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网络物理测试在发展弹性外星栖息地
抽象的外星长期栖息地系统（此后称为栖息地系统）需要开创性的技术进步，以克服隔离和具有挑战性的环境引入的极端需求。栖息地系统必须按照连续的破坏性条件下的意图运行。设计需要具有挑战性的环境将在栖息地系统上（例如，野生温度波动，银河宇宙射线，破坏性灰尘，震荡，振动和太阳粒子事件）上放置的要求代表了这项努力中最大的挑战之一。这个工程问题需要我们设计和管理栖息地系统具有弹性。系统的弹性需要一种全面的方法，该方法通过设计过程来解释中断，并适应它们的运行方式。随着栖息地系统的发展 - 随着物理规模，复杂性，人口和连通性的成长以及操作的多样化，它必须继续保持安全和弹性。在这项努力中，我们应该利用在开发响应灾难性自然危害，自动机器人机器人平台，智能建筑，网络物理测试，复杂的系统以及诊断系统以及智能健康管理预后的反应的民事基础设施中学到的经验教训。这项研究强调了系统弹性和网络物理测试在应对开发栖息地系统的巨大挑战方面的重要性。简介将人类送往月球的追求（这是停留的时候），火星已经参与了世界太空社区。这场现代太空竞赛最终将导致长期解决。2015年，美国宇航局发布了其在火星上建立长期定居点的计划：“我们为人们的工作，学习，运作和可持续地居住在地球以外的地球长期以外的时间都为人们寻求能力。” NASA（2015）。人类面临着新的挑战。，我们准备好在地球以外建立永久性的人类定居点了吗？外星栖息地系统需要开创性的技术进步，以克服隔离和极端环境引入的前所未有的需求。长期栖息地系统（此后称为栖息地系统）必须在连续的破坏性条件和有限的资源下按预期运行。设计极端环境将放置在栖息地系统上的要求，例如野生温度波动，银河宇宙射线，破坏性灰尘，灭气体撞击（直接或间接），振动和太阳粒子事件，呈现
J Head Trauma Rehabil Vol. 00, No. 00, pp. 1–10 版权所有 © 2023 Wolters Kluwer Health, Inc. 保留所有权利。眼球运动和前庭眼球运动改变
目的：记录 (1) 评估时有症状的脑震荡儿童的眼球运动 (OM) 和前庭眼 (VO) 功能，并将其与临床康复（无症状）的脑震荡儿童和无脑震荡损伤的儿童进行比较，以及 (2) OM 和 VO 功能与受伤儿童脑震荡后症状严重程度的关系程度。 设置：参与者是从脑震荡诊所或社区招募的。 参与者：总共 108 名脑震荡青少年（72 名有症状；36 名康复）和 79 名健康青少年（年龄 9-18 岁）。如果脑震荡青少年年龄在 9 至 18 岁之间，在过去 12 个月内没有发生过脑震荡，受伤后不到 90 天，并且没有已知的现有视觉障碍或学习障碍，则将其纳入。 研究设计：一项前瞻性横断面研究。主要指标：所有参与者均使用商用虚拟现实 (VR) 眼动追踪系统 (Neuroflex ®，加拿大魁北克省蒙特利尔) 测试 OM 和 VO 功能。脑震荡组完成脑震荡后症状测试的参与者使用脑震荡后症状量表进行评分。结果：平稳追踪期间的会聚 (F 2,176 = 10.90；P < .05)、扫视期间的平均潜伏期 (F 2,171 = 5.99；P = .003) 和反扫视期间的平均反应延迟 (F 2,177 = 9.07；P < .05) 存在显著的群体效应，其中有症状脑震荡的儿童表现比临床康复和健康的儿童差。在水平向左（F 2,168 = 7；P = .001）和向右（F 2,163 = 13.08；P < .05）以及垂直向上（F 2,147 = 7.60；P = .001）和向下（F 2,144 = 13.70；P < .05）方向的平均前庭眼反射增益方面，VO 也发现了相似的结果。在临床康复的幼儿中，平均扫视误差与脑震荡后症状量表总分呈正相关。结论：VR 眼动追踪可能是识别脑震荡后亚急性期（< 90 天）OM 和 VO 缺陷的有效工具。关键词: 角前庭眼反射、眼球追踪、轻度创伤性脑损伤、眼球运动、脑震荡后症状量表、前庭眼、虚拟现实
非二进制M序列更舒适的大脑 - ...
背景和目标：代码调制的视觉诱发电势（C-DEP）标志着科学文献中的里程碑，因为它们能够实现可靠的高速大脑 - 计算机接口（BCIS）进行通信和控制。通常，这些专家系统依赖于使用移位版本的二进制伪序序列的每个命令编码每个命令，即根据移动的代码闪烁的黑白目标。尽管在准确性和选择时间方面取得了出色的效果，但这些高对比度刺激为某些用户引起了眼节震荡。在这项工作中，我们提出了非二进制𝑝-ary m序列的使用，它们的级别用不同的灰色阴影编码，这是一种比传统的二进制代码更愉快的选择。首次分析了这些𝑝-ARY M序列的性能和视觉疲劳及其提供可靠的基于C-DEP的BCIS的能力。方法：在循环转移范式之后，用16位健康参与者评估了五种不同的M序列：基本2（63位），基础3（80位），基础5（124位），基本7（48位）和基地11（48位）和基地11（120位）。信号处理由3滤波器库（1-60 Hz，12-60 Hz和30–60 Hz）组成，然后进行规范相关分析。栅格延迟校正和伪影拒绝方法也应用于计算命令模板。对于每个M序列，用户执行了30次试验校准阶段，然后进行了32次试验的在线拼写任务。此外，还收集了有关视觉疲劳和满意度的定性措施。结果：用户能够达到所有𝑝 -ARY M序列的平均准确性超过98％。在准确性方面，M序列之间的差异并不显着，但在视觉疲劳方面。基数越高，用户对60 Hz和120 Hz的呈现率所感知的眼镜越少。与60 Hz相比，以120 Hz的形式显示，所有𝑝 -ARY M序列也明显较小。结论：结果表明，所有𝑝-ARY M序列都适合在基于C-DEP的BCIS中实现高速和高精度，从而随着基础的增加而降低视觉疲劳，而不会降低系统性能。可以得出结论，使用高显示率和非二进制M序列是提供基于用户友好的C-DEP BCI的有前途的替代方法。
Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。