NASA Glenn研究中心的低温电子组一直在努力开发电动机控制电子产品,该电子设备将在40 K的温度下运行。该组进行了测试,以确定哪些电子组件将在如此低的温度下运行。然后,确定在低温下成功运行的组件被用于设计低温运动控制器电路。建立,评估和证明是在70 K处运行的原型电机控制器电路。接下来,Glenn Researchers计划在温度更低的温度下确定电路性能 - 降低到40K。
○ 会议材料 ○ 社区(电子列表) ○ 研究 ○ 机动车燃料税部分 ○ 烟草税部分 ○ TXP 和 TPP 代码 ○ 州税表 ○ 报告数据泄露 ○ 税务机构
安全性 任务关键型系统是黑客的主要目标,而 P25 数字 LMR 系统可提供多层安全性,保护您的系统、网络、语音通信和设备。数字无线电提供安全的端到端加密通信,因此未经授权的用户无法访问您的对话和数据。如果无线电丢失或被盗,您可以“杀死”该设备,使其变得毫无用处,并确保它不会被用来对付您。您还可以定期远程更改无线电加密密钥,以防止外部人员侵入您的通信。
摘要 —近年来,深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时,DL 模型的规模也不断扩大,需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战,该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中,我们提出了 EEG-TCN ET,一种新颖的时间卷积网络 (TCN),它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明,EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数,我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后,我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性,这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明,EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外,在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
S32M27X是一种基于内部32位ARM®Cortex®-M7 S32K3微控制器的集成解决方案,并带有电压调节器,栅极驱动器,电流传感和LIN/CAN物理层。评估委员会可以对BLDC和PMSM控制应用程序进行快速原型和评估,而无需等待最终硬件设计。
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习,但在最近运动(MWM)的近期运动记忆中,对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明,视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习,但对隐式学习没有参与或有害。在这里,我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作,我们假设:(1)明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关,(2)隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设,人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明,与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性,从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外,我们提供了支持我们的第二个假设的证据,该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
研究文章:新研究| Sensory and Motor Systems Post-Movement Beta Synchronization Induced by Speed Effects IHI from Ipsilateral to Contralateral Motor Cortex https://doi.org/10.1523/ENEURO.0370-24.2025 Received: 26 August 2024 Revised: 3 February 2025 Accepted: 21 February 2025 Copyright © 2025 Zhang et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章,只要将原始工作正确归因于任何媒介,它允许在任何媒介中进行无限制的使用,分发和复制。
如今,随着对清洁能源和可再生资源的重视,使用永久磁铁(PM)电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机(VPM)。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机(SVPM)。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机(DSSA-PMVM)通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中,将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障(DSSA-fbpmvm)的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是,一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出,而且还克服了SVPM的低功率因数问题,从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法(2D FEM)。
运动技能学习使生物可以与环境有效相互作用,并依靠将感觉反馈与电机输出相结合的神经机制。虽然感觉反馈(例如与运动动作相关的听觉提示)增强了人类运动性能,但其作用机理的理解很少。开发可靠的增强运动技能学习动物模型对于开始剖析这种增强的生物系统至关重要。我们假设在运动任务期间连续的听觉反馈将促进小鼠的复杂运动技能。我们使用DeepLabcut开发了一个闭环系统,以实时无标记跟踪鼠标前爪动作,并具有高处理速度和低延迟。通过将前言的动作编码到不同频率的听觉音调中,小鼠在到达任务期间接收了连续的听觉反馈,需要将左前爪垂直位移到目标。成年小鼠在4 d培训中接受了听觉反馈或没有反馈的培训。与对照组相比,接收听觉反馈的小鼠表现出明显增强的运动技能学习。对轨迹的聚类分析表明,在运动训练的第2天之前,听觉反馈小鼠建立了一致的到达轨迹。这些发现表明,实时,运动编码的听觉反馈有效地促进了小鼠运动技能。这种闭环系统利用高级机器学习和实时跟踪,为探索运动控制机制和通过增强的感觉反馈开发运动障碍的治疗策略提供了新的途径。
背景,意义和假设:氯胺酮是一种非竞争性的N-甲基-D-天冬氨酸/谷氨酸 - 受体受体复杂拮抗剂,可通过减少脊髓和中枢神经系统水平的中枢敏化来减轻疼痛。氯胺酮传统上是静脉内(IV)和鼻内(IN)的。通过IV或在急诊科(ED)的路线中进行给药时,氯胺酮已被证明对患有急性创伤和非创伤性疼痛的患者有效。但是,这些方法都构成了自己的挑战。静脉注射剂量并不总是很容易获得。施用的亚降低氯胺酮可能会产生不愉快的感觉,导致成年患者拒绝这种方法。因此,最近正在探索氯胺酮给药的另一种非侵入性途径,例如通过呼吸雾化器吸入(BAN)吸入。探索这一途径可能会改善ED和院前环境中的疼痛管理。目的是进行重点的临床文献综述,以评估耐氯氨酸在急诊科(ED)和院前环境中的疼痛管理中的作用。这种管理方法可以提供可比的镇痛益处,以改善患者的舒适性和合规性。