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A Review of EEG-Neurofeedback 脑电神经反馈综述
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法，通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机，将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身，帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛，可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识，本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
DUALSKY® XController Lite 无刷电调
1. 将速度控制器连接到电机和接收器。不要连接电池。 2. 打开发射器并将油门杆移至全油门。 3. 连接电池：三音旋律声音 -（仅适用于 LiPO：）电池计数的蜂鸣序列 - 长蜂鸣 - 三音旋律 - 第一个编程参数的蜂鸣声（参见参数表）。如果没有发出确认信号，请检查接收器是否工作正常；或者为油门通道操作伺服反向。 4. 编程模式由八个可用参数的不断重复循环组成。这八个参数由不同的蜂鸣序列指示（参见参数表）。 5. 要选择特定参数，请在发出下一个参数的蜂鸣信号之前将油门杆移至停止位置。 6. 您现在位于设置菜单，您可以从最多三个设置中选择一个，具体取决于参数。各种设置也由不同的蜂鸣序列表示（参见设置表）。 7. 如果您想要更改设置，只需在听到蜂鸣声后向上移动油门杆即可进行相应设置。确认旋律表示已采用该设置。其他参数通过蜂鸣声指示并可选择。或者，您可以通过拔下电池退出编程模式。8. 选择参数 7 或 8 后，控制器将退出编程模式并在正常模式下工作。
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1. 将速度控制器连接到电机和接收器。不要连接电池。 2. 打开发射器并将油门杆移至全油门。 3. 连接电池：三音旋律声音 -（仅适用于 LiPO：）电池计数的蜂鸣序列 - 长蜂鸣 - 三音旋律 - 第一个编程参数的蜂鸣声（参见参数表）。如果没有发出确认信号，请检查接收器是否工作正常；或者为油门通道操作伺服反向。 4. 编程模式由八个可用参数的不断重复循环组成。这八个参数由不同的蜂鸣序列指示（参见参数表）。 5. 要选择特定参数，请在发出下一个参数的蜂鸣信号之前将油门杆移至停止位置。 6. 您现在位于设置菜单，您可以从最多三个设置中选择一个，具体取决于参数。各种设置也由不同的蜂鸣序列表示（参见设置表）。 7. 如果您想要更改设置，只需在听到蜂鸣声后向上移动油门杆即可进行相应设置。确认旋律表示已采用该设置。其他参数通过蜂鸣声指示并可选择。或者，您可以通过拔下电池退出编程模式。8. 选择参数 7 或 8 后，控制器将退出编程模式并在正常模式下工作。
基于KECA-GRNN的风电机组齿轮箱状态监测与健康评估
收稿日期 ： 2020-01-03 基金项目 ：国家自然科学基金（ 61763037 ）；内蒙古自然科学基金（ 2019LH06007 ）；内蒙古自治区科技计划（ 2019 ， 2020GG0283 ） 通信作者 ：齐咏生（ 1975 —），男，博士、教授，主要从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究。 qys@imut.edu.cn
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
储能调峰：
在任何时候，电力的产生量都必须与消耗量相匹配。这种平衡对于任何类型的电网都很重要，以便提供安全稳定的电力供应。如果电网中恒定的能量流不能满足需求，就需要额外的能源。该能源必须能够将其储存的能量输送到电网，以满足需求。今天，当世界正朝着电气化的方向发展以减少对化石燃料的依赖时，能够有效储存能量的设备正成为实现低碳社会的重要组成部分。这意味着在现代能源供应链中，有效储存能量的能力被视为关键组成部分。能量储存可以提供许多基本好处，例如提高能源系统的效率、节约化石燃料和提高电网稳定性（Aneke 和 Wang，2016 年）。电网稳定性意味着电网内的消耗和生产之间存在平衡。简单来说，消耗的能量必须等于产生的能量。当不满足该平等性时，需要对电网进行调整以保持稳定性（Hivepower，2021 年）。可以用来提高稳定性的一种方法就是调峰。调峰是为了消除电力消耗的峰值并平衡电网的负载。（Next Kraftwerke，2022 年）。
视觉调优
BRUCE X.B. YU , Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute, Zhejiang Univer- sity, Haining, China and Zhejiang Provincial Engineering Research Center for Multimodal Transport Logistics Large Models, Haining, China JIANLONG CHANG , Huawei, Shenzhen, China HAIXIN WANG , Peking University, National Engineering Research Center for Software Engineering, Bei- jing, China LINGBO LIU , Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China SHIJIE WANG , Huawei, Shenzhen, China ZHIYU WANG , Huawei, Shenzhen, China JUNFAN LIN , Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China LINGXI XIE , Huawei, Shenzhen, China HAOJIE LI , Shandong University of Science and Technology, College of Computer Science and Engineering, Qingdao, China ZHOUCHEN LIN , National Key Lab of General AI, School of Intelligence Science and Technology, Peking University, China and Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou, China QI TIAN , Huawei, Shenzhen, China CHANG WEN CHEN , The Hong Kong Polytechnic University, Department of Computing, Hong Kong, Hong Kong