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用于突发 cVEP 脑机接口领域自适应的深度黎曼神经架构
代码调制视觉诱发电位 (cVEP) 在脑机接口 (BCI) 社区中越来越受欢迎 [1]。这种方法采用伪随机视觉闪烁，具有校准时间短等优势，因为只需要学习一个代码。其他解码方法，如按位解码 [2]，已经实现了具有灵活解码周期的自定节奏 BCI。尽管取得了这些进步，但基于 cVEP 的 BCI 仍然主要在实验室环境中进行研究，因为每次使用前都需要重新校准。这一限制与所有 BCI 范式共有的跨会话和跨受试者差异有关。BCI 的这些差异源多种多样 [3]，包括解剖学差异（例如灰质数量变化）、人为因素（例如教育水平和生活习惯差异）或生理因素（例如疲劳、注意力水平和压力水平）。此外，神经生理学差异（例如特定频率范围内频谱功率调制的变化）也会导致这些变化。为了解决这些变化源，人们进行了广泛的研究 [4, 3] 以提出新方法。评估迁移学习方法有两种主要设置，具体取决于目标对象可用的信息量。在最独立的设置中，称为领域泛化，没有来自目标对象的信息，因此模型是在数据上进行训练的
帕金森主义改变了基底神经节皮质网络
在β带中升高的同步振荡活性已被认为是帕金森氏病（PD）的病理生理标记。最近的研究表明，帕金森氏症与丘脑下核（STN）中β爆发活性的幅度和持续时间的增加密切相关。但是，如何从基底神经节（丘脑皮层（BGTC）运动网络）从正常状态变为帕金森氏症状态。在这项研究中，我们同时记录了三个雌性恒河猕猴中的STN，Globus Pallidus（GPI）（GPI）的内部段（GPI）（GPI）和Primary Motor Cortex（M1）的局部现场潜在活性，并表征了Beta爆发活动如何随着动物从正常而过渡到更严重的parkinsonian状态而变化。帕金森氏症与在STN和GPI的低β频段（8 - 20 Hz）中持续时间更长的β爆发发生率增加，而在M1中却没有。我们观察到Beta爆发活性的更大并发，但是，在PD中的所有记录位点（M1，STN和GPI）中。在BGTC网络的多个节点上同时存在低β爆发活性，而PD电动标志的严重程度增加了令人信服的证据，以支持低Beta同步旋转振荡的假说在PD的潜在病理生理学中起重要作用。鉴于其沉浸在整个电机电路中，我们假设这种升高的β波段活性会干扰BGTC网络中信息流的空间 - 时间处理，从而导致PD中的运动功能受损。
原始文章在学龄前儿童中嗜中性粒细胞氧化爆发活性的铁缺乏效应
摘要：铁缺乏贫血（IDA）使人容易受到细菌感染。中性粒细胞的抗菌防御机制是由烟酰胺腺苷二核苷酸磷酸氢（NADPH）氧化爆发策划的，该爆发是铁依赖的。先前的少数研究记录了铁缺陷儿童中性粒细胞氧化爆发的减少，主要基于硝基蓝色四唑测试（NBT）。在全球范围内，使用基于流式细胞术的二氢若丹明（DHR）分析，很少有研究进行研究，而在印度则没有。目的：通过基于流式细胞仪的二氢若丹明（DHR）测定，估计铁缺乏症对5岁以下儿童中性粒细胞氧化爆发活性的影响，并将其与对照组进行比较。方法：在6个月至5岁之间的36名儿童被诊断为中度（HB 7-10 gm/dl），以降级为严重（HB <7 gm/dl）铁缺乏症贫血，作为具有相当数量的性别/年龄匹配对照的病例。分析外周血的血液学和生化参数，例如完整的铁剖面，血清维生素B12和叶酸水平。使用基于流动仪的二氢二胺（DHR）测定法评估中性粒细胞中嗜中性粒细胞的氧化爆发活性。结果：与对照组相比，铁缺乏症贫血患者的NEU促粮素的百分比显着降低了刺激性嗜中性粒细胞中的平均荧光指数和中性粒细胞氧化指数（NOI）的百分比。在情况下，血红蛋白与NOI和中性粒细胞的百分比显示出显着的正相关。结论：得出结论，中性粒细胞氧化爆发参数的显着降低表明对病原体的先天免疫反应不足，并使铁缺乏症贫血患者更容易受到感染，进一步受贫血的严重性。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
预测连续theta爆发刺激的神经可塑性效应，来自电动机的生物标志物引起潜在的TMS输入输出曲线
摘要：神经调节的领域缺乏影响可塑性个体差异的预测指标，这些差异会影响对重复的经颅磁刺激（RTMS）的反应。连续的theta爆发刺激（CTB）是一种以其抑制作用而闻名的RTM的形式，显示了个体之间的可变反应，这可能是由于神经可塑性的差异所致。预测单个CTBS效应可以极大地增强其临床和实验效用。本研究探讨了在神经调节之前测量的电动机诱发电位（MEP）输入输出（IO）参数是否可以预测运动皮层对CTB的反应。IO曲线是通过记录在一系列单脉冲TMS强度上的MEP来从健康成年人中取样的，以获得包括MEP Max和S 50（中点强度）在内的参数。后来比较了刺激前后的Moto Cortex及其MEP的相同位置的CTB。MEP Max和S 50都预测了响应，与CTB后10、20和30分钟的个人MEP变化显着相关（P <0.05，R 2> 0.25）。此外，我们介绍并验证了一种易于实现的生物标志物，该标志物不需要全IO曲线的耗时抽样：MEP 130RMT（中位数为10 MEP，在130％RMT）。MEP 130RMT也是CTBS响应的强有力预测指标（P <0.005，r 2> 0.3）。与先前研究的RTMS响应（BDNF多态性）的遗传生物标志物的头对头比较表明，基于IO的预测因子在解释更多响应变异性方面具有出色的性能。关键字：输入输出曲线，CTB，预测变量因此，在CTBS给药之前得出的IO曲线可以可靠地预测CTB诱导的皮质兴奋性变化。这项工作指向RTMS诊断和治疗应用中调整刺激程序的无障碍策略，并可能提高对其他大脑刺激方法的反应率。
