XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高密度
高密度脑电图研究调查虚拟现实电影中连续性编辑理论的神经相关性
摘要：本文通过认知心理学实验探讨2D和VR电影剪辑技术之间的差异。我们招募了16名志愿者观看一系列不同显示模式和剪辑类型的实验材料。参与者观看时同时记录脑电图（EEG）。主观结果表明VR模式反映了更高的负荷分数，特别是在努力维度。不同的剪辑类型对主观沉浸感分数没有影响。VR模式引发更强的EEG能量，差异集中在枕叶、顶叶和中央区域。在此基础上，进行了视觉诱发电位（VEP）分析，结果表明VR模式引发了更大的空间注意，而2D模式的剪辑引发了更强的语义更新和主动理解。此外，我们发现虽然两种显示模式下不同剪辑类型的效果相似，但交叉轴剪辑比连续性剪辑引发了更大的认知违规，这可以为未来VR电影剪辑技术的发展提供科学的理论支持。
先天性横向缺陷患者计算机辅助训练后高密度表面肌电图：病例研究
结论：这些结果虽然仅来自一名患者，但表明由计算机生成的视觉和感官刺激支持的心理训练可导致肌肉力量和活动的有益变化。心理训练后肌肉激活度增加和 EMG 活动空间分布改变可能表明双侧上肢先天性横向缺陷患者的斜方肌运动激活策略在训练过程中发生了功能可塑性。患者在训练后亚最大收缩过程中空间分布的显著变化可能与肌肉神经驱动的变化有关，这与特定的（患者不熟悉的）运动任务相对应。这些发现与双侧上肢先天性横向缺陷患者的神经肌肉功能康复（尤其是上肢移植前后）以及基于 EMG 的假肢的开发有关。
Samtec - 使用玻璃基板和玻璃通孔进行高密度光收发器封装
摘要 — 玻璃通孔 (TGV) 是一种新兴技术，它使电子中介层比有机基板更具优势。这些优势包括出色的尺寸稳定性、与硅片更接近的热膨胀系数 (CTE)、高热稳定性和高电气隔离。这些都有利于现代系统所需的更高数据速率。此外，TGV 还有利于支持更高数据速率和更高密度的光收发器封装设计。我们描述了 TGV 技术在光学引擎设计中的优势，该引擎能够以业界领先的密度支持 112 Gbps 通道。
心肌梗塞和预后后非高密度脂蛋白胆固醇的强化早期和持续降低：SwedeHeart注册表
动脉粥样硬化脂蛋白包括LDL，脂蛋白（A）和富含甘油三酸酯的残留颗粒，每个颗粒均携带单个载脂蛋白B（APOB）分子。所有含APOB的脂蛋白都与动脉粥样硬化事件的风险相关。1 - 4可以用固结度量非HDL-C估计含ApoB的脂蛋白中发现的总体动脉粥样硬化凝结剂Terol含量。大多数含APOB的脂肪蛋白由LDL颗粒组成；因此，大多数动脉粥样硬化的Chol酯货物都包含在LDL颗粒中，因此，大多数非HDL-C包含LDL-C。因此，LDL-C的分布通常与非– HDL-C一致。在其他含APOB脂蛋白浓度的浓度很高的情况下，尤其是当含甘油三酸酯的脂蛋白丰富时，LDL-C和非HDL-C不一致，而LDL-C则变得不足以捕获总脂质相关的风险，而这种风险更好地使用了非– HDL-COB或APOB。不容易获得非– HDL-C，并通过从测量的总胆固醇中减去测量的HDL-C提供。此外，它可以在非快速状态下报告，即使三甘油酸升高也可以报道。
量子剂量等法上的量子态空间从头到尾：获得，分类和采用高密度神经单位记录
神经单位活动背后的含义一直是一个挑战，因此它将在可预见的未来持续存在。是最能发表的策略之一，检测高分辨率神经传感器记录中的神经活动，然后正确地将其归因于其相应的源神经元，即峰值分选过程，到目前为止已经盛行。支持不断改进的记录技术和复杂的算法，用于提取有价值的信息和聚类过程中的丰度，这使Spike Smorts Smorts spike smants spike cons spike s smitters s smitters s smange cons s spike of to spike conse spike cons in to spike consection spike swiments <> 在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。 本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。 通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。在电生理学分析中，Spike Smorts smange smints spike smange smints spike smitters spike smitters。本评论试图说明，在尖峰分类算法的所有阶段，过去5年的创新都带来了值得与非专家用户社区共享的概念，结果和问题。通过彻底检查神经传感器，录制程序和各种尖峰分类策略的最新创新，相关知识的骨骼化在此处，并具有更接近原始目标的倡议：在神经转录方面迈出了一个迈出的一步。
使用生成人工智能模拟地震波场
