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使用消费级耳机记录的错误相关电位进行深度学习在线脑电图解码脑机接口
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 允许感觉运动障碍的受试者与环境互动。依赖于事件相关电位 (ERP) 等脑电信号的非侵入式 BCI 已被证实是时空分辨率和患者影响之间的可靠折衷，但由于便携性和多功能性而受到限制，因此无法广泛应用。在这里，我们描述了一种使用消费级便携式耳机脑电图 Emotiv EPOC + 的深度学习增强误差相关电位 (ErrP) 辨别 BCI。方法。我们在视觉反馈任务中记录并辨别了 14 名受试者的在线和在线 ErrP。主要结果：我们实现了高达 81% 的在线辨别准确率，与使用生成对抗网络或训练数据和极简计算资源的内在模式函数增强进行深度学习获得的准确率相当。意义。我们的 BCI 模型有可能将 BCI 的范围扩展到更便携、人工智能增强、更高效的接口，从而加速这些设备在科学实验室受控环境之外的常规部署。
09.电势与能量守恒定律的应用
（b）粒子 2 路径中终点和起点之间的电位变化为 ∆ V 2 = +6V。动能变化可从给定的初值和终点推导出来：∆ K 2 = K 2 A − K 2 B = 6 µ J。能量守恒定律要求电位变化为 ∆ U 2 = − ∆ K 2 = − 6 µ J。粒子 2 的未知电荷现在可从关系 ∆ U 2 = q 2 ∆ V 2 推导出来。答案为 q 2 = − 1 µ C。
使用脑机接口进行基于 P300 的身份验证的数据处理和机器学习技术的评估
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于各种应用场景，允许大脑和计算机之间直接通信。具体而言，脑电图 (EEG) 是获取由外部刺激引起的诱发电位的最常用技术之一，因为 P300 电位是从已知图像中引出的。机器学习 (ML) 和 P300 电位的结合对于验证受试者很有前景，因为每个人在面对特定刺激时产生的脑电波都是独一无二的。然而，现有的身份验证解决方案并未广泛探索 P300 电位，并且在分析最合适的处理和基于 ML 的分类技术时会失败。因此，这项工作提出了 i) 使用 P300 电位验证 BCI 用户的框架；ii) 在十个受试者身上验证该框架，创建采用非侵入性基于 EEG 的 BCI 的实验场景； iii) 框架性能评估，定义两个实验（二元和多类 ML 分类）和三个测试配置，逐步分析不同处理技术的性能以及使用时期或统计值进行分类之间的差异。该框架在两个实验中的最佳分类器都实现了接近 100% f1 分数的性能，突出了其在准确验证用户方面的有效性，并证明了使用 P300 电位进行基于 EEG 的身份验证的可行性。
FBS-GAM01P-R-PSE
双向电源良好 (PG) 输出和关断 (*SD) 输入引脚。要从外部禁用 FBS-GAM01P-R-PSE（将 OUT 引脚强制为低 (OFF) 状态），应将 SD/PG 引脚连接到逻辑地，例如通过开漏/集电极。该模块还包含一个电源良好 (PG) 感应电路，当 +5 V DC 栅极驱动偏置电位 (V BIAS ) 低于“PG 功能静态电气特性”表（见第 4 页）中指定的欠压阈值范围时，该电路将禁用驱动器。在 V BIAS 电位低于预设阈值期间，PG 输出（引脚 5）引脚通过开漏拉低（至 LGND）。或者，当 V BIAS 电位高于预设阈值时，PG 引脚通过外部上拉电阻拉高至 V DRV 。为了正常运行，应使用 4.7 kΩ 电阻将引脚 9 外部上拉至 V DRV （引脚 3）。
使用超低能扫描电子显微镜对半导体结构进行电阻率对比成像
