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基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76
对手指小米盐度压力管理的最新进展和未来方向的回顾
盐分压力是影响农作物生长和生产的主要环境障碍。手指小米是在世界上许多干旱和半干旱地区种植的重要谷物，其特征是降雨不稳定和优质水的稀缺性。手指小米盐度胁迫是由由于没有适当的排水系统而导致的可溶性盐的积累引起的，再加上具有高盐分含量的基础岩石，这导致了可耕地的盐水。预计气候变化会加剧此问题。使用新的和有效的策略，这些策略可在各种环境中提供稳定的盐度耐受性，可以保证未来的纤维小米的可持续生产。在这篇综述中，我们分析了用于生产的盐度压力管理的策略，并讨论了耐盐纤维纤维小米品种开发的潜在未来方向。本评论还描述了如何使用高级生物技术工具来开发耐盐植物。本综述中讨论的生物技术技术很容易实施，具有设计灵活性，低成本和高度有效。此信息提供了增强纤维小米盐度耐受性和提高产量的见解。
指纹模式与...
图：在研究裂片之前，人类脑和手指之间具有人类行为[3]之间的01连接，就人类的能力和行为而言，我们需要意识到负责它们的左右脑襟翼。左半球对包括数学，计算机和逻辑语言技能在内的学术表达方式做出了反应。这取决于正确的态度和理解，得出逻辑结论和判断，它解决了当前和现在的经验，制定了行动，实用和方法论计划的顺序策略和计划。另一方面，右脑的人自然而然地倾向于以更整体的说明看待事物。他们的思维能力非常随意和主观。他们很容易依靠情感表达，因为他们表现并相信和理解类似的事物。它恰好具有定义的空间视觉。冒险和同性恋本质上，这些人本质上是冲动和自发的，冒险。自然界中的光线，他们会看到出现问题时的可能性。他们的计划不亚于同龄人，他们的行动基于直觉，情感和幻想，并且非常擅长综合概念和思想。
实时的脑机界面实现了使用生物学启发的神经网络解码器
*通信：Cynthia A. Chestek博士生物医学工程B10-A171 NCRC Ann Arbor MI 48109-2800电话：734-763-1759
个体语言学习概况的神经指纹
人类语言学习在此过程中在个人之间有显着差异和最终成就。尽管数十年的研究探索语言学习的神经底物已经确定了独特而重叠的神经网络，这些神经网络依靠不同组成部分的学习，但驱动较大个体间差异的神经机制仍然远非被理解。在这里，我们研究了培训会议中男女多种大脑网络的神经动力学在多大程度上有助于解释在7 d培训和成像与功能MRI的7 d训练和成像中，在学习多种语言组成部分（即词汇，形态和短语和句子结构）的多种程度差异。通过机器学习和预性建模，跨培训课程的神经激活模式高度预测了从四个组成部分得出的个体学习成功曲线。我们确定了四个神经学习网络（即Perisylvian，Frontoparietal，显着性和默认模式网络），并检查了他们对学习成功预测的动态贡献。此外，根据特定的训练阶段和学习组件，跨网络的预测性鲁棒性会系统地改变。我们进一步揭示了下部额叶，孤立和额叶区域中网络节点的子集越来越代表新获得的语言知识，而在学习过程中，这些表示区域之间的多元连通性在学习过程中增强了更多成功的学习者。这些发现使我们能够理解为什么学习者有所不同，并且第一个不仅可以归因于跨组件的成功程度，而且归因于语言学习的模式，也可以归因于从多个神经网络动力学中总结的神经指纹。
模式选择性振动能量传递动力学1，...
HOMO-1 → LUMO 21.1% S 3 4.71 0.77 -1.41 0 1.61 HOMO → LUMO+1 28.4% HOMO-1 → LUMO 17.5% HOMO-1 → LUMO+2 11.4 % S 4 4.99 0 -0.09 0 0.09 HOMO → LUMO+3 43.0% HOMO-5 → LUMO 41.5%
锌指抗病毒蛋白 ZAP 限制人类巨细胞病毒并选择性结合和破坏病毒 UL4/UL5 转录本
摘要 干扰素刺激基因产物 (ISG) 在早期感染控制中起着至关重要的作用。ISG 锌指 CCCH 型抗病毒蛋白 1 (ZAP/ZC3HAV1) 通过与富含 CG 的 RNA 序列结合来对抗多种 RNA 病毒，而其对 DNA 病毒的影响尚不明确。在这里，我们揭示了 ZAP 在人类巨细胞病毒 (HCMV) 感染中的作用，该病毒是一种疱疹病毒，与免疫抑制个体和新生儿的高发病率有关。我们表明，在 HCMV 感染期间会诱导 ZAP 的两种主要亚型 ZAP-S 和 ZAP-L 的表达，并且这两种亚型都会对 HCMV 复制产生负面影响。转录组和蛋白质组分析表明，ZAP 的表达会导致病毒 mRNA 和蛋白质水平降低，并减缓 HCMV 感染的进展。代谢 RNA 标记与高通量测序 (SLAM-seq) 相结合表明，感染后期的大多数基因表达变化是由 HCMV 的普遍减弱引起的。此外，在感染的早期阶段，ZAP 通过破坏一组独特的病毒 mRNA（尤其是来自之前未表征的 UL4-UL6 HCMV 基因位点的 mRNA）来限制 HCMV。通过增强交联免疫沉淀和测序分析 (eCLIP-seq)，我们将从该 HCMV 位点表达的转录本确定为 ZAP 的直接靶标。此外，我们的数据显示 ZAP 不仅优先识别 CG，还优先识别其他富含胞嘧啶的序列，从而扩大了其靶标特异性。总之，本报告首次揭示了 HCMV 感染过程中 ZAP 的直接靶点，这强烈表明来自 UL4-UL6 基因座的转录本可能在 HCMV 复制中发挥重要作用。
当视频遇到惯性传感器：使用惯性传感器进行手指运动分析的零样本域自适应
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟，这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性，但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说，训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题，本文提出了 ZeroNet，这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异，视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外，还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化，以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明，对于 50 个手指手势的识别，top-1 准确率为 82.4%，top-3 准确率为 94.8%，这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面，但我们概述了许多有趣的可能性，可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域，从而实现手指运动跟踪的新应用。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
采用非线性自回归外生模型的可穿戴 sEMG 传感器多自由度假手指关节控制器
摘要：手臂、手和指尖的活动功能和感觉信息的丧失妨碍了患者的日常生活活动 (ADL)。现代仿生假手可以弥补失去的功能并实现多自由度 (DoF) 运动。然而，由于传感器有限和缺乏稳定的分类算法，市售的假手通常具有有限的自由度。本研究旨在提出一种通过表面肌电图 (sEMG) 估计手指关节角度的控制器。用于训练的 sEMG 数据是使用商用 EMG 传感器 Myo 臂带收集的。提取时域中的两个特征并将其输入到具有外生输入的非线性自回归模型 (NARX) 中。使用 Levenberg-Marquardt 算法对 NARX 模型进行预选参数训练。与目标相比，模型输出的回归相关系数 (R) 在所有测试对象中均大于 0.982，信号范围为 [0, 255] 的任意单位时均方误差小于 10.02。研究还表明，所提出的模型可用于日常生活运动，具有良好的准确性和泛化能力。