模拟现实的地震波场对于一系列地震任务至关重要，包括采集设计，成像和反转。传统的数值地震波模拟器对于大型3D模型在计算上昂贵，并且模拟和观察到的波形之间的差异来自波方程选择和输入物理参数，例如地下弹性模型和源参数。为了应对这些挑战，我们采用了数据驱动的人工智能方法，并提出了一个有条件的生成建模（CGM）框架，以进行地震波模拟。新颖的CGM框架工作从观察到的数据中学习复杂的3D波物理学和地下杂音，而无需依赖明确的物理约束。因此，经过训练的基于CGM的模型充当随机波传播操作员，该操作员用局部地下模型和由训练数据集定义的局部矩张量解决方案编码。给定这些模型，我们可以使用源和接收器的几何形状和源参数作为输入条件变量，以模拟观察区域内任意采集设置的多组件地震数据。在这项研究中，我们在CGM框架内开发了四个模型 - CGM-GM-1D/3D，CGM-WAVE和CGM-FAS，并使用两个地震数据集证明了它们的性能：从San Francisco湾区，具有高地震风险的高密度的高密度的高密度的自然地震波形的少量低密度数据集，并具有高密度的数据，并具有高密度的数据，这些密度是高密度的，这些密度是众所周知的，并构成了高密度的信息，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些杂志的范围是高密度的，并构成了良好的杂货。 场地。CGM框架重现了真实观测值的波形，光谱和运动学特征，证明了为任意源位置，接收器位置和源参数生成波形的能力。我们应对关键挑战，包括数据密度，采集几何形状，缩放和发电变异性，并概述了未来的方向，以促进地震应用及其他地区的CGM框架。
使用生成人工智能模拟地震波场
模拟现实的地震波场对于一系列地震任务至关重要，包括采集设计，成像和反转。传统的数值地震波模拟器对于大型3D模型在计算上昂贵，并且模拟和观察到的波形之间的差异来自波方程选择和输入物理参数，例如地下弹性模型和源参数。为了应对这些挑战，我们采用了数据驱动的人工智能方法，并提出了一个有条件的生成建模（CGM）框架，以进行地震波模拟。新颖的CGM框架工作从观察到的数据中学习复杂的3D波物理学和地下杂音，而无需依赖明确的物理约束。因此，经过训练的基于CGM的模型充当随机波传播操作员，该操作员用局部地下模型和由训练数据集定义的局部矩张量解决方案编码。给定这些模型，我们可以使用源和接收器的几何形状和源参数作为输入条件变量，以模拟观察区域内任意采集设置的多组件地震数据。在这项研究中，我们在CGM框架内开发了四个模型 - CGM-GM-1D/3D，CGM-WAVE和CGM-FAS，并使用两个地震数据集证明了它们的性能：从San Francisco湾区，具有高地震风险的高密度的高密度的高密度的自然地震波形的少量低密度数据集，并具有高密度的数据，并具有高密度的数据，这些密度是高密度的，这些密度是众所周知的，并构成了高密度的信息，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些密度是高密度的，这些杂志的范围是高密度的，并构成了良好的杂货。 场地。CGM框架重现了真实观测值的波形，光谱和运动学特征，证明了为任意源位置，接收器位置和源参数生成波形的能力。我们应对关键挑战，包括数据密度，采集几何形状，缩放和发电变异性，并概述了未来的方向，以促进地震应用及其他地区的CGM框架。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
使用高密度 Neuropixels 探针在人类皮层进行具有单细胞分辨率的大规模神经记录
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 9 月 16 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.06.20.449152 doi：bioRxiv 预印本
rs121912724载脂蛋白A1基因中的多态性与糖尿病血脂异常以及血清高密度脂蛋白CHOLE
目的：确定载脂蛋白A1基因中RS121912724多态性与糖尿病血脂异常血症的关联及其与血清高密度脂蛋白胆固醇（HDL），TRIGLYCIRIDES，（TG）和低密度Lipoprotein chlestersin（ldllylesterslotol（L）的相关性。方法：服用了两组，包括150例糖尿病血脂异常（I组）患者和150个健康对照组（II组）。使用社会科学统计包26分析了人口统计学和生化数据，通过应用学生独立t检验。对两组的DNA样品进行了四个放大难治系统聚合酶链反应，并放大了RS121912724多态性的等位基因A和C。使用Fisher的精确测试和Cochran-Armitage检验研究了RS121912724多态性与该疾病的关联。使用SPSS版本27上的Pearson相关性确定了多态性和脂质水平之间的相关性。结果：HDL-C，LDL-C和TG的水平明显高于健康组（P <0.000）。纯合AA的基因型计数为137，杂合子AC的12个和1组中的1个纯合CC。在II组中，纯合AA的基因型计数为138，杂合子AC的12个，没有纯合CC。没有观察到rs121912724与糖尿病血脂异常的发展，也没有观察到rs121912724的负相关性与危险水平的HDL-C，LDL-C和TG的阴性相关性。结论：APOA1基因中的RS121912724多态性与糖尿病血脂异常无关。在HDL-C，TG和LDL-C的多态性和混乱水平之间没有发现相关性。关键字：抗炎，卵磷脂胆固醇酰基转移酶，四臂PCR，2型糖尿病