产品数据表
电磁兼容性静电放电免疫测试 - 测试水平：8 kV（空气排放）符合IEC 61000-4-2静电放电免疫测试 - 测试水平：6 kV（接触式放电）符合IEC 61000-4-2 transient/burst immunity test - test level: 2 kV (power lines) conforming to IEC 61000-4-4 Electrical fast transient/burst immunity test - test level: 1 kV (between analogue I/O and operating voltage) conforming to IEC 61000-4-4 Electrical fast transient/burst immunity test - test level: 2 kV (relay wires) conforming to IEC 61000-4-4 Electrical fast transient/burst immunity test - test level: 1 kV (Ethernet line) conforming to IEC 61000-4-4 Electrical fast transient/burst immunity test - test level: 1 kV (COM line) conforming to IEC 61000-4-4 Electrical fast transient/burst immunity test - test level: 1 kV (CAN line) conforming to IEC 61000-4-4 Surge immunity test - test level: 2 kV (power供应（公共模式））符合IEC 61000-4-5激增免疫测试 - 测试水平：1 kV（电源（差异模式））符合IEC 61000-4-4-5激增免疫测试 - 测试水平：1 kV公共模式（数字I/O）符合IEC 61000-4-4-5激增测试测试水平 - 0.5 kV：0.5 kV： 61000-4-5 Conducted RF disturbances - test level: 10 V (0.15...80 MHz) conforming to IEC 61000-4-6 Conducted emission - test level: 150 kHz...30 MHz conforming to EN 55011 Radiated emission - test level: 30 MHz...1 GHz conforming to EN 55011
M15T2G16128A（2R）.pdf
读取并写入DDR3（L）SDRAM的操作是爆裂的，从选定的位置开始，并在编程序列中继续以八个或“切碎的”四个或“切碎”四个爆发。操作从Active命令的注册开始，然后是读取或写入命令。地址位注册了与活动命令的重合一致的一致，以选择要激活的银行和行（BA0-BA2选择银行； A0-A13选择该行；有关特定要求，请参阅“ DDR3（L）SDRAM地址”。使用读取或写入命令注册的地址位用于选择突发操作的启动列位置，确定是否要发出自动precharge命令（通过A10），然后选择“ fly on Fly”（通过A12）（通过A12）（如果在模式寄存器上启用）。
实验室手册
步骤 1：启动进程步骤 2：接受就绪队列中的进程数和时间段（或）时间片步骤 3：为就绪 Q 中的每个进程分配进程 ID 并接受 CPU 突发时间步骤 4：计算每个进程的时间片数，其中进程（n）的时间片数 = 突发时间进程（n）/时间片步骤 5：如果突发时间小于时间片，则时间片数 =1。步骤 6：假设就绪队列为循环 Q，计算进程（n）的等待时间 = 进程（n-1）的等待时间 + 进程（n-1）的突发时间 + 从进程（n-1）获取 CPU 的时间差（a）进程（n）的周转时间 = 进程（n）的等待时间 + 进程（n）的突发时间 + 从进程（n）获取 CPU 的时间差。步骤 7：计算（a）平均等待时间 = 总等待时间/进程数（b）平均周转时间 = 总周转时间/进程数步骤 8：停止进程 1.1.3 程序：