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探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
探索脑机界面中的协同作用
患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术，但是当前的方法在准确解码多度自由度（DOF）运动方面存在局限性。皮质内脑机界面（IBMIS）使用神经信号提供更自然的控制方法，但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲，大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动，这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究，例如主成分分析（PCA），非负矩阵分解（NMF）和Demixed PCA（DPCA），并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而，它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说，我们测试了PCA，DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据，并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明，尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据，但没有通过降解来改善性能。此外，这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明，虽然降低维度可以帮助数据压缩，但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。
氧化物界面超导相图中的多带效应
LaAlO 3 /SrTiO 3 和 LaTiO 3 /SrTiO 3 异质结构表现出由电子密度控制的复杂相图。 [1,2] 虽然系统在低密度下处于弱绝缘状态，但当通过静电门控（采用背栅、侧栅或顶栅结构）添加电子时，就会出现超导性[1,3,4]（图1）。当载流子密度（n 2D）增加时，超导 T c 升至最大值 c max T ≈ 300 mK，然后随着掺杂的进一步增加而降低。由此产生的圆顶状超导相图类似于在其他超导体家族中观察到的相图，包括高 T c 铜酸盐、Fe 基超导体、重费米子和有机超导体。 [5,6] 在氧化物界面相图中，普遍观察到两个明显的掺杂点：低密度下的量子临界点 (QCP)，它将弱绝缘区与超导区分开；最佳掺杂下的最大临界温度点 (c max T)，它定义了欠掺杂区与过掺杂区之间的边界。尽管进行了大量研究，但对这两个点的起源尚无共识。在 LaAlO 3 /SrTiO 3 异质结构中，电子
金属界面的CSPBBR3钙钛矿纳米晶体中光引起的降解的电子影响
摘要：在辐射下对钙钛矿设备中的界面特性的理解对于其工程至关重要。在这项研究中，我们展示了CSPBBR 3钙钛矿纳米晶体（PNC）和AU之间界面的电子结构如何受X射线，近红外（NIR）和紫外线（UV）光的照射的影响。可以通过使用低剂量X射线光电子光谱（XPS）来区分X射线和光线暴露的影响。除了金属铅（PB 0）的常见降解产物外，在暴露于高强度X射线或紫外线后，在PB 4F XPS光谱中鉴定出了新的中间分量（PB INT）。pb int分量被确定为单层金属Pb，是由钙钛矿结构破裂引起的pb诱导的pb的无电位沉积（upd）的单层金属Pb，允许PB 2+迁移。
设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。
社论：脑机接口在非临床（家庭、体育、艺术、娱乐、教育、健康）领域的应用
近十年来，脑机接口 (BCI) 技术已进入非临床应用的主流人机交互 (HCI) 研究。BCI 已成为多模式交互研究的一部分，作为技术系统用户的附加交互模式。BCI 还成为研究的一部分，其中神经生理数据为系统提供有关用户情感和心理状态的信息，从而可以在线调整系统、任务和交互以适应特定用户（Fairclough，2022 年）。目前，市场上需要廉价的脑电图 (EEG) 设备和软件包，它们可以捕捉自愿和非自愿引起的大脑活动，并将这种活动转化为环境和设备的控制和通信命令。此外，最近对深度网络在 BCI 应用中的使用的研究有所增加，并有望提高 BCI 系统的准确性（Craik 等人，2019 年）。总体而言，低成本非侵入式神经技术的可用性在医疗和消费者神经技术的交叉领域带来了一些伦理和监管挑战。尽管基于 EEG 的 BCI 在稳健性和带宽方面受到限制，但它们仍然是迄今为止最容易获得的 BCI 类型，可用于探索其在游戏、娱乐、教育和艺术等领域的潜在用途。虽然临床上的大部分 BCI 研究越来越依赖于侵入式记录，但这种方法距离非医疗应用很可能还有几十年的时间。HCI 研究人员对 BCI 的兴趣日益增加，因为技术行业正在扩展到效率不是主要关注目标的应用领域。家庭或公共空间使用信息和通信技术提高了人们对情感、舒适度、家庭、社区或娱乐性的重要性的认识，而不是效率。因此，除了需要效率和精度的非临床 BCI 应用外，本研究主题还涉及 BCI 在各种类型的家庭、娱乐、教育、体育和健康应用中的使用。这些应用程序可以与单个用户以及多个合作或竞争用户相关。我们还看到艺术家们对利用此类设备设计交互式艺术装置的兴趣重新燃起，这些装置可以了解单个用户或集体大脑的大脑活动
建议引用：Meske, Christian；Bunde, Enrico (2022)：基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则：可解释的仇恨言论检测案例，信息系统前沿，ISSN 1572-9419，Springer US，第 25 卷，Iss。2，第 743-773 页，https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题，会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中，我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估，共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外，我们还进行了一项实验，以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后，我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识，他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。
线粒体棕色脂肪组织维护因子NIPSNAP1直接与β-氧化蛋白机械接口
线粒体棕色脂肪组织维持因子NIPSNAP1接口1直接与β-氧化蛋白机械。2 3 pei-yin tsai 1，Yue Qu 1，Claire Walter 1，Yang Liu 1，Chloe Cheng 2，Joeva J Barrow 1 * 4 5 1营养科学司，康奈尔大学，康奈尔大学，纽约州，14850年
罕见病药物FDA正在进行步骤...
脑部计算机界面（BCI）使人们能够指导其大脑信号控制计算机，机器人或其他设备。bcis可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以在大脑附近植入或植入。1 BCIS可能会因神经系统疾病，中风或伤害而为残疾人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCIS允许麻痹的人使用机器人四肢抓住物体。他们还允许无法通过计算机交流的人进行交流。研究人员还正在调查（公司正在大量投资）使用BCI来控制用于非医学目的的设备，例如工作场所任务，国防申请，娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家使用BCIS免费演奏。