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利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
EEG-fMRI 融合研究
看到社交触摸会触发强烈的社交情感反应，涉及多个大脑网络，包括视觉、社交感知和躯体感觉系统。先前的研究已经确定了每个系统的具体功能作用，但对信息流的速度和方向性知之甚少。这些信息是通过社交感知系统提取的，还是通过躯体感觉皮层的模拟提取的？为了解决这个问题，我们检查了观察到的触摸的时空神经处理。21 名人类参与者（7 名男性）在脑电图 (EEG) 记录期间观看了显示社交和非社交触摸的 500 毫秒视频片段。视觉和社会情感特征在大脑中迅速提取，分别在视频开始后 90 毫秒和 150 毫秒开始。将 EEG 数据与我们之前研究中使用相同刺激的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据相结合，发现神经信息首先出现在早期视觉皮层 (EVC) 中，然后出现在颞顶交界处和后颞上沟 (TPJ/pSTS) 中，最后出现在躯体感觉皮层中。EVC 和 TPJ/pSTS 独特地解释了 EEG 神经模式，而躯体感觉皮层本身并不能解释 EEG 模式，这表明社会情感信息可能从 TPJ/pSTS 流向躯体感觉皮层。总之，这些发现表明，社交触觉在前馈视觉过程的时间范围内被快速处理，并且触觉的社会情感意义首先由社交感知通路提取。如此快速地处理社交触觉可能对于其在社交互动过程中的有效使用至关重要。
以急性心肌心包炎为表现的严重铁过载心肌病1例
一名 21 岁女性因过去 4 天出现急性胸痛、呼吸困难和端坐呼吸而入院。患者在前 2 周出现低烧。既往病史为 β 地中海贫血/血红蛋白 E 病，每月定期输注 2 个单位的红细胞。该病因继发性血色素沉着症而变得复杂，并影响心脏、肝脏和内分泌（糖尿病）。过去一年，她的血清铁蛋白水平在 8000 至 15,000 ng/mL 之间（正常参考值为 13-150 ng/mL）。5 年前进行的心脏磁共振成像 (CMR) 和 T2 ∗ 弛豫测量显示心脏有轻微铁沉积，心脏 T2 ∗ 为 16 毫秒（正常参考值为 > 20 毫秒）。心脏大小和功能均保留，左心室射血分数 (LVEF) 为 56%，无明显心肌瘢痕。肝脏严重铁沉积，肝脏 T2 ∗
AD52058C 2x15W 立体声 D 类音频放大器，带有 ...
AD52058C 具有直流检测电路，可保护扬声器免受由于输入电容缺陷或印刷电路板输入短路而产生的直流电流的影响。检测电路检测第一级音量放大器输出，当两个差分输出电压高于确定电压或低于确定电压超过 340 毫秒时，将发生直流检测错误并报告给 FAULT 引脚。同时，右/左声道的扬声器驱动器将禁用并进入 Hi-Z。此故障无法通过循环 SD 来清除，必须循环 PVCC 电源。触发直流检测功能所需的最小差分输入电压如表 1 所示。输入电压必须保持高于表中列出的电压超过 340 毫秒才能触发直流检测故障。直流检测阈值的等效 D 类输出占空比列于表 2 中。
在说话、聆听和自我聆听过程中，大脑对语音包络的同步时间
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是，参与者聆听自然语音（聆听）、产生自然语音（语音产生）和聆听自己语音的回放（自听），同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后，我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内，我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒，以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线，符合语音链的概念，因此也与交流延迟有关。
基于语义编码模型 - Nimra Nadeem
图 4：左图：使用基于 GloVe 的独立词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。在我加入团队之前，Hasson 实验室已经取得了这一成果。在生成过程中，在单词开始前 175 毫秒处和理解过程中，在单词开始后 475 毫秒处实现了 0.15 的最大相关值。右图：使用基于 BERT 的上下文词嵌入构建的线性编码模型的 Pearson 相关系数 r v. 时间滞后 ms 图。该图显示使用上下文嵌入的线性编码模型的性能总体下降。由于相关值较低，“最大相关时间滞后”似乎与其他滞后处的相关值没有太大区别。因此，在上下文对语义表征时间动态的影响问题上，结果仍然没有定论
在完全沉浸式 VR 中同步使用脑电图和眼动追踪的方法
本研究探索了多模态生理数据流的同步，特别是脑电图 (EEG) 与具有眼动追踪功能的虚拟现实 (VR) 耳机的集成。通过在完全沉浸式 VR 环境中实现基于混合稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 拼写器，展示了同步数据流的潜在用例。硬件延迟分析显示 EEG 和眼动追踪数据流之间的平均偏移为 36 毫秒，平均抖动为 5.76 毫秒。该研究进一步介绍了 VR 中脑机接口 (BCI) 拼写器的概念验证，展示了其在现实世界中的应用潜力。研究结果强调了将商业 EEG 和 VR 技术结合起来进行神经科学研究的可行性，并为在生态有效的 VR 环境中研究大脑活动开辟了新途径。未来的研究可以集中在改进同步方法和探索各种情况下的应用，例如学习和社交互动。
将彭宁阱中平面内运动的二维离子晶体快速冷却至毫开尔文温度
我们提出了一种非常可行的技术，无需任何实验开销，即可快速冷却彭宁阱中大型二维离子晶体的平面内自由度。通过模拟，我们证明了我们的方法能够在不到 10 毫秒的时间内将平面内模式冷却到约 1 mK 的温度。 我们的技术依赖于冷却不良的平面内运动和有效冷却的平面外运动的近共振耦合，并且无需引入额外的电位即可实现。我们的方法实现的快速冷却与典型的操作条件形成对比，在典型的操作条件下，我们对激光冷却动力学的模拟表明离子晶体的平面内运动在几百毫秒的时间尺度上非常缓慢地冷却，这一速度可能比实验加热速度慢。我们的工作为平面运动的亚多普勒激光冷却以及在彭宁阱中使用二维晶体进行更稳健、更通用的量子模拟和量子传感实验奠定了基础。
申请注释
•使用Syncropatch 384i平台进行了自动化的全细胞贴剂实验。•使用由500毫秒从-80 mV到+80 mV组成的电压协议监测TMEM175电流，然后使用500毫秒的步骤从-80 mV到+80 mV，然后返回到保持电位为0 mV之前。电压扫描，并以10 kHz采样电流。在-80 mV处获得的最大内向电流幅度，以及从坡道截面+80 mV处获得的最大外部电流振幅用于分析。•使用96孔，金涂层的传感器芯片，使用SURFE 2 R 96SE（Nanion Technologies）进行了固体支持的膜（SSM）电生理测量。•从非激活溶液（NA）到0 mV激活溶液的快速溶液交换，应用了底物梯度，以通过TMEM175激活电荷易位，并固定在金色涂层的传感器芯片上。