在广泛的一次电子束能量范围内研究了扫描电子显微镜 (SEM) 中的损伤诱导电压变化 (DIVA) 对比度机理，特别强调了超低能量范围。在 10 keV 至 10 eV 的一次电子能量范围内，对用 600 keV He 2 + 离子辐照的 In (0.55) Al (0.45 )P 中的电阻率变化相关的 SEM 成像对比度进行了分析。首次解决了超低能量范围内的样品充电问题及其对 SEM 图像对比度的影响。与基于经典总发射率方法的预期相反，在辐照区域高电阻部分形成的电位导致低于 E 1 能量的一次电子记录信号强度急剧增加，这可以解释为由于样品表面电位充当了一次电子的排斥器而导致的信号饱和。尽管如此，展示电子束能量对电子辐照下绝缘材料表面电位形成影响的实验数据还是首次在超低能范围内给出。
使用脑电图 (EEG) 信号预测癫痫发作的机器学习方法
活动：a) 神经元膜的快速去极化，这取决于钠离子和钾离子的电压，并产生动作电位 (AP) [3]。b) 由于突触活动和几种神经递质系统的功能，膜电位变化较慢 [4]。AP 是膜电位的快速变化，时间为 1 – 2 毫秒，它使细胞内电位从负变为正，并迅速返回细胞内静息电位。它具有较小的场电位分布（在细胞外环境中的渗透较少）并且持续时间较短（约 1 毫秒，而突触后电位则为 15 到 200 多毫秒）[3,5]。突触后电位扩散到颅骨表面并且可以测量。为了测量大脑活动，我们可以使用一种非侵入性的方法，通过一种称为脑电图 (EEG) 的设备将电极放在头皮上。EEG 信号主要由突触后锥体细胞的可测量电位产生，这些细胞彼此平行且垂直于颅骨表面。它创建了一个细胞外皮质偶极层 [5,6]。因此，颅骨上的电极代表皮质神经元突触后电位的时间和位置。它还包括大皮质区域中缓慢且同时的电位变化（图 1）[7,8]。EEG 信号可用于识别许多临床问题，例如精神分裂症、阿尔茨海默病、失眠症、睡眠障碍、癫痫症、脑瘤和中枢神经系统感染。除了具有非侵入性和精确的时间分辨率之外，该技术还具有低成本且不需要极端的安全限制 [5]。通过脑电图信号可以发现，癫痫发作通常是自发性的。它们是由部分脑细胞突然放电引起的，因此会导致大脑暂时兴奋。有时癫痫发作可能会被忽视，或者可能与其他脑部疾病（如脑膜炎或中风）混淆，这些疾病也会导致相同的症状。研究表明，大约 10% 的人一生中至少会经历一次癫痫发作 [ 10 ]。对脑电图 (EEG) 信号中的癫痫进行精确分析可以揭示有关这种普遍存在的脑部疾病的宝贵事实 [ 11 ]。由于 EEG 信号非常复杂，因此需要分析多种因素。手动目视检查 EEG 信号已被发现有助于识别模式。然而，这种方法需要高水平的技术和分析能力，以及多种信号处理技术[12]。因此，近年来，癫痫发作的自动检测
1898-Damon ISD –Long Point Solar, LLC- 2022 年 10 月 6 日
太阳能发电：当阳光照射到光伏板上时，太阳能中的光子会被光伏板中构成光伏电池的半导体吸收。半导体吸收足够多的光子后，电子就会从原子中脱离出来。这些电子随后流向电池的前端，由于其负特性而造成电荷不平衡。这种不平衡会产生电压电位，而电压电位又会被电池中的电导体收集并传送到蓄电池或电路以提供电力。
标签4：项目详细描述
太阳能发电：当阳光照射到光伏板上时，太阳能中的光子会被光伏板中构成光伏电池的半导体吸收。半导体吸收足够多的光子后，电子就会从原子中脱离出来。这些电子随后流向电池的前端，由于其负特性而造成电荷不平衡。这种不平衡会产生电压电位，而电压电位又会被电池中的电导体收集并传送到蓄电池或电路以提供电力。
面向固体电解质机械模型...
图 1：kMC 模拟结束时气体种类 (a, b) 和 SEI 产物 (c, d) 的平均分数随施加电位的变化。模拟是在两种条件下进行的，反映了 SEI 形成的不同方式。为了模拟在靠近负极处形成 SEI 的情况，在形成显著的界面层 (a, c) 之前，允许在没有隧道势垒的情况下进行还原 (D = 0 . 0 ˚ A)。由于电极很可能在高施加电位下被覆盖，因此在实际电池环境中可能无法进入低电位区域 (低于 +0.5V vs Li/Li + 的施加电位)。因此，该区域已被阴影化。为了模拟远离负极处形成 SEI (b, d) 的情况，在存在部分电子绝缘的界面层的情况下，相对较厚的隧道势垒 (D = 10 . 0 ˚ A) 减缓了还原速度。提供了表示平均值标准误差的误差线，但通常太小而无法看到。