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通过新兴技术桥接口腔癌不平等
临床测量和X射线照相仅提供有关已经发生的组织破坏的信息，但没有迹象表明当前的疾病状况或未来过程。2牙周疾病的情景进展进一步使其通过常规手段进行了复杂化。2基于活性基质金属蛋白酶8（AMMP-8）的反复验证的定量诊断口服液体测试可用于筛查易感患者和部位，提供疾病的未来病程，确定的疾病，确定的不活动和活性部位，定期疾病和监测维持治疗和应答治疗。2，其报告的特异性为96％，灵敏度为76-83％，并在5-7分钟内提供结果。2该测试还能够鉴定亚临床牙周疾病，并且据报道，与在早期发现牙周疾病检测中进行探测相比，具有更高的准确性。2,3测试结果可以在定量和定性变体中可用，从而易于解释。3例患者可以自我管理测试，易于使用，不需要专业培训，廉价且无创侵入性。它也可以被医学使用
用于脑计算机接口应用程序的数据集，卷II
非侵入性脑部计算机界面（BCIS）是一种令人兴奋的技术，它为大脑与计算机之间的通信提供了通道。bcis可用于交流（Brumberg等，2018; Chaudhary等，2016），康复（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他应用程序（Finke等，2009; Makeig et e e e ectig et al。，2011）。在本研究主题的第一卷（Daly等，2021）中，我们发布了包括通过多种模式和BCI范式记录的信号的数据集，包括新型事件相关电位（ERP）（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCIS的bcis，Motor bcis，Motory bcis，BCIS，BCIS，BCIS，a bciiss a a，a bcis，a bciS a效率，效果，尼古丁成瘾的BCIS以及静止状态数据。但是，BCI的研究正在不断发展，对新的公开数据集的需求越来越不断发展。的确，BCI技术的持续发展取决于许多不同的研究领域的进步，这些研究领域可以单独和集体地改善BCI系统的各个方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。尽管如此，只有少数高质量的公共可用数据集可以在这些数据集上开发，评估和比较新的系统，工具和技术。此外，这些数据集的大小和数量相对较小，将过度拟合的风险引入了使用这些数据集开发和评估的方法。为了继续应对这一挑战，该研究主题提供了第二个出版物和相应数据集的集合。换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性可能会因缺乏和稀疏性数据集而阻止。他们报告了在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估过程中记录的生理数据集。用脑电图（EEG）和附近的红外光谱（FNIRS）收集数据。刺激范围内的刺激表现涵盖了不同的感觉方式。Botrel等人的文章。描述了一项关于神经反馈范式中关于α下调和
锂金属阳极的接口工程通过
化石燃料（煤炭，天然气和石油）在过去一个世纪一直是我们的主要能源供应，占每年消耗的总能源的80％以上。如此持续的巨大消费量导致快速耗尽，同时导致许多环境问题并改变我们的生态系统。为了应对实现长期可持续社会的这些挑战，电气化是有希望的，可以促进广泛实施可再生能源，例如太阳能和风能。为此，便携式电源存储（EES）系统至关重要，它存储从可再生能源收获的电力并将其提供给能量消耗扇区，例如，便携式电子，电动汽车（EV）和智能电网。在这方面，锂离子电池（LIB）是迄今为止最成功的EES设备在便携式电子产品中起主要作用的EES设备。此外，由于运输消耗了近三分之一的总能量，因此运输电气很重要。1目前，LIB正在渗透EV市场，而全球各国政府正在为EV销售设定各种计划。在这种情况下，迫切需要更好的电池，因为最先进的液体在
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
脑机接口对义指精细动作控制的研究进展
甘 迪，黄 辉，李承智，等 .脑机接口对义指精细动作控制的研究进展 [ J ] .中国临床医学 , 2025, 32(1): 114-119.GAN D, HUANG H, LI C Z, et al.Advances in research on fine motion control of prosthesis fingers with brain-computer interface [ J ] .Chin J Clin Med, 2025, 32(1): 114-119.DOI: 10.12025/j.issn.1008-6358.2025.20241119
xia，jianxing，Sohail，Muhammad和Nazeeruddin，Mohammad Khaja（2023），通过调整接口，有效且稳定的钙钛矿太阳能电池。 Advance
界面裁缝对于钙钛矿太阳能电池（PSC）的效率和稳定性至关重要。报告的界面工程主要集中在能级转弯和陷阱状态钝化上，以改善PSC的光伏性能。在这篇综述中，根据材料界面的电子转移机制的基础进行了分子修饰。对能量水平修改和陷阱钝化的深入分析，以及接口调整中采用的通用密度功能理论（DFT）方法。此外，还讨论了通过界面工程来解决环境保护和大规模迷你模型制造的策略。本评论可以指导研究人员了解界面工程，以设计有效，稳定和环保PSC的接口材料。
固体液体接口处的量子反馈
通过导体驱动的电子电流可以通过著名的库仑阻力效应诱导另一个导体中的电流。在移动的流体和导体之间的接口上已经报道了类似的现象，但是它们的解释仍然难以捉摸。在这里，我们利用了非平衡的Keldysh框架，开发了一种相互交织的流体和电子流的量子机械理论。我们预测，全球中性液体可以在其流动的实心壁中产生电子电流。这种流体动力学库仑阻力均来自液体电荷波动与固体电荷载体之间的库仑相互作用，以及由实心声子介导的液体电子相互作用。我们根据固体的电子和语音特性以及液体的介电响应明确地得出了库仑阻力电流，这一结果与液态涂纸界面上的最新实验一致。此外，我们表明当前一代抵消了从液体到固体的动量转移，从而通过量子反馈机制降低了流体动力摩擦系数。我们的结果为控制量子水平控制纳米级液体流量提供了路线图，并提出了设计具有低流体动力摩擦的材料的策略。
作为接口手持式VBP-HH1-V3.0-kit
l指示工作节点上的AS-Interface Safety Nodes的安全代码。地址设备顶部的As-Interface连接适配器用于将AS AS AS AS AS AS AS AS接口节点连接到地址设备，例如传感器，执行器和模块。可以通过将其直接插入AS-Interface Connection适配器：带有M12连接器，Varikont M-System，Varikont System，FP Design的设备，将其连接到地址设备。类型G1和G4。对于具有集成地址插座的设备设计，请使用可选的适配器电缆。
一个基于Python的脑部计算机接口软件包，用于神经数据分析
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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）。