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卫生，医学和人类计算机界面的耳式生物电子设备
最新的动力和符合微电子制造的进展为健康监测和疾病治疗开辟了机会。其他材料工程的进步，例如导电，皮肤样水凝胶，液体金属，电动纺织品和压电薄膜的开发提供了安全舒适的方式，可以与人体接口。一起，这些进步使具有集成的多模式感应和刺激能力的生物电子设备的设计和工程能够在身体上的任何地方佩戴。在这里特别感兴趣的是，外耳（耳膜）提供了一个独特的机会来设计具有高度可用性和熟悉程度的可扩展生物电子设备，鉴于耳机的广泛使用。本评论文章讨论了能够生理和生物化学感应，认知监测，靶向神经调节以及对人类计算机相互作用的控制的耳朵生物电子设备开发的最新设计和工程进步。从这个可扩展的基础上讲，研究和工程的增长和竞争将增加，以推动耳态生物电子学。这项活动将导致患者和消费者对这些智能耳机式设备的采用增加，以跟踪健康，治疗医疗状况以及增强人类计算机的相互作用。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究
在多变量回归分析中，休息的习惯是参与者中简历的重要预测指标。与没有经常休息的人相比，患有CVS的可能性降低了56.1％。这一发现与其他研究相一致，显示休息时的风险降低模式（5、6、11、12、25）。这可能是由于闪烁率提高，同时休息时，由于闪烁率降低被认为通常会导致眼睛干燥和刺激的眼睛（26）。在许多情况下，建议在需要坐在相同姿势的任务中进行微裂（13）。和20-20-20规则的重要性永远无法强调。美国验光学会（AOA）建议遵守20-20-20的规则，该规则指出，您应该每20分钟至少花20分钟凝视20英尺外的东西。这使您的眼睛能够放松和润滑，因为眨眼更大。经常停顿可以帮助个人更好地集中精力（1）。
高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
贝塔爆发质疑脑机接口的统治力
目前，构建可靠的脑机接口 (BCI) 的努力涵盖了多个方面，从硬件到软件，再到更复杂的实验协议和个性化方法。然而，尽管付出了这些努力，但仍有显著改进的空间。我们认为，一个相当被忽视的方向是将 BCI 协议与基础神经科学的最新进展联系起来。鉴于这些进展，特别是对 beta 频带活动的爆发性特征和 beta 爆发的多样性的描述，我们重新审视了 beta 活动在“左手 vs. 右手”运动想象任务中的作用。目前针对此类任务的解码方法利用了运动想象在感觉运动皮层中产生时间锁定的诱导功率变化这一事实，并依赖于带通滤波功率变化或协方差矩阵，这些矩阵也描述了从不同通道记录的信号中共同变化的功率变化。尽管人们对运动想象过程中 beta 爆发活动的动态知之甚少，但我们假设 beta 爆发的调节方式应该类似于其在执行真实上肢运动时的活动。我们表明，基于 beta 突发调制模式的分类特征产生的解码结果等于或优于多个开放脑电图数据集中通常使用的 beta 功率，从而提供了对这些生物标志物特异性的洞察。
通过大脑 - 计算机界面检测情绪时，分析驾驶任务的影响
抽象的交通事故是年轻人中死亡的主要原因，这个问题今天造成了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是大脑计算机界面（BCIS）是最有前途的。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者在驾驶场景中的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图来检测情绪。此外，已经设计了一个用例，其中有两种情况。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驾驶模拟器的主要任务。以这种方式，旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可用于检测两种情绪（非刺激和愤怒）的准确性99％，三种情绪（非刺激性，愤怒和中性）的93％，四种情绪（非刺激性情绪（非刺激）（非刺激性，愤怒，中立和快乐）的精度为75％。
为被动脑机接口应用开放多会话、多任务脑电图认知数据集
