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World File Search System电准
介绍基于vep的准周期和混乱的bci
视觉诱发电位（VEP）对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性，例如高目标识别精度，较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中，我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较，以与基于VEP的大脑计算机界面（BCIS）一起使用。规范相关分析（CCA）和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表（VAS）评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA，与Quasi-periodic（M = 78.1，SE = 2.6，P = 0.008）和周期性（M = 64.3，SE = 1.9，SE = 1.9，P = 0.0001）相比，混乱刺激的目标识别精度最高（M = 86.8，SE = 1.8）。对疲劳率的评估表明，与准周期性（p = 0.001）和周期性（p = 0.0001）刺激组相比，混乱刺激引起的疲劳较少。另外，与周期性刺激相比，准周期性刺激导致疲劳率较低（p = 0.011）。我们得出的结论是，与具有CCA的其他两个刺激组相比，混沌组的靶标识别结果更好。此外，与周期性和准周期性刺激相比，混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少，并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
电聚焦镜片
出版者：印度旁遮普国家银行战略管理和经济咨询部 (SMEAD) 公司办公室，地块编号。 4, Sector 10, Dwarka, New Delhi-110075 出版者：旁遮普国家银行战略管理和经济咨询部公司办公室，地块编号。 4, Sector -10, Dwarka, New Silli -110075 免责声明：本公告中表达/汇编的意见/信息属于银行研究团队，并不反映银行或其管理层或任何子公司的意见。可以复制该内容，但需注明发布此类信息的原始来源/机构。银行对公告中所述的事实/数据不承担任何责任，也不以任何方式承担任何责任。披露：本报告表达/汇编的观点/信息均为本银行研究团队的观点/信息，并不反映本银行或其管理层或任何子公司的观点。可转载上述内容，但需注明发布此类信息的原始来源/机构。本行对金条中所含的事实/数据不负任何责任，且不承担任何形式的责任。
TMS 诱发电位对电
摘要：经颅磁刺激 (TMS) 通过电磁感应刺激大脑。其结果取决于多种刺激参数，例如感应电场模式（特别是峰值场的位置及其方向）、强度和时间。然而，尚不清楚 TMS 诱发的反应如何受到所有刺激参数的影响。本研究阐明了 TMS 诱发的脑电图 (EEG) 反应对刺激电场方向的依赖性。为此，我们分析了来自六名受试者的数据集，这些受试者被给予了 36 个刺激方向的脉冲，这些刺激方向指向前辅助运动区 (pre-SMA)。使用基于聚类的统计数据分析了 TMS 诱发电位 (TEP) 和诱发振荡。进行了源估计以评估刺激方向对 TMS 诱发信号传播的影响。早期峰值的幅度（TMS 脉冲后 20 和 40 毫秒）在很大程度上取决于电场方向。我们的分析表明，大多数受试者在刺激后长达 100 毫秒内都存在方向依赖性，这表明刺激效果会发生变化，并且刺激部位的信号传播也可能会发生变化。这些结果表明，不同的方向可能会扰乱不同的网络。因此，方向是刺激结果的关键参数，应根据所研究的皮质网络进行调整。
用于测量电 - ...
光频率梳（OFC）参与了大量应用，例如计量，电信或光谱。在过去的几年中，已经探索了不同的技术。使用电气调制器（EOM），可以生成完全可调的OFC，该OFC通过应用的电气射频（RF）信号的频率设置了光学重复速率。为了实现芯片OFC发电机，Silicon Photonics是一项非常合适的技术，受益于大规模制造设施，并且有可能将电子设备与EOM整合在一起。但是，重复速率低于10 GHz的OFC可能具有挑战性，因为此类间距小于基于光栅的光谱分析仪的典型分辨率。为了克服这个问题，使用了基于异差检测技术的两种替代解决方案来对电气RF域上的OFC进行成像。第一种技术包括在调制器上同时应用两个频率，并观察结果的两个梳子之间的跳动。另一种方法是观察OFC和输入激光器之间的跳动，一旦该输入激光器的频率通过Acousto-Oc-Oc-Octic调制器从OFC的中心移动。基于两种测量技术，已观察到包含超过10条线的OFC，重复速率从100 MHz到15 GHz。它们是使用基于4毫米的硅耗尽耗尽的手动马赫 - Zehnder调制器（MZM）生成的，其波长为1550 nm。
柔性电永磁体
软体机器人领域发展迅速，其目标是创造出机械柔顺性更强、功能更全、与人类交互更安全的机器人 [1]。为了实现这一目标，研究人员开发出了与传统机器人部件类似的柔性部件，用于传感 [2]、[3]、驱动 [4] 和计算 [5]。一部分软体机器人利用电磁力实现驱动 [6]–[8]。许多研究人员将磁性粒子嵌入有机硅弹性体中，制成可通过外部磁场 [9]–[12] 或局部磁场 [13]、[14] 驱动的软磁复合材料。Kohls 等人设计了一种带有液态金属线圈和软磁复合材料的软电磁铁 [15]，然后将这项工作扩展为生产全软电动机 [16]。Li 等人引入了磁性油灰作为软体机器人的可重新编程、自修复建筑材料 [17]。为了替代耗电的电磁铁，机器人专家使用了电永磁体 [18]。电永磁体由两个磁化强度相同但矫顽力不同的永磁体组成 [19]。导电线圈缠绕在磁体周围，使得短暂的电流脉冲可以产生足够强的磁场来反转低矫顽力磁体的磁化，但不足以影响高矫顽力磁体。因此，通过选择性地反转低矫顽力磁体的极性，可以打开（非零净磁化）或关闭（中性净磁化）。与持续吸取电流的电磁铁相比，电永磁体仅在切换状态时短暂消耗能量；永磁体即使在开启状态下也不会消耗电能 [20]。
