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NeuroPycon：一个用于快速多...的开源 Python 工具箱
近年来，神经科学领域出现了大量可重复研究的趋势。不幸的是，这一努力往往受到所用工具种类繁多、项目特定的自定义代码以及难以跟踪所有用户定义参数的挑战。NeuroPycon 是一个开源多模态脑数据分析工具包，它提供基于 Python 的模板管道，用于 MEG、EEG、功能和解剖 MRI 数据的高级多处理，重点是连接性和图论分析。重要的是，它提供可共享的参数文件，以方便复制所有分析步骤。NeuroPycon 基于 NiPype 框架，该框架通过将许多常用的神经成像软件工具包装到一个通用的 Python 环境中来促进数据分析。换句话说，NeuroPycon 并不是一个拥有自己脑信号处理标准算法实现的脑成像软件，而是将现有包（用 Python、Matlab 或其他语言编写）无缝集成到一个统一的 Python 框架中。重要的是，由于 NiPype 提供的多线程处理和计算效率，NeuroPycon 提供了一种快速并行处理的简单选项，这在处理大量多维脑数据时至关重要。此外，其灵活的设计允许用户通过将不同的节点相互连接来轻松配置图形分析管道。每个节点可以是 Python 包装的模块、用户定义的函数或成熟的工具（例如用于 MEG 分析的 MNE-Python、用于图论指标的 Rada 工具等）。最后但并非最不重要的一点是，使用 NeuroPycon 参数文件完整描述任何管道的能力是可重复性的重要特性，因为它们可以共享并用于他人轻松复制。NeuroPycon 的当前实现包含两个互补的包：第一个称为 ephypype，包括用于电生理分析的管道和用于动态管道创建的命令行界面。目前的实现允许 MEG/EEG 数据导入、预处理和清理，通过自动去除眼部和心脏伪影，以及传感器或源级连接分析。第二个包称为 graphpype，旨在通过各种图论指标（包括模块化分区）研究功能连接。本文介绍了该工具包的理念、架构和功能，并通过交互式笔记本提供了说明性示例。NeuroPycon 可通过 github（https://github.com/neuropycon）下载，两个主要包均在线记录（https://neuropycon.github.io/ephypype/index.html 和 https://neuropycon.github.io/graph pype/index.html）。未来的发展包括多模态数据融合（例如 MEG 和 fMRI 或颅内 EEG 和 fMRI）。我们希望 NeuroPycon 的发布能够吸引更多用户和新的贡献者，并且
人脑神经复杂性产前发展的性别差异
图1：实验概述。音符表示听觉刺激。（a）每个听觉序列由每个持续时间为200 ms的四个音调，分别为400毫秒的间隔间隔。从第一个音调开始到第四音的偏移，整个序列的持续时间为2000毫秒。在测试阶段，每个序列的第四个音调各不相同。在每种条件下进行跨试验的平均值后，我们分析了第一个音调开始之前的200 ms，到第四个音调偏移后的1000毫秒（总持续时间为3200 ms）。（b）对于胎儿录音，预期的母亲必须将腹部放置在传感器阵列的凹陷内，并在她的身体和萨拉设备之间放置一个声音，以传达听觉音调。（c）胎儿MEG信号对听觉音调无创记录。要纠正胎头方向和大小对MEG信号振幅的影响，相对于早期暴露阶段记录的最大振幅，所有信号均标准化为最大响应百分比（PMR）。分别以洋红色和灰色显示了全球和标准差异试验的所有录音的平均值。（d）出生后，作为新生儿的一部分受试者返回实验室，并在被放置在面向摇篮的头上后，朝向Sara设备的Squid磁力计阵列。为了安全地将听觉刺激传递到新生儿大脑中，新生儿戴着对婴儿友好的耳机。请注意，B和D从（28）改编。（e）Sara设备记录了新生儿无创的皮质信号；同样，所有全球差异试验的平均值均显示在洋红色中，所有Gloabl标准试验的平均值均以灰色为单位。
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
电动公交车快速充电站与能源管理设计
摘要：近年来，由于电动巴士温室气体 (GHG) 排放量低且对化石燃料的依赖程度低，其普及度迅速提升。电动巴士的不断增加增加了电网的充电负担。电动巴士充电需要在一定时间内提供大量电力。因此，开发集成微能源网 (MEG) 和混合储能的快速充电站 (FCS) 对电动巴士充电至关重要。本文介绍了一种电动巴士 FCS 设计，将 MEG 与混合储能和能源管理系统集成在一起。为了减少对主电网的依赖，本文引入了基于可再生能源 (即光伏) 的混合微能源网。此外，还开发了电池和飞轮混合储能，以缓解快速充电站在高峰时段的电力需求。此外，还开发了一种多输入 DC-DC 转换器，用于管理公共直流母线和多个能源之间的直流电传输。最后，设计了一个能源管理系统和控制器，以实现快速充电站的广泛性能。MATLAB Simulink 用于总体设计的仿真工作。测试了不同的测试用例场景，以评估所提出的 FCS 的性能参数并评估其性能。