脑机接口，尤其是被动脑机接口 (pBCI)，由于能够估计和监控用户心理状态，越来越受到基础研究和应用研究与开发社区的关注。测试新的管道和基准分类器以及特征提取算法是进一步研究该领域的关键。不幸的是，pBCI 研究中的数据共享仍然很少。COG-BCI 数据库包含 29 名参与者在 3 个独立会话中的记录，这些会话中有 4 个不同的任务 (MATB、N-Back、PVT、Flanker)，旨在引发不同的心理状态，总共超过 100 小时的开放 EEG 数据。该数据集在主观、行为和生理层面进行了验证，以确保其对 pBCI 社区的实用性。此外，还给出了一个概念证明，其中包含心理工作量估计管道和结果的示例，以确保数据可用于 pBCI 管道的设计和评估。这项工作为在开放科学框架中推广 pBCI 的使用做出了巨大努力。
社区对脑机接口的看法
受邀回答问题的 950 人中，有 846 人参与，其中 806 人完成了调查。调查对象的人口结构多种多样，大多数受访者年龄在 36-45 岁之间（26%），性别均衡（52% 为女性），主要为白种人（86%）。大多数受访者（98%）从未使用过 BCI，65% 的人在调查前并不知道 BCI 的存在。人们对 BCI 类型的偏好因情况而异。伦理问题很普遍，尤其是植入风险（98%）和成本（92%）。在人口统计变量和对 BCI 的不平等、监管及其在医疗保健中的应用的看法之间存在显著关联。结论：尽管人们对 BCI 有着浓厚的兴趣，尤其是用于医疗应用的 BCI，但伦理问题、安全和隐私问题仍然十分重要，这凸显了需要明确的监管框架和伦理准则，以及教育举措来提高公众的理解和信任。通过共同设计原则促进公众讨论并让潜在用户、伦理学家和技术专家等利益相关者参与设计过程，有助于使技术发展与公众关注保持一致，同时也帮助开发人员积极解决道德困境。
动态平均场理论算法及量子计算机实验
原子尺度模拟的量子计算算法和实验的发展主要集中在分子的量子化学上，而它们在凝聚态系统中的应用却很少被探索。在这里，我们提出了一种量子算法，用于在目前可用的量子计算机上对凝聚态系统进行动态平均场理论 (DMFT) 计算，并在两个量子硬件平台上进行了演示。DMFT 需要正确描述具有强关联电子的一大类材料。计算上的挑战部分来自于解决与浴耦合的相互作用杂质的有效问题，该问题在传统计算机上随着系统规模呈指数级增长。量子计算机有望实现指数级加速，但迄今为止提出的算法都是基于波函数的实时演化，这需要高深度电路，因此量子硬件的噪声水平必须非常低。我们在此提出了一种替代方法，该方法使用基态和激发态的变分量子本征求解器 (VQE) 方法获得所需的量，作为精确对角化杂质求解器的一部分。我们提出了双位点 DMFT 系统的算法，我们使用传统计算机上的模拟以及超导和捕获离子量子比特上的实验对其进行了基准测试，证明了该方法适用于在当前可用的量子硬件上运行 DMFT 计算。
脑机接口的模拟触觉共享控制改善了人机协作
Nadia Sciacca，Tom Carlson Aspire Create，伦敦大学学院 RNOH，斯坦莫尔，HA7 4LP，英国 电子邮件：{nadia.sciacca.17; t.carlson}@ucl.ac.uk 摘要— 如今，技术为人类提供了许多交流几乎所有事物观点的方式。视觉、听觉和触觉媒体是人类最常用的媒体，它们以如此自然的方式支持交流，以至于我们甚至不会主动考虑使用它们。但是对于那些失去运动或感觉能力的人来说，他们很难或不可能控制或感知这些技术的输出，该怎么办？在这种情况下，也许唯一的交流方式可能是直接使用脑信号。因此，本研究的目标是为四肢瘫痪的人（他们可能被限制在自己的房间或床上）提供一种远程呈现工具，以促进我们许多人认为理所当然的日常互动。在我们的案例中，远程呈现工具是一个远程控制的机器人。它可以作为用户日常生活的一种媒介，通过虚拟方式与位于远程房间或地方的朋友和亲戚联系，或者与不同的环境进行探索。因此，目标是设计一个人机系统，使用户能够仅使用思想来控制机器人。技术部分由脑机接口和视觉界面组成，以实现机器人的“模拟触觉共享控制”。在用户和机器人之间实现共享运动控制，并实现自适应功能分配以管理情况的难度。利用这种“模拟触觉反馈”的控制方案是使用人机合作框架进行设计和评估的，并且已经通过五名参与者评估了这种交互方式的好处。初步结果表明，使用“模拟触觉反馈”的控制和合作比没有“模拟触觉反馈”更好。