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World File Search System稳态
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
受伤后的稳态
受伤是一个不幸的但不可避免的生活事实，导致了强大的稳态3恢复和恢复过程的进化任务。人体的生理4 CAL反应和免疫系统必须与行为协调5，以使受保护的时间发生6，并防止对AF-7捕获的身体部位进一步损害。做出适当的反应需要一个8个内部控制系统，该系统代表伤害的性质和9状态，并指定并扣留行动。我们将11个系统体现的正式不确定性带入了可观察到的12马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。根据这种分析，我们讨论了NociCep-13 tive现象，并指出了与损伤15研究相关的矛盾行为，以及从Nor-16个滋补，滋补，病理学，慢性，慢性疼痛状态的过渡倾向。im- 17，这些仿真结果提供了定量的18个帐户，使我们能够勾勒出急需的路线图19，以供未来的理论和实验研究，有关损伤，20种补品疼痛以及向慢性疼痛的过渡。最终，我们21岁寻求针对慢性疼痛的新颖方法。22
针对 Ca 和线粒体稳态...
1 ABC 联邦大学自然与人文科学中心，Santo Andr é 09210-580，SP，巴西 2 斯克里普斯研究所分子医学系，La Jolla，San Diego，CA 92037，USA 3 Bluestar Genomics，San Diego，CA 92121，USA 4 圣保罗联邦大学药理学系，圣保罗04044-020，SP，巴西 5 圣保罗大学生物医学科学研究所药理学系，圣保罗 05508-000，SP，巴西 6 莫吉达斯克鲁兹大学生物化学研究跨学科中心，莫吉达斯克鲁兹 08780-911，SP，巴西 7 圣保罗联邦大学分子生物学系o 保罗, 圣保罗04021-001，SP，巴西 8 拉霍亚过敏和免疫学研究所，拉霍亚，圣地亚哥，加利福尼亚州 92037，美国 * 通讯地址：tiago.rodrigues@ufabc.edu.br；电话：+55-114996-8371
全稳态电池
*1 Maxell的全稳态电池具有与Maxell的硬币型锂离子电池（927尺寸）相同的特征，该电池的标称容量为8MAH，最大排放速率为20mA。*2可维持90％容量的天数为Maxell的硬币型锂离子电池（927尺寸）的10天，而全稳态电池的数量为100天，距离在60ºC存储处的加速度测试结果为100天。*3最高温度在250ºC的最高温度不会显示基本特征（例如容量和负载特征）的任何恶化。*4上限，持续存储后，恢复能力的10％是由Maxell的生活预测得出的，该预测基于各种评估和分析。*5基于加速度因子预测的寿命为50年水平，比一般电子零件（例如绝缘零件）的寿命长5年。*6，由于Maxell的全稳态电池的内部结构很简单，因此与Maxell的硬币类型锂离子电池相比，它很容易使其尺寸微型化（可以作为示例设计）。*“高可靠性”，根据与电解质溶液的硬币型锂离子电池相比，其出院性能的结果。
造血和白血病干细胞稳态
骨髓微环境 (BMM) 具有高度专业化的解剖学特征，为造血干细胞 (HSC) 提供了庇护所，使其能够适当增殖、维持和自我更新。多种细胞类型有助于骨髓微环境的构成和功能。有趣的是，揭示 BMM 的秘密及其与健康状态下的 HSC 的相互作用为更好地理解白血病干细胞 (LSC) 及其改变的微环境的概念铺平了道路。事实上，由于 LSC 和 HSC 之间存在一些生物学相似性，它们共享许多负责 LSC 和骨髓微环境之间相互作用的信号。另一方面，LSC 与 HSC 的不同之处在于，它们异常激活了调节生存、增殖、耐药性、侵袭和扩散的重要信号通路。针对这些改变的微环境可以帮助更好地治疗血液系统恶性肿瘤和骨髓疾病，尤其是急性髓系白血病 (AML)。此外，针对这些微环境可能有助于减少耐药性的出现并降低复发率。在本文中，作者回顾了有关骨髓微环境及其与正常 HSC 和 AML 细胞/LSC 的关系的最新文献，重点关注发病机制和治疗意义。
周期性稳态（PSS）分析
• Try to solve iteratively: 0 − = 0 • It computes a transient simulation from 0 to T and compares all voltage and currents at the start and end of the shooting interval • It repeats for a second interval from T to 2T and so on, until it converges (or not…) • We can adjust the parameter tstab to skip the initial “start-up” behavior
稳态视觉诱发电位数据分析-...
摘要 —脑电图 (EEG) 因其便携性、高时间分辨率、易于使用和低成本而被广泛应用于脑机接口 (BCI)，使瘫痪者能够直接与外部设备通信和控制外部设备。在各种 EEG 范式中，基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 系统使用以不同频率闪烁的多个视觉刺激（例如计算机屏幕上的 LED 或盒子）由于其快速的通信速率和高信噪比在过去几十年中得到了广泛的探索。在本文中，我们回顾了基于 SSVEP 的 BCI 的当前研究，重点关注能够连续、准确检测 SSVEP 并因此实现高信息传输速率的数据分析。本文描述了主要的技术挑战，包括信号预处理、频谱分析、信号分解、空间滤波特别是典型相关分析及其变体和分类技术。还讨论了自发性大脑活动、心理疲劳、迁移学习以及混合 BCI 方面的研究挑战和机遇。
中枢神经系统控制葡萄糖稳态
历史上，胰岛β细胞一直被视为血糖的主要调节器，当胰岛素分泌无法补偿外周组织胰岛素抵抗时，就会导致 2 型糖尿病 (T2D)。然而，血糖也受胰岛素非依赖性机制的调节，而这些机制在 T2D 中失调。有证据表明，中枢神经系统 (CNS) 在胰岛素分泌与胰岛素敏感性变化的适应性耦合以及胰岛素非依赖性葡萄糖处置的调节中都发挥着作用，因此，中枢神经系统 (CNS) 已成为血糖稳态的基本参与者。在这里，我们回顾并扩展了一个整合模型，其中 CNS 与胰岛一起建立和维持防御的血糖水平。我们讨论了该模型对于理解正常血糖稳态和 T2D 发病机制的意义，并强调了可能恢复 T2D 患者正常血糖的集中靶向治疗方法。