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World File Search System传输速率
平衡能源预算
1._____ 波长在 0.1 到 0.4 微米之间的短波电磁波；来自太阳，它被平流层的臭氧层大量吸收。它对植物和动物有害，包括人类。 2._____ 光进入介质后的方向改变；在大气中，太阳光线通过与空气、云和气溶胶粒子相互作用而改变方向。 3._____ 云和地球辐射能量系统是专为美国宇航局的地球观测系统 (EOS) 卫星开发的科学仪器之一。 4._____ 大气的第二层，其中包含地球大气中的大部分臭氧。 5._____ 大气的最低层，从地表延伸到 8 公里（在极地）和 14 公里（在热带地区）之间的高度；大多数天气都发生在这一层。 6._____ 由于地表变暖不均匀而引起的上升气流。 7._____ 功率的标准单位。 8._____ 由于温度（或电势）梯度，能量在介质中从一个分子转移到另一个分子。 9._____ 输出能量更多或输入能量更少：导致冷却。 10._____ 流体、粒子或能量在单位面积上的传输速率。在大气中，这可以是空气、特定污染物或气溶胶，也可以是光能或热能（单位为瓦特/平方米）。 11._____ 地球气候系统的任何变化都会影响进入或离开系统的能量，从而改变地球的辐射平衡，并导致温度上升或下降。http://earthobservatory.nasa.gov/Features/EnergyBalance/page7.php 12._____ 地球大气层的最外层。 13._____ 由 3 个氧原子组成的分子，主要存在于平流层。当它在对流层中产生时，它可能是一种有害的污染物。
acsami.2c04043.pdf - DR-NTU
摘要：共晶镓-铟 (EGaIn) 因其在室温下可塑性强、导电性和机械稳定性，越来越多地被用作分子电子学和可穿戴医疗设备中的界面导体材料。尽管这种用途日益广泛，但控制 EGaIn 与周围物体相互作用的机械和物理机制（主要受表面张力和界面粘附力调节）仍不太清楚。在这里，我们在原始 EGaIn/GaO x 表面上使用深度感应纳米压痕 (DSN)，揭示了 EGaIn/基底界面能的变化如何调节粘附和接触机械行为，特别是具有不同毛细管几何形状和压力的 EGaIn 毛细管桥的演变。通过使 EGaIn 处于不同的化学环境中，并用化学性质不同的自组装单层 (SAM) 对尖端进行功能化，可以改变界面能，我们发现 EGaIn 和固体基底之间的粘附力可以提高多达 2 个数量级，从而使毛细管桥的伸长率增加约 60 倍。我们的数据表明，通过部署具有不同端基的 SAM 的分子结，电荷传输速率趋势、单层的电阻以及 EGaIn 和单层之间的接触相互作用（从电气特性来看）也受界面能控制。这项研究为了解界面能对 EGaIn 毛细管桥几何特性的作用提供了关键的理解，为以受控方式制造 EGaIn 结提供了见解。关键词：EGaIn、毛细管桥、深度感应纳米压痕、分子结、自组装单分子膜■ 简介
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
摘要 脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在这一框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功和强大，ERP 表示特定事件或刺激后从大脑记录下来的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此在对信号进行分类之前，需要执行多个刺激序列（又称迭代）并取平均值。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（无停止环境），但最近文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在这项工作中，我们探索了如何通过结合优化和机器学习来提高基于 P300 的 BCI 中的分类性能。首先，我们提出了一个新的决策函数，旨在提高无停止和提前停止环境中的分类性能（准确度和信息传输速率）。然后，我们提出了一个新的 SVM 训练问题，旨在促进目标检测过程。我们的方法在几个公开可用的数据集上被证明是有效的。
