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动物运动的神经力学：从生物学到机器人技术和背部
机器人技术和神经科学是姊妹学科，旨在了解自主药物中如何实现敏捷，高效和强大的运动。机器人技术已经从研究动物发现的神经力学原理中受益。这些包括使用高级命令来控制低级中央模式生成器 - 例如控制器，进而通过感觉反馈告知。相互，神经科学受益于机器人技术的工具和直觉，以揭示实施例，与环境的物理相互作用以及感觉反馈有助于雕刻动物行为。我们说明并讨论了机器人技术与神经科学之间对话的主体研究。我们还揭示了模拟和机器人日益增长的生物现实主义如何将这两个学科融合在一起，从而在许多令人兴奋的未来机会的情况下锻造了自主行为控制的综合科学。
氨中超快伞状运动的激光诱导电子衍射
实时可视化分子转变需要一种具有 A ˚ ngstr om 空间和飞秒时间原子分辨率的结构检索方法。含氢分子的成像还需要一种对氢核原子位置敏感的成像方法，大多数方法对氢散射的灵敏度相对较低。激光诱导电子衍射 (LIED) 是一种桌面技术，可以以亚 A ˚ ngstr om 和飞秒时空分辨率以及对氢散射的相对高灵敏度对气相多原子分子的超快结构变化进行成像。在这里，我们对孤立氨分子 (NH 3 ) 在强场电离后的伞状运动进行了成像。中性氨分子电离后，氨阳离子 (NH 3 + ) 在约 8 飞秒内经历超快几何转变，从金字塔结构 ( U HNH = 107 ) 变为平面结构 ( U HNH = 120 )。利用 LIED，我们在电离后 7:8 9:8 飞秒内恢复了近平面 ( U HNH = 117 6 5 ) 场修饰 NH 3 + 分子结构。我们测量的场修饰 NH 3 + 结构与使用量子化学从头计算计算出的平衡场修饰结构高度一致。
脑组织中电扩散和水运动的精确数值模拟
离子电扩散和水运动的数学建模正在成为一种强有力的研究途径，为大脑稳态提供新的生理学见解。然而，为了提供可靠的答案和解决争议，预测的准确性至关重要。离子电扩散模型通常包括非线性和高度耦合的偏微分方程和常微分方程的非平凡系统，这些方程控制着不同时间尺度上的现象。在这里，我们研究与近似这些系统相关的数值挑战。我们考虑了一个脑组织电扩散和渗透的均质模型，并提出和评估了不同的相关有限元分裂方案的数值特性，包括理想场景和皮质扩散抑制 (CSD) 的生理相关设置的准确性、收敛性和计算效率。我们发现，对于具有平滑制造解决方案的问题，这些方案在空间中显示出最佳收敛率。然而，生理 CSD 设置具有挑战性：我们发现 CSD 波特性（波速和波宽）的精确计算需要非常精细的空间和精细的时间分辨率。
使用ROS 4支持机器人自主运动的系统建设技术...
图1在上述过程中，MAP构造的概述，机器人需要在环境中移动以获取要构建地图的环境的数据。在这种情况下，人类经常驾驶机器人。可以说上述过程是将新的传感器数据添加到上一个地图中的过程。在这种情况下，如果传感器数据或机器人的估计位置发生错误，则会累积效果。因此，SLAM通过合并统计方法和其他方法来降低累积错误的影响。使用的大满贯和传感器的类型
任务上下文对预测脑机界面中的手指运动的影响
用于恢复手机功能的脑机界面（BMI）临床翻译的关键因素将是其任务变化的稳健性。具有功能性电刺激（FES），例如，患者的手将用于在其他相似运动中产生各种力量。为了调查任务变更对BMI性能的影响，我们训练了两个恒河猕猴，用身体的手控制虚拟手，同时我们将弹簧添加到每个手指组（索引或中环或中小型小组）或改变其手腕姿势。使用同时记录的心脏内神经活性，手指位置和肌电图，我们发现跨环境中预测手指运动学和与手指相关的肌肉激活导致预测误差的显着增加，尤其是肌肉激活。但是，关于在线BMI对虚拟手的控制，更改培训任务上下文或在线控制过程中手的身体上下文对在线绩效的影响很小。我们通过表明神经种群活动的结构在新情况下仍然相似，从而解释了这种二分法，这可以在线快速调整。此外，我们发现神经活动在新环境中与所需的肌肉激活成正比移动，可能解释了偏见的运动学预测，并提出了一种可以帮助预测不同幅度肌肉激活的特征，同时产生相似的运动学。
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
对逼真的果蝇运动的全身模拟，并进行深度加固学习
动物的身体影响神经系统如何产生行为。因此，2对感觉运动行为神经控制的详细建模需要3个身体的详细模型。在这里，我们在Mujoco Physics发动机中贡献了4种水果果蝇Melanogaster的解剖学生物力学全身模型。我们的模型是通用的，5可以在陆地和空气中模拟各种频率行为。我们通过模拟逼真的运动和步行来证明模型的6个通用力。为了支持7这些行为，我们通过流体力和8种粘附力的现象学模型扩展了穆霍科。通过数据驱动的端到端强化学习，我们证明了9这些进步使能够基于高级转向控制信号的复杂轨迹进行现实运动10的神经网络控制器的训练。我们通过训练12个模型来证明11使用视觉传感器以及重复使用预训练的通用式旋转控制器。我们的项目是一个开源平台，用于在体现的上下文中对感觉运动行为的神经控制建模。14
成像动态斑点的跳动心的脉管系统：Quasiperiodic运动的挑战
摘要。通过跳动的心向反向散射的场的空间和时间演变，同时用连贯的光照亮了其宏观和微血管化。要执行这些血管化图像，我们基于对空间去极化的斑点场的选择性检测，主要通过多个散射生成的空间去极化斑点场的选择性检测。我们通过空间或时间估计来考虑斑点对比度的计算。我们表明，通过后处理方法，可以明显增加观察到的血管结构的信噪比，这意味着计算运动场，该方法允许选择从不同心跳时期提取的相似帧。此后来的优化揭示了血管微观结构，其空间分辨率为100μm。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.jbo.28.4.046007]