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A.S.在录制技术中 运动学 - 体育 生物学220：微生物学
录制技术学位课程是一项动手实践教育计划，该计划在音频工程，现场声音增强，声音或电影，电视和游戏方面开发关键技能。该程序教授了任何类型的音乐和声音所需的音频基础知识，从摇滚音乐会到古典录音，电影场景再到视频游戏。对记录技术学位课程的接受仅是通过访谈。
用于生理信号记录和闭环神经调节
生物电子植入式设备擅长促进对健康的持续监测并能够早期发现疾病，从而深入了解各种身体器官的生理状况。此外，这些先进的系统在神经调节中具有治疗能力，证明了它们通过直接将刺激直接传递到特定靶标来解决不同医疗状况方面的效果。这项全面的评论探讨了生物医学领域内生物电子设备的发展和应用。特别重点是闭环系统的演变，这基于实时生理反馈而脱颖而出。讨论了人工智能（AI）和边缘计算技术的整合，这显着增强了这些设备的诊断和治疗功能。通过解决可植入设备中的元素分析，当前挑战和未来方向，该评论旨在指导生物电子设备进步的途径。
犯罪现场的音频视频录音。
新刑法引入的主要变化之一是“通过任何音频视频电子方式记录犯罪现场，最好是手机”。通过以可靠的方式捕获犯罪现场，它可以帮助克服矛盾的证人证词和篡改指控的问题。法院正确强调了需要采用新技术的必要性，同时确保了足够的保障措施。但是，该指令的有效执行需要调查机构之间的适当培训，资源和协调。
侵入式记录脑机接口技术发展的文献研究
摘要 — 脑机接口是一个庞大的科学领域，有许多竞争性设计正在使用或测试中。该项目的目标是汇编有关犹他阵列、密歇根探针、神经织网（也称为网状电子）、Neuralink 和 Stentrode 的信息，并比较每种设计的优缺点。特别令人感兴趣的是材料参数、电极数量、异物反应严重程度、热量产生、电极深度、测量动作电位的平均大小和信噪比。比较结果如下：网状电子和 Stentrode 非常有前景，因为它们完全避免了传统的异物反应和细胞死亡问题，但后者以长期使用抗凝剂的风险来换取这些。犹他阵列在所有参数方面都比任何其他研究设计存在更多问题，包括当代的密歇根探针，尽管它们都使用相同的主要材料——硅。研究发现，严格比较这两种设计的实验研究严重缺乏，一旦这些设计再次可用于进一步的医学研究，这种缺乏可能会变得更加明显。
一种耐光无线神经记录 IC，用于利用近红外功率和数据遥测进行运动预测
摘要 — 微型化和无线近红外 (NIR) 神经记录器具有光学供电和数据遥测功能，已被引入作为一种有前途的安全长期监测方法，其物理尺寸在最先进的独立记录器中最小。然而，基于 NIR 的神经记录集成电路 (IC) 面临的主要挑战是在结二极管光感应寄生短路电流存在的情况下保持稳健运行。当信号电流保持较小以降低功耗时尤其如此。在这项工作中，我们提出了一种用于运动预测的耐光低功耗神经记录 IC，它可以在高达 300 µ W/mm 2 的光照下完全发挥作用。它实现了 38 ◦ C 时 0.57 µ W 的最佳功耗，具有 4.1 噪声效率因数 (NEF) 伪无电阻放大器、片上神经特征提取器和单独的微尘级增益控制。通过应用猴子的 20 通道预录神经信号，该 IC 可以预测手指的位置和速度，
用于同步多模式记录的实验室流媒体层
摘要——准确记录人类或其他生物与其环境或其他媒介的相互作用需要通过多种仪器同步数据访问，这些仪器通常使用不同的时钟独立运行。主动的硬件介导解决方案通常不可行或成本过高，无法在任意输入系统集合中构建和运行。实验室流层 (LSL) 提供了一种基于软件的方法，用于根据每个样本的时间戳和跨公共 LAN 的时间同步来同步数据流。LSL 专为神经生理应用而构建，设计可靠，提供零配置功能并考虑网络延迟和抖动，从而实现连接恢复、偏移校正和抖动补偿。这些功能可确保精确、连续的数据记录，即使在遇到中断的情况下也是如此。截至 2024 年 2 月，LSL 生态系统已发展到支持 150 多个数据采集设备类，并与使用多种编程语言编写的客户端软件建立了互操作性，包括 C/C++、Python、MATLAB、Java、C#、JavaScript、Rust 和 Julia。 LSL 的弹性和多功能性使其成为多模态人类神经行为记录的主要数据同步平台，现在它得到了各种软件包的支持，包括主要的刺激呈现工具、实时分析包和脑机接口。除了基础科学、研究和开发之外，LSL 还被用作从艺术装置到舞台表演、互动体验和商业部署等场景中的弹性和透明后端。在神经行为研究和其他神经科学应用中，LSL 促进了使用公共时间基上的多个数据流捕获生物动态和环境变化的复杂任务，同时捕获每个数据帧的时间细节。
记录和报告由顾问主导的选择性治疗的转诊治疗 (RTT) 等待时间
对于通过接口服务转诊至二级护理的 NHS 电子转诊服务患者，可能有两个 UBRN 与同一路径相关联。当在同一 RTT 期间创建第二个 UBRN 时，它将与第一个 UBRN 相关联，并且第一个 UBRN 的转换日期将是 RTT 时钟开始的日期。在患者转换第二个 UBRN 时，RTT 时钟继续滴答作响。接口服务应监控其工作列表，以确保患者及时预订了第二个后续预约。路径的标识符将是第一个 UBRN，而不是第二个 UBRN。
高度可定制的3D微电极阵列，用于体外和体内神经元组织记录
平面微电极阵列（MEAS） - 体外或体内 - 神经元信号记录缺乏对神经网络功能和突触可变性的详细理解所需的空间分辨率和功能的信号噪声比（SNR）。为了克服这些局限性，将高度可定制的三维（3D）打印过程与薄膜技术结合使用，并使用自动对准模板辅助的电化学沉积工艺来制造基于3D打印的衡量标准，以基于STI效率或灵活的底物。显示具有设计灵活性和身体鲁棒性的设备用于记录不同体外和体内应用中的神经活动，可实现高高度比率3D微电极高达33：1。在这里，测量在3D神经元培养物，视网膜外植体和活小鼠皮层中成功记录神经活动，从而证明了3D MEA的多功能性，同时保持高质量的神经记录。可自定义的3D MEA为在常规或各种病理状况下（体外和体内）研究神经活动提供了独特的机会，并有助于药物筛查和神经调节系统的开发，这些系统可以准确地监测大型神经网络的活性。
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。