无需用户特定训练即可为 SSVEP BCI 拼写者迁移学习一组 DNN
摘要 — 目标：用脑电图 (EEG) 测量的稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 在脑机接口 (BCI) 拼写器中产生不错的信息传输速率 (ITR)。然而，目前文献中高性能的 SSVEP BCI 拼写器需要对每个新用户进行初始冗长而累人的用户特定训练以适应系统，包括使用 EEG 实验收集数据、算法训练和校准（所有这些都在实际使用系统之前）。这阻碍了 BCI 的广泛使用。为了确保实用性，我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 集合的全新目标识别方法，该方法不需要任何类型的用户特定训练。方法：我们利用先前进行的 EEG 实验的参与者的现有文献数据集，首先训练一个全局目标识别器 DNN，然后针对每个参与者进行微调。我们将这组经过微调的 DNN 集合转移到新的用户实例，根据参与者与新用户的统计相似性确定 k 个最具代表性的 DNN，并通过集合预测的加权组合来预测目标字符。结果：在两个大规模基准和 BETA 数据集上，我们的方法实现了令人印象深刻的 155.51 比特/分钟和 114.64 比特/分钟 ITR。代码可用于重现性：https://github.com/osmanberke/Ensemble-of-DNNs 结论：在两个数据集上，对于所有刺激持续时间在 [0.2-1.0] 秒内的情况，所提出的方法都明显优于所有最先进的替代方案。意义：我们的 Ensemble-DNN 方法有可能促进 BCI 拼写器在日常生活中的实际广泛部署，因为我们提供最高性能，同时允许立即使用系统而无需任何用户特定的训练。索引词 — 脑机接口、BCI、EEG、SSVEP、集成、深度学习、迁移学习
Jain R等。 5G无线技术对云计算和物联网（IoT）的影响。 Adv Rob Tec 2024，2（1）：000107。 Chen Yeh。免疫检查点治疗今天... lakshmi chandini m和chandrapriyanka B.细胞色素P450，其调节剂以及心血管功能和疾病中的代谢物。 Clin Pathol 2024，8（1）：000199。 使用机器学习模型减少食物浪费 分子检测和抗抗菌 - 敏感性 - Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
凭借其无与伦比的速度，低潜伏期和广泛的设备连接的承诺，5G无线技术的引入代表了电信开发的关键转折点。本研究研究了5G将如何显着影响云计算和物联网（IoT），两个重要的技术领域。5G通过促进最终用户设备和云服务器之间的更快，更可靠的连接来促进云计算领域的范式变化。高数据传输速率和低延迟可实现实时服务交付和处理，为诸如边缘计算，虚拟现实和增强现实等资源密集型应用程序创造了新的机会。5G与云计算的集成有可能改变基于云的服务的体系结构和功能，从而增强其响应能力和活力。此外，通过与物联网的5G合并，预示了一个新的自动化和沟通时代。5G扩大的网络容量可以容纳大量的物联网设备，这有助于他们之间的平稳沟通和协调。通过启用从未见过速度和可靠性的物联网应用程序，这种协同作用为包括工业自动化，智慧城市，医疗保健和农业等行业开辟了新的机会。5G和IoT的收敛性不仅加快了IoT解决方案的实施，而且还可以扩大其效率和可扩展性。，但在5G的革命承诺方面存在障碍。随着越来越多的设备连接并交换了数据，安全性和隐私问题变得至关重要。此外，还需要大量的财务支出和仔细的计划来满足推出5G的基础设施需求。在本文中对5G，云计算和物联网之间的共生联系进行了详尽的研究。它试图为技术环境的知识做出贡献，并指导未来的研发活动，以便通过分析这种融合所带来的可能性和困难来充分实现5G支持创新的希望。
视觉诱发电位中的人工智能算法-...
