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基于结构函数理论的微通道冷板热阻研究
[1] 赵学历 , 金尚忠 , 王乐 , 等 . 基于结构函数的 LED 热特 性测试方法 [J]. 光电工程 , 2011, 38(9): 115-118. [2] 张立 , 汪新刚 , 崔福利 . 使用 T3Ster 对宇航电子元器件 内部热特性的测量 [J]. 空间电子技术 , 2011(2): 59-64. [3] MEY G, VERMEERSCH B, BANASZCYK J, et al. Thermal Impedances of Thin Plates[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2007, 50: 4457-4460. [4] VASILIS C, PANAGIOTIS C, IONNANIS P, et al. Dy- namic Thermal Analysis of Underground Medium Power Cables Using Thermal Impedance, Time Constant Distri- bution and Structure Function[J]. Applied Thermal Engi- neering, 2013, 60: 256-260. [5] MARCIN J, JEDRZEJ B, BJORN V, et al. Generation of Reduced Dynamic Thermal Models of Electronic Systems from Time Constant Spectra of Transient Temperature Responses[J] Microelectronics Reliability, 2011, 51: 1351-1355. [6] MARCIN J, ZOLTAN S, ANDRZEJ N. Impact of
iFreeETF 中国科创板50（STAR50）（2104）
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《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
关于转发《脑机接口研究伦理指引》 《人
https://www.mos.gov.cn/kjbgz/202402402_,1898,hhtml）https://www.mos.gov.cn/kjbgz/202402402_,1898,hhtml）
脑机接口技术与应用专题简介
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
脑机接口技术的基础研究:神经元与二极管
[9] 刘洋 , 刘东远 , 张耀 , 等 .面向脑机接口应用的便携式 fNIRS 拓 扑成像系统：全并行检测与初步范式实验 [J].中国激光 , 2021, 48 (11): 1107001.Liu Y, Liu D Y, Zhang Y, et al.A portable fNIRS - topography system for BCI applications: full parallel detection and pilot paradigm validation[J].Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(11): 1107001.
基于功能性近红外光谱的脑机接口综述
回归因子预处理的信号中分别提取了常用的 fNIRS 特征 , 并比较了它们的质量 。 结果表明 , 基于 GLM 的方法能够对大脑活动提供更好的单次实验评估 ,