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一种在存在多个电源的情况下使用自适应神经模糊下垂控制独立微电网的新方法
摘要 . 本文提出了一种新型 Q/P 下垂控制策略，用于调节具有太阳能和风能等多种可再生能源的独立微电网中的电压和频率。频率和电压控制策略应用于具有高渗透率间歇性可再生发电系统的独立微电网。自适应神经模糊逻辑接口系统 (ANFIS) 控制器用于可再生能源发电系统的频率和电压控制。电池储能系统 (BESS) 用于产生标称系统频率，而不是使用同步发电机进行频率控制策略。同步发电机用于维持 BESS 的充电状态 (SOC)，但其容量有限。对于电压控制策略，我们提出了无功功率/有功功率 (Q/P) 下垂控制来代替传统的无功功率控制器，以提供电压阻尼效果。感应电压波动减少以获得标称输出功率。对所提出的模型进行了不同情况的测试，结果表明，所提出的方法能够用最小额定同步发电机补偿微电网中发生的电压和频率变化。©2020。 CBIORE-IJRED。保留所有权利。
通过网络融合的神经融合情绪识别和自适应内容生成算法来提升元元虚拟现实体验
个人与数字材料之间的抽象相互作用随着元评估的出现而完全改变。因此，即时需要构建尖端的技术，该技术可以识别用户的情绪并不断提供与其心理状态相关的材料，从而改善其整体经验。研究人员提出了一种自然语言处理算法和基于神经模糊的支持向量机自然语言处理（SVM-NLP）的创造性方法，研究人员提出了满足这一需求。通过这种合并，元评估将能够提供高度量身定制和引人入胜的体验。最初，开发了一种神经模糊算法，以通过其生理反应和其他生物识别信息来识别人们的情绪情绪。模糊的逻辑和支持向量机共同努力管理继承的歧义和不可预测性，这导致情绪的更精确和准确的分类。ACGA的一个关键组成部分是NLP技术，它使用实时情感数据在元视频中动态修改和个性化角色，故事和交互功能。提出的方法的新颖性在于基于神经模糊的SVM-NLP算法的创新整合，以准确识别和适应用户的情绪状态，从而增强各种应用程序的元体验。使用Python软件实现了采用的方法。更强的人与计算机相互作用和更广泛的应用，包括虚拟疗法，教育资源，这种适应性方法可显着增强用户的沉浸感，情感参与以及在增强现实环境中的整体满意度，通过为他们的回答调整信息。调查结果表明，基于神经模糊的SVM-NLP情绪识别算法在识别情绪状态方面具有很高的准确性，这有望创建一种更具表情的元评估，更具情感性和沉浸式。
II型泛-RAF抑制剂Tovorafenib在BRAF-融合黑色素瘤中的临床活性
1。Hutchinson Ke等。Clin Cancer Res。 2013; 19（24）：6696-6702。 2。 Botton，T。等。 CellRep。2019; 29（3）：573-588。 3。 Sun Y等。 Neuro oncol。 2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Clin Cancer Res。2013; 19（24）：6696-6702。 2。 Botton，T。等。 CellRep。2019; 29（3）：573-588。 3。 Sun Y等。 Neuro oncol。 2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。2013; 19（24）：6696-6702。2。Botton，T。等。 CellRep。2019; 29（3）：573-588。 3。 Sun Y等。 Neuro oncol。 2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Botton，T。等。CellRep。2019; 29（3）：573-588。 3。 Sun Y等。 Neuro oncol。 2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。CellRep。2019; 29（3）：573-588。3。Sun Y等。 Neuro oncol。 2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Sun Y等。Neuro oncol。2017; 19（6）：774-785。 4。 Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。2017; 19（6）：774-785。4。Olszanski等。 Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Olszanski等。Ann Oncol。 2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Ann Oncol。2017; 28（Suppl_5）：Abstr。 4583。 5。 Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。2017; 28（Suppl_5）：Abstr。4583。5。Kilburn L等。 Neuro oncol。 2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。 6。 Wright K等。 Neuro oncol。 2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。 7。 提供K等。 海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。Kilburn L等。Neuro oncol。2022; 24（suppl_7）：vii89并介绍了海报。6。Wright K等。Neuro oncol。2020; 22（增刊2）：II46和相关的演示。7。提供K等。海报P250发表于：2021年结缔组织肿瘤学会年会； 2021年11月10日至13日；虚拟会议。
引用：Vera A Grin-Yatsenko (2020) 超低频神经反馈调节脑电位的超慢振荡：一项对照研究。
本研究对超低频神经反馈与主动控制条件心率变异性训练进行了正式比较。研究涉及 17 名年龄在 21-50 岁之间、没有神经或精神疾病史但报告了一些生理或心理不适的参与者。在 20 节训练课之前和之后的测试中，通过视觉 Go/NoGo 测试表现和慢 EEG 振荡的频谱功率来监测参与者的进展。在健康状况和视觉 Go/NoGo 测试结果方面，结果显示超低频神经反馈训练优于心率变异性训练。仅在神经反馈队列中观察到超低频范围内振幅的显著升高。关键词：神经反馈；脑电图；超慢 EEG 振荡；心率变异性；超低频训练
文章信息 发布日期 2024 年 10 月 12 日 Doi: 10.54878/f8bv6y60 关键词 赋权、神经领导力、SCARF 模型、信任、组织领导力
摘要 赋权是一个概念，它表达了个人参与社会和工作生活的自我决定。赋权有两种类型：在个人层面，赋权基于诸如拥有选择、新机会和体验新情况等原则；在组织心理层面，赋权基于通过给予他们完成工作所需的时间来帮助主体从边缘化中恢复，这是与个人成长相关的组织行动。赋权是一个适应过程，需要具有清晰和精确方案的特定组织模型。神经领导力在这种背景下找到了空间，提供了关于领导者如何通过改进管理流程来帮助他的团队的宝贵知识，采用了 David Rock 的地位-确定性-自主性-相关性-公平性（SCARF）模型。该模型基于五条公理，领导者应该在工作场所应用这五条公理，以最好地发挥人们的赋权。让我们详细看看它们表示什么：地位：指个人威望，促进地位的是学习，例如让合作者参与进来并委托他们完成越来越艰巨的任务。确定性：代表着产生更大安全感和幸福感的确定性，领导者必须敢于与团队分享信息，始终给予反馈，让人们感觉更有参与感。自主性：自主性产生信任和责任感，相反，控制会在人脑中产生防御行为。关系：我们是关系型生物，虽然我们生活在社交时代，但我们对关系的需求日益增长，健康的关系可以产生接受和信任。公平性：公平，在公平、公正和正义的意义上被认为是有益的，改善沟通可以促进公平。在一项实验中，志愿者玩一款名为 Cyberball 的电脑游戏，同时他们的大脑接受功能性磁共振成像机的扫描。值得注意的是，在未参与游戏的人中，大脑中负责疼痛的同一区域被激活。结论鉴于此，不和谐的管理者会在大脑中引发负面反应，导致不信任，而了解这种动态的领导者可以让人们更多地参与工作，产生更大的信任，这与催产素（称为信任激素）有关。如果管理得当，通过应用 SCARF 模型，可能会发生重大而公平的组织变革。
神经量化学 | 2022 年 10 月 |第20卷 |第 13 期 |第 923-929 页 | doi: 10.14704/nq.2022.20.9.NQ88118 Surya Prakash Yalla、Senapathi Hemanth、Sig
简介 通过传统途径进行隐藏通信的技术称为隐写术。隐写术有时也称为“隐藏文字”，源于希腊语。隐写术是一种在其他媒体（图片、视频和音频通信）中保留隐藏通信的方法。在当前情况下，由于人们经常通过各种互联网通信应用程序交换数字图像或通过电子邮件传输数字图像，因此隐写术系统使用音频、视频、照片等多媒体项目作为掩护媒介。隐写术是一种通常指将相同的秘密信息隐藏在掩护对象中而不改变秘密信息结构的技术。隐写术使用两种不同的材料：信息和载体。载体是包含信息的物质，而信息是必须隐藏的机密信息。
