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特定于患者的SEEG电极弯曲的立体定向神经外科计划
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到，通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中，仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影（SEEG）电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法，我们将86个情况的电极转换为一个公共空间，并比较基于特征和基于图像的神经网络，以回归局部位移（LU）或电极弯曲（ˆ EB）的能力。根据入口和目标点处的大脑结构，将电极分层分为六组。模型，无论有没有蒙特卡洛（MC）辍学，都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups，Modelsthatpriped Lu执行的better，而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差（MSE），而没有辍学的改进高达12.9％（LU）和39.9％（ˆ EB）。与在预测LU时使用T1加权MRI相比，使用脑组织类型（皮层，白色和深灰质）的图像（皮质，白色和深灰质）产生了相似的性能。在推断基于图像的模型（脑组织类型）的轨迹时，有86.9％的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法，输入和输出相比，用脑组织类型的图像回归局部位移，从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
比较不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响
摘要 —P300 拼写器是脑机接口研究中广泛使用的应用。事实证明，P300 拼写器可以作为神经反馈训练工具，通过逐渐增加拼写任务的难度来增强注意力。这种自适应方法使用户更难正确拼写单词，鼓励他们提高注意力以抵消日益增加的难度。因此，自适应 P300 拼写器有可能成为患有 ADHD 的儿童、患有痴呆症的老年患者的治疗选择，并成为健康成年人的认知增强工具。但是，训练长度（包括设置时间）需要很快，以确保用户接受。本研究调查了使用和不使用 xDAWN 空间滤波器时不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响。结果表明，xDAWN 空间滤波器可以提高许多电极的性能，但会降低少于八个电极的结果。对于近乎完美的性能至关重要且有许多电极可用的场景，建议使用一组带有 xDAWN 空间滤波器的 16 个电极。对于需要考虑成本和设置时间，且可以接受较低性能的情况，使用不带空间滤波器的六个电极就足够了。
对固态电池和电极材料中化学机械耦合的实验研究
摘要：由于电动汽车的迅速开发和广泛使用，人们对电池的安全性和效率提高了越来越多的关注。固态电池具有良好安全性，高能量密度和强大的周期性能的优势，并被认为是下一代电池。然而，由于循环过程中电极材料的体积变化，固态电池会产生巨大的应力变化，从而导致活性材料的粉碎和去角质，固体电解质界面的断裂以及固体电解质中内部裂缝的发展。因此，电池的周期性能会降解，甚至可能发生短路。因此，研究循环过程中固态电池或电极材料的应力变化很重要。本评论介绍了应用于固态电池和实验设置的化学机械特性技术的当前概述。此外，还总结了通过更改电极材料的组成或结构来改善机械性能的一些方法。本评论旨在强调固态电池内产生的应力的影响，并总结用于研究固态电池应力的一部分研究方法，这有助于提高固态电池的设计水平，从而提高电池性能和安全性。
Slim Straight是行业最薄的全长电极
并非所有听力损失的患者都是人工耳蜗的候选者。人工耳蜗是一种外科手术，并带有典型的手术风险。有关适应症，警告和不良影响的完整信息，请参阅www.cochlear.com/us/nucleusindications
在数字微流体平台上用于定向液滴运动的不对称电极
