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    有了谷歌这款“猎星代码”,普通人也能拥有一颗属于自己的行星!

    没想到,人工智能让发现新行星变得如此简单。 去年12月中旬,谷歌和NASA开创性的利用神经网络技术,从已知的行星系统中发现了两个系外行星。 而今日,谷歌突然宣布开源这个叫做“猎星代码”的神经网络。这意味着任何人都可以下载其代码和数据,并让其在自己的机器上运行。幸运的话,甚至可以像NASA一样发现新行星。 “猎星代码”是何方神圣? 可能很多人已经忘了,谷歌的这一“猎星代码”是什么?我们先回顾下整个事件。 当时,也就是去年12月中旬,谷歌和NASA联手,将开普勒望远镜收集的行星数据投入到谷歌开发的一个神经网络中

    03

    基于堆叠降噪自动编码器的脑电特征的提取方法

    心理/精神疲劳(Mental Fatigue)是一种常见的由长时间持续的认知活动所产生的心理生理状态。虽然精神疲劳的表现和不利影响已为人们所熟知,但其在大脑多区域之间的连通性(Connectivity)机理尚未得到充分研究。这对于阐明精神疲劳的机制具有重要意义。然而,常用的基于EEG的连通分析方法无法摆脱强噪声的干扰问题。本文提出了一种基于叠加降噪自编码器的自适应特征提取模型。对提取的特征进行了信噪比分析。与主成分分析相比,该方法能显著提高信号的信噪比,抑制噪声干扰。该方法已应用于心理疲劳连通性(Mental Fatigue Connectivity)分析。研究人员分析了在清醒(Awake)、疲劳(Fatigue)和睡眠剥夺/不足(Sleep Deprivation)条件下,额叶(Frontal)、运动(Motor)、顶叶(Parietal)和视觉(Visual)区域之间的因果连接,并揭示了不同条件之间的连接模式。清醒条件下与睡眠剥夺条件下的连接方向相反。此外,在疲劳状态下,从前区(Anterior Areas)到后区(Posterior Areas)、从后区到前区存在复杂的双向连接关系。这些结果表明,在这三种条件下,大脑会表现不同的活动模式。该研究为EEG分析提供了一种有效的方法。连接性的分析有助于揭示心理/精神疲劳的潜在机制。

    03

    【Mol Cell】分子和细胞生物学中的冷冻电子显微镜(Cryo-EM)(二)

    一旦建立了良好的样本条件,高分辨率数据收集通常在强大的半自动系统上完成。目前,这个领域的市场主要由ThermoFisher Krios主导,其具有300 keV场发射电子枪电子源,平行和相干照明,自动样本处理,高机械和电磁稳定性,能量过滤器用于从图像中移除非弹性散射电子(对于更厚的样本和断层图非常重要),以及用于自动数据收集的先进软件和探测器。JEOL cryoARM提供了基本相同的功能和数据质量,两家公司也提供200 keV的半自动系统。高电压、高分辨率的自动化显微镜购买和运行的成本极高,目前它们需要熟练的操作员为每次数据收集会议进行设置。随着方法的改进和流程化,这些系统越来越像同步加速器束线那样作为中心设施运行。专门的员工操作显微镜,科学审查选中的用户带来或寄来他们的样本进行预定的会议。英国国家电子显微镜设施在钻石光源同步加速器建立,利用了现有的用户程序、同行评审、运行、数据处理和维护的基础设施(Clare等人,2017)。其他几个国家和国际组织已经效仿这个例子。

    02

    雷达信号处理基础之【相参积累处理】

    在信号理论中,相参又称为相干,定义为脉冲之间存在确定的相位关系。简单来说,脉冲间的相位可以互相对照,知道其中一个相位就有办法知道另外一个。相参处理的意义在于脉冲积累时提高信噪比,提高多普勒频率的准确度。由于雷达回波信号不但有微弱的信号,还会有很强的噪声。雷达的主要目的就是要把微弱的目标信号从噪声中分离出来,设法提高信噪比。要想把信号提取出来,必须要将信号放大,但放大的同时噪声也被放大,因为它们总是同时存在的,并且放大电路自己本身也有噪声,放大后信号与噪声的比值反而变小了,更不利于提取有用的回波信号。解决的方法是进行相参积累,可以对n个回波进行累加,由于噪声是随机的,累加的结果是信号变强,而噪声因是随机的,强度反而变小,这样信号与噪声比就提高了。相参积累中多个脉冲之间相位关系固定且明确,所以理论上积累后信噪比可提高到n倍。

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