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研究论文 通过 TGAM 实现脑电图注意力优化方法
21世纪以来，非侵入式脑机接口（BCI）发展迅速，脑机设备逐渐从实验室走向大众市场，其中TGAM（ThinkGear Asic Module）及其封装算法已被全球众多研究团队和教员采用，但由于开发成本有限，算法计算数据的效果并不理想。本文提出一种基于TGAM的注意力机制优化算法用于脑电数据反馈。考虑到TGAM封装算法数据输出波动较大，延时较大，准确率较低的问题。实验结果表明，该算法可以对脑电数据进行优化，使得在不改变模块本身封装算法的情况下，在相同甚至更低延时的情况下，明显提升注意力数据的表现，大大提高数据的稳定性和准确性，在实际应用中取得较好的效果。
在CRISPR/CAS9应用的单个分析中，SGRNA和Cas9 mRNA的高分辨率表征
RNA疫苗和CRISPR（簇簇的定期间隔短的短粒子重复重复序列）制造商通常会挑战制造商，以准确表征和量化不同尺寸的RNA分子，杂质和降解的RNA物种，以及疫苗或个性化药物产品中的降解RNA物种。1,2为了帮助克服这些挑战，在本技术说明中，我们提出了一种基于分析套件的解决方案，用于表征最终产品中的RNA完整性和RNA片段化。使用多毛细管电泳平台，我们展示了有效且延时的工作流程，以评估潜在的mRNA疫苗和CRISPR试剂的各种关键质量属性（CQA）（图1）。对于CRISPR/CAS9基因编辑系统的主要产物的纯度含量获得了出色的可重复性，CV <2％。这些结果证明了RNA 9000纯度和完整性套件在50至9,000个碱基范围内将单链RNA产物分离的能力。