脑电图和脑磁图
神经元产生电信号，通过突触传输到其他细胞。首先，动作电位 (AP) 到达突触间隙（图 1 中的步骤 1），在那里它将通过神经递质传输化学信息（图 1 中的步骤 2），从而产生突触后电位 (PSP) 和局部电流（图 1 中的步骤 3）。PSP 将产生电流接收器并传播直到细胞体以产生电流源（图 1 中的步骤 4）。因此，PSP 会产生一个由负极（即接收器）和正极（即源）组成的电偶极子。该偶极子将产生初级（细胞内）电流和次级（细胞外）电流。M/EEG 信号来自突触后电位。更具体地说，M/EEG 信号来自大量同步神经元活动的空间和时间总和。但 MEG 和 EEG 之间存在显著差异。首先，就信号本身而言，MEG 信号主要由树突水平的 PSP 产生的细胞内电流引起，细胞外电流较少；EEG 信号对应于电位差，主要由细胞外电流引起。其次，就对偶极子方向的敏感性而言，EEG 对径向电流（位于脑回水平的活动）和切向电流（在脑沟内产生）都很敏感，尽管它具有
自然音乐聆听过程中的皮质活动反映了基于长期经验的短期预测
摘要 期望塑造了我们的音乐体验。然而，听众形成旋律期望的内部模型仍然存在争议。期望是源于格式塔原则还是统计学习？如果是后者，长期经验是否起着重要作用，还是短期规律就足够了？最后，多长的情境可以影响情境期望？为了回答这些问题，我们向人类听众展示了西方古典音乐的各种自然主义作品，同时使用 MEG 记录神经活动。我们使用各种音乐计算模型（包括最先进的变压器神经网络）量化了音符级的旋律惊喜和不确定性。时间分辨回归分析显示，额颞传感器上的神经活动跟踪旋律惊喜，特别是在音符开始后约 200 毫秒和 300-500 毫秒内。这种神经惊喜反应与感觉声学和适应效应无关。神经惊喜最好由结合长期统计学习的计算模型来预测，而不是简单的格式塔式原则。然而，有趣的是，惊喜主要反映了少于十个音符的短距离音乐环境。我们在公开的 EEG 数据集中展示了我们新颖的 MEG 结果的完整复制。总之，这些结果阐明了在自然音乐聆听过程中塑造旋律预测的内部模型。
解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
可持续发展相关融资框架
MEA 主要从事建筑、公共工程和基础设施开发。其业务涉及多个领域，包括土木工程、建筑、能源、交通、环境和合同采矿。非洲是 Mota-Engil 集团的关键地区。MEA 已将自己定位为非洲大陆领先的建筑公司之一，为基础设施开发做出了重大贡献。MEG 2023 年在非洲的收入为 15 亿欧元，这表明非洲大陆仍然是该集团的核心战略支柱。
解决婴儿和幼儿的疫苗接种焦虑
1。the MEG基金会的局部麻醉和麻醉霜指南减轻3岁以下儿童疫苗接种的疼痛：来自加拿大免疫的父母指南：https：//caringforkids.cps.ca/uploads/handout_images/3p_babiesto1yr_e.pdf 3。要制成糖水，将1茶匙白糖与2茶匙的蒸馏水或开水混合（如果小于3个月）。对于6个月以上的婴儿，可以使用自来水。4。改善疫苗接种体验：卫生保健提供者在Assets.aboutkidshealth.ca/akhassets/card_hcp_hcp_whatyyoucansay上从Assets.aboutkidshealth.ca/aboutkidshealth上说了什么。pdf？hub = cardCommvac＃card
解码非...中的想象和口头短语
语音生成是一种分层机制，涉及大脑和口腔发音器官的同步，其中语言概念的意图被转化为有意义的声音。闭锁综合征患者（完全瘫痪但有意识）完全失去了运动能力，包括发音甚至眼球运动。神经通路可能是恢复这些患者一定程度交流的唯一选择。当前的脑机接口 (BCI) 使用患者的视觉和注意力相关性来建立交流，导致交流速度较慢（每分钟几个字）。直接从神经信号解码想象中的语音（然后驱动语音合成器）有可能提高交流速度。在本研究中，我们研究了从 8 名成年受试者的单次试验、非侵入性脑磁图 (MEG) 信号中收集的五个想象和口语短语的解码。使用了两种机器学习算法。一种是以统计特征为基线方法的人工神经网络 (ANN)。另一种方法是将卷积神经网络 (CNN) 应用于从 MEG 信号中提取的空间、光谱和时间特征。实验结果表明，可以直接从神经磁信号中解码想象和口语短语。CNN 被发现非常有效，平均解码准确率高达 93%（想象短语）和 96%（口语短语）。