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脑机神经反馈：机器人技术还是电刺激？
当前，人们正在研究将脑机接口 (BMI) 等神经技术用作神经康复训练设备，用于不再可能进行主动运动的情况。例如，当手部因中风而瘫痪时，机器人矫形器、功能性电刺激 (FES) 或二者的组合可提供运动辅助；即根据运动意图或想象提供相应的感觉和本体感受神经反馈，从而闭合感觉运动回路。控制这些设备可能具有挑战性，甚至令人沮丧。然而，目前尚未直接比较这两种反馈模式（机器人技术与 FES）对用户的工作负荷。20 名健康受试者通过手指伸展的动觉运动意象控制 BMI。在随机交叉组块设计中，通过机器人矫形器或 FES 将 EEG β 频带（17-21 Hz）中与运动意象相关的感觉运动失同步转变为对侧手的被动张开。通过将这些工作量组成部分相互比较（权重）、单独评估（评级）并估计各自的组合（调整后的工作量评级），使用 NASA 任务负荷指数 (NASA-TLX) 问卷记录了心理需求、体力需求、时间需求、表现、努力和挫折水平。将研究结果与 EMG 反馈的主动手部运动的任务相关方面进行了比较。此外，还比较了两种反馈模式的 BMI 性能。在对不同组成部分进行加权和评级时，机器人和 FES 反馈的工作量相似。对于机器人和 FES，心理需求是最相关的组成部分，并且高于 EMG 反馈的主动运动。在调整后的工作量评级中，FES 任务导致的体力需求 (p = 0.0368) 和时间需求 (p = 0.0403) 明显高于机器人任务。值得注意的是，FES 任务的体力需求比 EMG 任务接近 2.67 倍，但心理需求比机器人任务接近 6.79 倍。平均而言，与 FES 任务相比，机器人任务中达到的发病次数明显更多（17.22 次发病，SD = 3.02 vs. 16.46，SD = 2.94（20 次机会中）；p = 0.016），尽管 BMI 分类准确度之间没有显著差异（p = 0.806；CI = - 0.027 至 - 0.034）。这些发现可能有助于神经康复界面的设计，使其更以人为本，实现更自然的双向交互，并让用户接受。
预测电池阴极的锂铁硫化物
公式V a（v）∆ V（％）E H（MEV）S C（MAH/G）S E（WH/kg）分解LI 2 FESO 2.33 -4.5 0.0 227.3 N/a Li 2 Fe 4 S 3 O 2 2.72-7.2.72-7.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.3.gre ∗ 2.56 -5.3 3.3 248.6 637.8 li 2 feso + li 2 fe 4 s 3 o 2 + li 2 s li 2 s li 2 s li 2 fe 2 fe 2 o 2 2.56 -10.0 3.4 193.1 496.1 496.0 li 2 feo 2 feo 2 fe 4 s 3 s 3 o 2 s 3 o 2 li 2 li 2 s 2 2 Fe 4 S 3 O 2 + li 2 S Li 4 Fe 3 S 3 O 2 2.55 -4 18.1 248.6 633.6 Li 2 Feso + Li 2 Fe 4 S 3 O 2 + Li 2 S Li 2 S Li 4 O 2.47 -3.8 30.5 236.5 236.8 585.4 Li 2 Fe 2 Fe 4 2.58 -6.9 38.6 140.5 363.4 Li 2 Fe 4 S 3 O 2 + Fes + Fes + Li 2 S Li 2 S Li 4 Fe 2 S 3 O 2.09 -5.5 45.8 213.0 445.5 Li 2 Li 2 Fe 2 + Li 2 S Li 2 Fe 3 S 3 O 2.44 -7.6 48.8 182.6 446.5 Li 2 Fe 4 S 3 O 2 + Fes + Fes + Li 2 S Li 2 S Li 6 Fes 3 O 2.28
ED2 征集证据 - WPD 商业计划 2023-2028
WPD 商业计划承认了这一点对于实现网络效率和有效的低碳交付解决方案的重要性，包括承诺与电力系统运营商合作并为国家未来能源情景 (FES) 做出贡献。然而，关于这一战略交付的细节还不够，WPD 只是表示它将理解、响应和影响：技术、市场、行为和政策的变化，以及所有相关载体和部门的监管。与 ESO 在 FES 上的合作基于为国家 FES 提供本地数据，并未承诺要求为当地能源规划 (LAEP) 提供意见以提供信息。WPD 对此信息所表达的雄心表明，投资将以纯粹的商业经济效益为指导，而不是以最需要的地区为指导。