神经纤维瘤病的靶向治疗
摘要：在过去的几年中，人们认识到，神经纤维瘤病相关肿瘤的治疗通常需要采用与自发性肿瘤不同的方法。考虑到持续性、多发性肿瘤和新肿瘤生长的风险，治疗重点已转移到旨在尽量减少症状的治疗。在这篇综述中，我们将重点介绍将临床前数据转化为神经纤维瘤病患者的治疗试验，特别是 1 型神经纤维瘤病和 2 型神经纤维瘤病。成功抑制 1 型神经纤维瘤病和进行性视神经通路胶质瘤或丛状神经纤维瘤患者的 MEK 是患者护理的重大进步。对于恶性 NF1 肿瘤（如高级别胶质瘤和恶性外周神经鞘瘤）尚未取得类似的成功；对于 2 型神经纤维瘤病或神经鞘瘤患者也没有取得重大进展，尽管正在努力。
表格-b（神经外科）/2024
诊所名称 主管 1 功能神经外科 2 小儿神经外科 3 脊柱诊所 4 血管神经外科 5 颅底外科 6. 创伤/杂项 7. 癫痫神经外科 8. 周围神经诊所 9. 其他 iii. 部门提供的服务：
一种精确且快速校准的语音神经假体
作者的经济利益：Stavisky、Henderson 和 Willett 是斯坦福大学所拥有的知识产权的发明人，这些知识产权已授权给 Blackrock Neurotech 和 Neuralink Corp。Wairagkar、Stavisky 和 Brandman 拥有与加州大学校董会拥有的语音 BCI 相关的专利申请。Stavisky 是 wispr.ai 的顾问，并获得了股权。Brandman 是 Paradromics Inc. 的外科顾问。Henderson 是 Neuralink Corp 的顾问，在 Enspire DBS 的医学顾问委员会任职，也是 Maplight Therapeutics 的股东。MGH 转化研究中心与 Neuralink、Synchron、Axoft、Precision Neuro 和 Reach Neuro 签订了临床研究支持协议，LRH 为其提供咨询意见。麻省总医院 (MGB) 正在召集可植入脑机接口协作社区 (iBCI-CC)；向 MGB 提供的慈善捐赠协议，包括迄今为止从 Paradromics、Synchron、Precision Neuro、Neuralink 和 Blackrock Neurotech 获得的捐赠，都支持 iBCI-CC，LRH 为其提供了帮助。Glasser 是 Sora Neuroscience、Manifest Technologies 和 Turing Medical 的顾问。
引用Chen Z，Fu S，Lai S，Fu M和Du G（2024）循环脂联素和瘦素水平的关联与糖尿病外周神经的风险
糖尿病周围神经病（DPN）是一种流行的糖尿病并发症，影响了所有糖尿病患者一半的糖尿病并发症，主要是周围神经损伤，主要是在四肢中（1）。这种情况显着影响，通过慢性疼痛，感觉递减以及脚部并发症的风险增加，施加大量医疗保健成本和生活质量降低（2）。鉴于对其病理生理学的不完全理解和有效的管理策略的稀缺性，因此对可修改的DPN危险因素的识别对于调整预防性和治疗性干预措施至关重要，旨在遏制其发生率和严重性（3，4）。脂肪因子（包括脂联素和瘦素）在糖尿病并发症（如DPN）中的发展，由于它们参与代谢调节和炎症过程，糖尿病的关键因素及其sequelae的关键因素及其后sequelae，因此获得了识别（5）。脂联素以其抗炎和胰岛素敏化作用而闻名，可为诸如动脉粥样硬化和2型糖尿病（6，7）等疾病提供保护。相反，瘦素具有促炎性特征，通常在肥胖症和2型糖尿病中升高，会导致胰岛素抵抗和代谢功能障碍（6，7）。鉴于这些作用，脂联素和瘦素可能会影响DPN的发展。几项研究探索了2型糖尿病患者脂联素和DPN风险之间的联系，结果混合的结果：有些报告是反向关联（8，9），而另一些则没有明显的相关性（10）甚至阳性联系（11，12）。对瘦素和DPN的研究有限，也不一致（11、13、14）。先前的调查通常会遭受小样本量（8、10、11、13、14），缺乏对混杂因素的调整（8、10、13、14）或将各种糖尿病并发症聚集成单个结果变量（12）。因此，脂联素和瘦素水平与DPN风险之间的关系需要进一步研究。本研究旨在研究脂联素和瘦素的循环水平与糖尿病患者发展DPN的风险之间的关系。通过阐明这些关联，我们的研究可能有助于促进脂肪因子在糖尿病并发症中的作用的越来越多的证据，并为预防和管理DPN的策略提供了发展。