步创建了 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠来确定 ADAR1 p150 介导的编辑位点。这项分析表明,尽管没有观察到 ISG 表达升高,但在 Adar1 p110 / Adar2 双敲除小鼠的大脑中,只有不到 2% 的编辑位点得以保留。值得注意的是,我们发现一些位点被高度编辑,与野生型小鼠的编辑位点相当,这表明存在 ADAR1 p150 特异性位点。这些数据表明,在非常有限的位点上进行 RNA 编辑(由少量 ADAR1 p150 介导)足以阻止 MDA5 激活,至少在小鼠大脑中是如此。
1自动化与电视学院,俄罗斯科学院的西伯利亚分支,1 AC。Koptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P. ); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。 ); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。 ); wolf@iae.nsk.su(a.a.w. ); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M. ); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a. ); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t. ); babin@iae.nsk.su(s.a.b。) 2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.suKoptyug Ave.,630090 Novosibirsk,俄罗斯; ksyna_98@mail.ru(K.V.P.); golikov.inc@mail.ru(e.v.g。); dostovalov@iae.nsk.su(A.V.D。); wolf@iae.nsk.su(a.a.w.); z.munkueva@g.nsu.ru(Z.E.M.); abdullinasr@iae.nsk.su(s.r.a.); terentyev@iae.nsk.su(v.s.t.); babin@iae.nsk.su(s.a.b。)2诺华州立大学物理系,皮罗戈娃2,630090俄罗斯诺瓦西比尔斯克3俄罗斯科学院普罗克霍罗夫通用物理研究所,38 Vavilov St.,1199991莫斯科,俄罗斯,俄罗斯, egorova@nsc.gpi.ru 4 Dianov光纤研究中心,俄罗斯科学院普罗夫洛夫通用物理研究所,俄罗斯莫斯科119991瓦维洛夫街38号; sls@fo.gpi.ru *通信:skvorczov@iae.nsk.su