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光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
catatonia和Melancholia界面
尽管忧郁症与情绪障碍中的严重发作和卡塔尼症的严重发作是一种主要的精神病障碍，但文学的重要体系表明，它们之间存在着全面的重叠，其中包括知名的情感，认知和精神运动的表现（1，2）。卡尔鲍姆指出，忧郁症可以进入卡塔托尼亚，后来描述了卡塔托尼亚在忧郁症和躁狂症之间的过渡期间如何出现（3）。他描述了忧郁症的一种变体，称为“忧郁症阿塔托尼塔”或“惊人的忧郁症”，它具有突出的运动和认知表现形式，例如昏昏欲睡，认知能力下降以及冻结的运动表现（4）。他强调，异常运动标志着经典的忧郁症和忧郁症Attonita之间的区别。此外，他解释说，当这些患者出现惊讶时，他们越过忧郁症Attonita，并将其命名为“ Kahlbaum边界。”他逐渐增加了更多的迹象，并称之为catatonia症，他将其描述为具有环状交流过程的脑疾病，其中精神症状的纵向过程是连续忧郁的忧郁，躁狂，昏迷，混乱，最终痴呆的（3）。Kahlbaum关于Catatonia的最初观察后来被认为是综合征诊断标准的基础。他还在忧郁症和卡塔托尼亚之间建立了重要的联系，这表明疾病的症状或阶段存在重叠（4）。
使用手指运动键入的柔性心脏内脑计算机界面
1。斯坦福大学神经外科系2。Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。 3。 美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4. VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。 工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4.VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学
h-bn/金属氧化物界面通过插入生长
最初发表于：Diulus，J Trey； Novotny，Zbynek；东芬，南昌；贝科德，扬； Al-Hamdani，Yasmine；尼古隆Comini； Muntwiler，Matthias；亨斯伯格，马蒂亚斯； Iannuzzi，Marcella；奥斯特瓦尔德（Jürg）（2024）。h-bn/金属氧化物界面通过插入生长：纳米固定催化的模型系统。物理化学杂志C，128（12）：5156-5167。doi：https：//doi.org/10.1021/acs.jpcc.3c07828
开发了基于形态学的预测模型，用于考虑界面效应的二元信用聚合物混合物的机械性能
这项研究旨在开发一种基于形态学的模型，以预测聚合物与相分离结构的聚合物混合物的模量和拉伸强度。分析模型采用了打结和互连的骨骼结构（KISS）模型的几何方法，结合了不混合聚合物混合物的形态变化和组件的渗透阈值。通过假设各个形态态的特定厚度的薄界面层，可以解释聚合物/聚合物界面对机械性能的影响。使用IPP/PA，PP/PET和LDPE/PP聚合物混合物的实验数据评估了所提出的模型的预测能力，这些数据来自现有文献。结果在预测数据和观察到的数据之间建立了合理的规定。该模型的预测也与已建立的抗拉强度和杨氏混合物混合物模量的模型的预测进行了比较，这表明了其有效性。将界面区域纳入机械性能的建模过程中代表了所提出的模型的关键区别特征，从而增强了其与聚合物混合物的实际微结构的兼容性。此外，该模型对相对简单的数学计算的依赖提出了另一个关键优势。
基于心理任务的大脑计算机界面中用户培训方法的审查
摘要。基于心理任务的大脑计算机界面（MT-BCIS）允许其用户仅通过使用通过心理任务产生的大脑信号来与外部设备进行交互。虽然MT-BCI有望用于许多应用，但由于缺乏可靠性，它们仍然几乎没有使用外部实验室。MT-BCI要求其用户发展自我调节的特定大脑信号的能力。但是，控制BCI的人类学习过程仍然相对较少了解，以及如何最佳地训练这种能力。尽管他们承诺和成就，但传统的培训计划已被证明是最佳的，并且可以进一步改善。为了优化用户培训并提高BCI绩效，应考虑人为因素。应采用跨学科的方法，以为学习者提供适当和/或自适应培训。在本文中，我们概述了MT -BCI用户培训的现有方法 - 尤其是在环境，说明，反馈和练习方面。我们提出了这些培训方法的分类和分类法，提供有关如何选择最佳方法并确定开放挑战和观点以进一步改善MT-BCI用户培训的指南。
脑部计算机界面中的注意机制
随着深度学习的快速发展，注意机制在脑电图（EEG）信号分析中变得必不可少，从而显着增强了大脑计算机界面（BCI）应用。本文对传统和变压器的注意机制，其嵌入策略及其在基于EEG的BCI中的应用进行了全面综述，并特别强调了多模式数据融合。通过捕获跨时间，频率和空间通道的脑电图变化，注意机制可改善特征提取，表示学习和模型鲁棒性。这些方法可以广泛地分为传统的注意机制，该机制通常与卷积和经常性网络集成，以及基于变压器的多头自我注意力，在捕获长期依赖性方面表现出色。除了单模式分析之外，注意机制还增强了多模式的脑电图应用，从而促进了脑电图与其他生理或感觉数据之间的有效融合。最后，我们讨论了基于注意力的脑电图建模中的现有挑战和新兴趋势，并强调了推进BCI技术的未来方向。本综述旨在为寻求利用注意力机制的研究人员提供宝贵的见解，以改善脑电图的解释和应用。