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开幕式开所式
Vassiliki Boussiotis，哈佛医学院Kenji Chamoto，CCII，CCII，京都大学希尔德·切罗特（Hilde Cheroutre），拉霍亚（La Jolla）免疫学研究所，圣裘德儿童研究医院Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina Cristina，Stanford University，Stanford Univelsi哈格瓦尔，京都大学塔苏科大学，CCII，CCII，京都大学（开幕词）Juliana Idoyaga，加利福尼亚大学圣地亚哥卡尔大学，宾夕法尼亚大学nobuuki kakiuchi大学，托马斯·科普斯，托马斯·基普斯大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州kipps京都大学田纳西亚大学，卡利奥尼亚大学旧金山克劳斯·潘特尔大学，大学医学中心，汉堡 - 埃潘多夫大学，约翰·霍普金斯医学Eliane Piaggio大学面具塔吉马大学，CCII，京都大学Yosuke Togashi，冈山大学Suzane Louise Topalian，Johns Hopkins Medicine Hans Guaderel，Memorial Slon Kettering癌症中心圣地亚哥Zelenay，癌症研究
脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
植入式柔性神经微电极最新进展
∗ 基金项目 : 科技创新 2030“ 脑科学与类脑研究 ” 重大项目 (2022ZD0208601), 国家自然科学基金 (62076250,62204204), 陕西
生成式AI 进军基因编辑领域
发表在预印本服务器bioRxiv 上 的论文尚未经过专家同行评审。预 计下个月，该公司将在美国基因和细 胞治疗学会年会上提交这篇论文。 与此同时，OpenCRISPR-1 或其变体 在多种生物体（包括植物、小鼠和人 类）中是否都能发挥作用还有待证 明。此外，技术的伦理和安全问题也 需要考虑。但令人兴奋的是，这些突 破性成果为生成式AI 开辟了一条新 途径，将对医学和健康领域产生广泛 影响，有望从根本上改变人们的基因 蓝图。
超越ChatGPT：生成式AI的机遇、 风险与挑战
杂志”，https：//www.accenture.com/us-en/blogs/industry-digitization/how-ai-driven-generative-design-disrupts-tradition-
另纸様式2-2 化学分析申请表
单位： 方法： C、S：□ 燃烧后红外吸收法 O：□ 氦气熔融后红外吸收法 N：□ 氦气气流中熔融后热导法 H：□ 氩气气流中熔融后热导法 ：□ ICP原子发射光谱法 ：□ ICP质谱法 ：□
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。
产品碳足迹核算及林草碳汇碳中和技术规程
GWP EF AD E ············································ （1） 式中： E —— 每功能单位或单元过程的温室气体排放量，以二氧化碳当量（CO 2 e）表示； AD —— 温室气体活动数据，单位根据具体排放源确定； EF —— 温室气体排放因子，单位与活动数据的单位相匹配； GWP —— 全球变暖潜势，以政府间气候变化专门委员会（IPCC）最新发布数据为准。
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。