基于二维铁电半导体极化切换的高线性和对称突触记忆晶体管
基于人工突触的受脑启发的神经形态计算硬件为执行计算任务提供了有效的解决方案。然而，已报道的人工突触中突触权重更新的非线性和不对称性阻碍了神经网络实现高精度。在此，这项工作开发了一种基于 α -In 2 Se 3 二维 (2D) 铁电半导体 (FES) 中的极化切换的突触记忆晶体管，用于神经形态计算。α -In 2 Se 3 记忆晶体管利用记忆晶体管配置和 FES 通道中电配置极化状态的优势，表现出出色的突触特性，包括近乎理想的线性度和对称性以及大量可编程电导状态。因此，α -In 2 Se 3 记忆晶体管型突触在模拟人工神经网络中的数字模式识别任务中达到了 97.76% 的高精度。这项工作为在先进的神经形态电子学中使用多端 FES 记忆晶体管开辟了新的机遇。
3.1.3与SF 6技术相比，C4-FN技术的典型环境结果
根据ISO 14040/14044进行145 kV GIS [70]，[71]进行第三方验证的LCA。将SF 6 GI与C4-FN /O 2 /CO 2 GIS进行了比较，其中包括一个相同的规范，其中包括一个双busbar-bay，包括CB，CT，CT，DES，FES，FES，FES，VT，VT，电缆连接，LCC和钢铁。在整个生命周期中，C4-FN /O 2 /CO 2解决方案可以实现71％的碳足迹（见图36）。这种降低是由于气体的碳足迹较低，在生产和使用阶段泄漏。此外，还包括一个预测的“铝”场景，其中100％回收铝用于生产C4-FN /O 2 /CO 2 GIS。与当今的设备相比，这允许将碳足迹减少84％。即使在这种乐观的未来情况下，制造过程中的铝消耗仍然是碳足迹的主要贡献者。
来自南非、肯尼亚、尼日利亚和加纳的案例研究
使用基于人工智能 (AI) 的系统补充了金融服务业 (FSI) 中许多活动的时间敏感性和数据密集性——具体而言，金融科技生态系统 (FE) 已经颠覆了撒哈拉以南非洲 (SSA) 的许多金融服务格局。然而，FE 具有独特的相互关联的供应侧和需求侧动态，这些动态延续了性别差异。正如许多人工智能成熟度更高的富裕经济体所证明的那样，技术并不是中立的，尤其是人工智能本身就带有偏见，并加剧了部署它的生态系统中普遍存在的性别和种族歧视。这引发了关于人工智能如何加剧或缓解不公平和不公正生态系统中当前动态的问题。考虑到上述情况，本文采用性别视角来研究在四个 SSA 国家（南非、肯尼亚、尼日利亚和加纳）的 FE 中使用基于 AI 的系统的潜在影响。
聚变能源额外规划将加强...
美国能源部 (DOE) 在科学办公室聚变能源科学 (FES) 项目的领导下，已采取措施通过公私合作促进聚变能源商业化。这些努力平均占 2020 至 2023 财年 FES 总资金义务的 1.2%（约 3600 万美元）。其余 FES 资金义务（平均约 98.8%，即约 7.408 亿美元）用于研究等离子体科学、国际合作和维护设施等。美国能源部官员表示，对促进商业化的举措的投资规模相对有限，这在很大程度上反映了聚变能技术的不成熟状态，美国政府问责署在 2023 年 3 月对此进行了报告。美国能源部的另一个实体——美国能源部高级研究计划局 (ARPA-E)——在 2020 财年承诺投资近 5000 万美元，在 2021 年至 2023 财年平均承诺投资约 870 万美元用于聚变能商业化项目。
基于比例摇摆的电动反馈改善了横向立场
为了解决感觉丧失和随之而来的平衡问题，已经积极研究了多种运动增强方法，包括外骨骼辅助或功能电刺激（FES）（FES）（Kim等，2012; Chen等，2013）。但是，外骨骼和FES方法都直接适用于运动输出并绕过中枢神经系统（CNS）（Dollahon等，2020）。中枢神经系统的最小参与可能会严重限制增强平衡所需的神经重组。在另一种方法中，可以通过视听增强来间接解决感觉丧失。尽管已经证明了它们的平衡功效，但在治疗结束后它们对保留的影响仍然存在一个问题（Huang等，2006； Roemmich等，2016）。这也许是因为处理视听反馈的内在重大认知参与，这可能会引发一致性问题，这对于促进保留至关重要（Andersson等，2002； Sigrist等，2013）。此外，视听反馈是通信的主要感官方式，因此在交流过程中可以通过分散注意力很容易降低其功效。