脑机接口 (BCI) 是一种使用脑电图 (EEG) 信号控制外部设备（例如功能性电刺激 (FES)）的技术。基于 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的视觉 BCI 范例已显示出巨大的临床用途潜力。已经发表了许多关于基于 P300 和 SSVEP 的非侵入式 BCI 的研究，但其中许多研究存在两个缺点：(1) 它们不适用于运动康复应用，(2) 它们没有详细报告用于分类的人工智能 (AI) 方法或其性能指标。为了弥补这一差距，本文采用 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）方法来准备系统文献综述 (SLR)。重复或与运动康复应用无关的 10 年以上的论文被排除在外。在所有研究中，51.02% 涉及分类算法的理论分析。在剩余的研究中，28.48% 用于拼写，12.73% 用于各种应用（轮椅或家用电器的控制），只有 7.77% 专注于运动康复。在应用纳入和排除标准并进行质量筛选后，共选出 34 篇文章。其中，26.47% 使用 P300，55.8% 使用 SSVEP 信号。建立了五个应用类别：康复系统（17.64%）、虚拟现实环境（23.52%）、FES（17.64%）、矫形器（29.41%）和假肢（11.76%）。在所有作品中，只有四篇对患者进行了测试。报告的用于分类的机器学习 (ML) 算法中，最常用的是线性判别分析 (LDA) (48.64%) 和支持向量机 (16.21%)，而只有一项研究使用了深度学习算法：卷积神经网络 (CNN)。报告的准确率范围为 38.02% 至 100%，信息传输速率范围为每分钟 1.55 至 49.25 比特。虽然 LDA 仍然是最常用的 AI 算法，但 CNN 已显示出令人鼓舞的结果，但由于其技术实施要求高，许多研究人员
基于边缘响应叠加的 cVEP BCI 刺激设计新方法
摘要 本研究的目的是基于关于视觉系统对二进制编码视觉刺激的实际 EEG 响应的行为和特性的实验结果，开发一种设计利用代码调制视觉诱发电位 (cVEP BCIs) 的脑机接口刺激序列的新方法，从而减少训练时间并增加可能的目标数量。以 2000 sps 的速度记录来自 8 个枕骨部位的 EEG，以响应刷新率为 60 Hz 的计算机显示器上呈现的视觉刺激。记录视觉系统对显示器上目标区域黑到白和白到黑转换的 EEG 响应，持续 500 毫秒，进行 160 次试验，并取信号平均以分别获得起始（正边）和偏移（负边）响应。发现两个边缘响应都延迟了 50 毫秒，并在 350 毫秒内完全减弱。然后利用叠加原理使用这些边缘响应生成（预测）对任意二进制刺激序列的 EEG 响应。研究发现，对某些（16）个简单短序列（16.67 – 350 毫秒）所生成的和测量的 EEG 响应高度相关。然后将这些“最佳短模式”随机组合以设计长（120 位，2 秒）“叠加优化脉冲（SOP）”序列，并通过叠加边缘响应获得它们的 EEG 响应模板。与将叠加原理应用于传统 m 序列和随机生成的序列相比，基于 SOP 序列的 Visual Speller BCI 应用程序获得了更高的准确率（95.9%）和信息传输速率（ITR）（57.2 bpm）。BCI 应用程序的训练仅涉及边缘响应的获取，耗时不到 4 分钟。这是第一项通过叠加边缘响应来获取 cVEP BCI 序列的 EEG 模板的研究。
优化非计算机-脑接口参数...
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究，但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能，以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数（包括窗口长度、更新率和分类器准确度）保持不变，以研究改变 CBI 参数（包括系统延迟、SFR 和超时阈值）的影响。基于被动监测 BCI 参数，使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短，阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数，系统能够保持接近最大效率，即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时，CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数，即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明，每分钟的试验次数越多，非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来，每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。
基于ERP的大脑的强大异步控制 -
背景和客观。基于事件相关电位（ERP）的大脑计算机接口（BCI）是在辅助环境中替代和增强通信的有前途的技术。但是，迄今为止的大多数方法都是同步的，当用户希望将注意力转移到BCI系统时，要求主管的干预。为了将这些BCIS带入现实生活中，通过监视用户注意力，需要对系统进行强大的异步控制。尽管这种限制非常重要，这阻止了这些系统在实验室外的部署，但在研究文章中通常会忽略它。这项研究的目的是提出一种新的方法来解决这个问题，在此上下文中第一次深入学习，以克服基于手工制作的特征的先前策略的局限性。方法。基于EEG启动，提出的方法是一种新型的深层卷积神经网络，将问题分为两个阶段以实现异步控制：（i）模型检测用户的控制状态，（ii）仅在用户参与刺激的情况下才能解码命令。此外，我们使用转移学习来减少校准时间，甚至探索无校准方法。结果。我们的方法通过22个健康受试者进行了评估，分析了校准时间和刺激序列对系统性能的影响。此外，我们的无校准方法也取得了合适的结果，最大精度为89.36％，显示了转移学习的好处。结论。对于控制状态检测阶段，我们仅使用1个刺激序列和30次校准试验报告平均精度以上91％，最高为96.95％，使用15个序列。至于包括两个阶段的整体异步系统，最大信息传输速率为35.54 bpm，是高速通信的合适值。拟议的策略通过校准试验和刺激序列比以前的方法较少，这是一个有希望的步骤，为基于ERP的拼写者的更实际应用铺平了道路。
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。