本文说明了脑电图(EEG)数据的两个有效源定位算法的开发,旨在增强实时大脑信号重建,同时解决传统方法的计算挑战。准确的EEG源定位对于在认知神经科学,神经康复和脑部计算机界面(BCIS)中的应用至关重要。为了在精确的源方向检测和改进的信号重建方面取得重大进展,我们介绍了加速的线性约束最小方差(ALCMV)波束形成工具箱和加速的大脑源方向检测(AORI)工具箱。ALCMV算法通过利用递归协方差矩阵计算来加快EEG源重建,而与常规方法相比,AORI将源方向检测从三个维度简化了66%。使用模拟和实际脑电图数据,我们证明了这些算法保持高精度,方向误差低于0.2%,并且信号重建精度在2%以内。这些发现表明,所提出的工具箱代表了脑电图源定位的效率和速度的重大进步,使其非常适合实时神经技术应用。
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式,因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题,我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式,该范式融合了运动和颜色刺激,专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据,以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明,双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式,在中等亮度(M)和C=0.6的面积比下,准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比(SNR)有所提高,视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口(BCI)中的应用前景,能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。
Gisel Bastidas G.,P。M. V.,Boris Vintimilla和Angel D. Sappa。(2025)。应用程序引导的图像融合:改善高级视力任务结果的途径。第20届计算机视觉理论和应用国际会议VISAPP 2025,。
(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.25.640071 doi:Biorxiv Preprint
每次怀孕的始于3-5%的出生缺陷的机会。这称为背景风险。如果妇女在怀孕期间获得LCMV,则该病毒可以传递给发育中的胎儿。这称为先天性LCMV。先天性LCMV最常见的先天缺陷是大脑中的流体(脑积水/心室肿瘤),头部大小(微脑大小)是大脑(小脑)的一部分(小脑),它并未完全发育,或者不应小于脑(小脑腹膜下脑降低)和/或眼睛的损失(可能会导致),并且会导致造成(CHOR)。LCMV也可能导致胎儿周围的流体积聚(水力流)。
有报道指出,eIF(iso)4E 基因与芸苔属植物的隐性抗性基因紧密相关,因此,该基因可能是芸苔属植物基因组编辑 TuMV 抗性的合适靶标。鉴于 CRISPR/Cas9 已成功通过编辑不同植物中的 eIF 基因来产生对各种病毒的抗性,针对 eIF(iso)4E 基因开发 TuMV 抗性芸苔属植物的潜力是进一步研究的有力途径。
Alfred Stern的答案:这个想法实际上是,Borealis和Borouge之间未来的潜在合资公司将获得Nova。,我认为潜在合资企业的战略方向至关重要。我们一直说,组合需要成为聚合填充的增长平台,并进一步成为该市场的关键参与者。我们认为,Nova将是一个很好的战略性,因为它将在北美尤其加强合资企业的立场。它将进一步增强原料位置,并允许提取其他协同作用。再次,有一种令人信服的工业逻辑可能包括Nova作为无机增长机会。我们从未为此放下时间表,我们也不会把它放在这一刻,因为对我们来说,使其成为OMV的价值一步更为重要。
2.9终止这些许可条款和条件的权利,恕不另行通知。如果出现事实,则应根据该当事方的所有事实存在事实,应终止一方终止的原因,该事实不得不期望继续本协议,考虑到个人案件的所有情况并权衡合同双方的利益。对于BST而言,这种原因应特别存在,如果用户犯有罪名违反这些许可条款和条件的规定,或者如果BST无权获得Sublicense第三方软件组件,则不再是软件的一部分。在BST终止的情况下,用户不得有权索取损害赔偿索赔,而BST保留索赔额外损害的权利。
·工程技术:民用,机械,电气,航空和环境工程的创新;机器人技术,机器人和自动化;材料科学,纳米材料和生物材料。·能源与可持续性:可再生能源,能源效率和可持续资源管理技术。·AI,机器学习与计算科学:AI,深度学习,机器学习,计算方法,仿真模型和优化。·电信和网络:通信系统,物联网,网络优化和网络安全。·量子计算与信息技术:量子算法,计算系统和相关技术。·智能城市和基础设施:智能城市系统,可持续基础设施和整合的城市规划。·生物工程与生物技术:基因工程,医疗设备,诊断和医疗保健创新。·工业工程与管理:过程优化,供应链管理和系统工程。·管理与创新:战略管理,企业家精神,技术管理,创新和IP。·医疗保健与金融:医疗保健管理,金融科技和投资系统中的技术。
开放存取本文采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可证,允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制,只要您给予原作者及来源适当的信任、提供指向知识共享许可证的链接、并指明您是否修改了许可资料。根据此许可证,您无权共享源自本文或其中部分的改编资料。本文中的图像或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可证中,除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可证中,且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途,您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本,请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。