开发具有大量集成功能的大规模电解式 - 电气（EWOD）平台需要大量电极。传统上通过针计算最小化策略和路线路线方案来解决这一挑战，但我们提出了心形电极，当液滴运动是单向运动时，允许使用更少的引脚。此电极几何形状可确保液滴与前电极的重叠相比，而不是后部电极，从而产生了净毛细管将液滴向前拉的净毛细管。底部直径在0.8到1倍的底部液滴可以在长距离内可靠地驱动电极宽度，仅使用两个交替应用的驱动信号。最大信号开关频率使液滴的可靠运动与施加电压的平方和间隙高度成正比，但与电极直径成反比。互连电路的每个段仅跨越两个电极长度，这简化了电路路由并避免了大规模电极阵列中可能的迹线重叠。通过最小化销钉数，这种不对称设计为多功能大规模的EWOD平台中的电极布置提供了有希望的策略。
电极结构技术对全固态电池性能的影响
全固态电池是提高电池性能和安全性的有前途的技术，它具有固体锂离子导电电解质（SE）。全固态电池可以实现锂金属负极，显著提高可实现的体积和重量能量密度。[10] 然而，全固态电池仍然面临一些限制。其中包括稳定性问题、众多固-固界面处的高电荷转移阻力、SE 的离子电导率不足以及正极设计未优化。[11,12]
基于机器学习的评估制造过程对电池电极异质性的影响
电极制造过程强烈影响锂离子电池特性。电极浆料特性和涂料参数是影响电池性能和寿命的电极异质性影响的主要因素。然而，由于可以在此过程中可以调整的大量参数，因此很难对电极制造参数对电极异质性的影响进行分析。在这项工作中，开发了一种数据驱动的方法，以自动评估参数的影响，例如浆料中的配方和液体与固定比，以及用于电流收集器上电极异质性的涂层的差距。通过实验测量产生的数据集用于训练和测试机器学习（ML）分类器，即高斯naives贝叶斯算法，用于预测电极是否均质或异质性，具体取决于制定量参数。通过2D表示，详细评估了制造参数对电极异质性的影响，为优化下一代电池电极的强大工具铺平了道路。
超级电容器的过渡金属氧化物电极材料：最近发展的综述
摘要：在过去的几十年中，不可再生化石燃料的能源消耗一直在刺激，这严重威胁了人类的生命。因此，开发具有环境无害和低成本的特征的可再生和可靠的储能设备非常迫切。高功率密度，出色的循环稳定性和快速充电/放电过程使超级电容器成为有前途的能量设备。但是，超级电容器的能量密度仍然小于普通电池的能量密度。众所周知，超级电容器的电化学性能在很大程度上取决于电极材料。在这篇综述中，我们首先引入了超级电容器电极的六个典型过渡金属氧化物（TMO），包括RUO 2，CO 3 O 4，MNO 2，MNO 2，ZnO，ZnO，XCO 2 O 4（X = MN，CU，CU，NI）和AMOO 4（A = CO，CO，MN，Ni，Ni，ni，Zn）。其次，提出了这些TMO在实际应用中的问题，并确定了相应的可行解决方案。然后，我们总结了超级电容器电极的六个TMO的最新发展。最后，我们讨论了超级电容器的发展趋势，并为超级电容器的未来提出了一些建议。
基于碳电极的单分子连接的结构转变动力学
监测单个分子的结构转变具有重要意义，因为它有助于深入探索分子的性质，并为分子在化学、生物和材料科学领域的应用提供多样化的可能性。本综述总结了利用单分子电学方法在单分子水平上实时研究分子结构转变的策略。具体而言，通过利用稳定的单分子装置进行实时电监测，可以研究单个分子结构转变的过程，从而有助于探索化学和生物系统中分子的性质。特别是，该检测方法已经扩展到对生物大分子的研究，用于监测不同系统中核苷酸链的构象变化，例如双螺旋DNA、适体和DNA酶。最后，我们讨论了探测单分子结构转变的未来挑战，并为该领域的进一步突破提供了前景。
最佳自适应电极选择，以同时记录神经元的产量
神经矩阵样式，用于脑机界面（BMIS）和神经科学研究的高密度电极阵列需要使用多路复用：每个记录通道都可以路由到阵列上的几个电极位点之一。此功能允许用户富裕地将记录通道分发给可以解决最理想的神经信号的位置。例如，在神经质探针中，可以通过384个记录通道来解决960个电极。但是，目前尚无自适应方法使用记录的神经数据来优化/自定义每个记录上下文的电极选择。在这里，我们提出了一种称为基于分类的选择（CBS）的算法，该算法优化了所有记录通道的关节电极选择，以最大程度地提高检测到的神经元的隔离质量。我们在使用非人类灵长类动物中的神经质子的实验中表明，该算法会产生与同时记录所有电极同时记录所有电极相似的隔离神经元。神经元计数比以前发表的电极选择策略提高了41-85％。通过CBS选择的电极分离的神经元是73％的匹配，通过尖峰时间到探针周围的完整可记录神经元集。CBS选择的电极表现出较高的平均每个记录通道信号 - 噪声比。CBS以及一般的选择优化可能在BMI神经技术的开发中起重要作用，因为信号带宽成为越来越有限的因素。代码和实验数据已提供1。