近年来随着研究的深入,高导热复合材料多是通过构建三维网络结构来获得的。14,36制备三维CF骨架的常用方法有简单的共混法、37,38化学气相沉积法(CVD)、39电泳沉积法、40,41静电锁定法42-44和冷冻干燥取向法45,46然而在共混工艺和CVD作用下,CF细丝通常随机、无序地分布在前驱体基体中。具有无取向CF结构的复合材料不易实现连续的热传输路径。为了构建连续的导热网络结构,提高CF的取向度已被证明是一种有效的手段。13众所周知
根据建构主义理论,学生只有通过自己的知识构建才能理解各种概念(例如 Bachtold,2013 年;Chrzanowski 等人,2018 年;Fratiwi、Samsudin、Ramalis 和 Costu,2020 年;Khanna、Mello 和 Revzen,2012 年;Kiryak 和 Calik,2018 年)。这似乎是合理的,只有通过学生重建自己的知识才能克服误解(例如 Aksit 和 Wieber,2020 年;Fratiwi 等人,2019 年;Kaniawati 等人,2019 年;Lin、Hsu 和 Yeh,2012 年)。学生有一些概念可以解释一些数学和科学现象,但这些概念与教学中提出的当前公认的学科概念不同。由于学生的概念通常与所教的概念不同,并体现了学生的推理能力,因此物理和科学教育必须认真对待这些概念(Alanazi,2020)。误解是如此
神经解码可以概念化为通过特征空间将大脑反应映射回感官刺激的问题。我们引入了 (i) 一种新颖的实验范式,该范式使用具有先验已知特征表示的、控制良好但高度自然的刺激,以及 (ii) 其实现,用于从大脑记录中对面部进行超现实感知重建 (HYPER)。为此,我们在神经解码管道的最早步骤中使用生成对抗网络 (GAN),通过获取 fMRI 数据,因为受试者会感知由 GAN 的生成器网络合成的面部图像。我们表明,用于生成的潜在向量有效地捕获了与 fMRI 测量相同的定义刺激属性。因此,GAN 潜在向量可用作感知图像的基础特征,可以预测(重新)生成,从而实现迄今为止最准确的感知重建。
我们描述了 Sketch-and-Stitch 方法,该方法将认知模型和 EEG 结合起来,以重建受试者的认知。该方法在视频游戏的背景下进行了测试,其中动作高度相互依赖且变化多端:只需在 30 分之一秒内改变是否按下某个键就会导致截然不同的结果。Sketch 级别识别游戏中的关键事件,Stitch 级别填充这些事件之间的详细操作。关键事件往往会产生强大的 EEG 信号,认知模型提供关键事件之间各种转换的概率以及这些事件之间的间隔分布。这些信息可以组合成一个隐式半马尔可夫模型,该模型可以识别最可能的关键事件序列及其发生时间。Stitch 级别从广泛的模型游戏库中选择详细操作来生成这些关键事件。从库中选择哪个动作序列的决定取决于它们产生 EEG 信号较弱方面的能力。最终的方法可以通过受试者的脑电图生成相当引人注目的实际比赛重播。
摘要 — 实用的脑机接口已被广泛研究,以利用现实世界中的脑信号准确检测人类意图。然而,脑电图 (EEG) 信号由于行走和头部运动等伪影而失真,因此脑信号的幅度可能比所需的 EEG 信号大。由于这些伪影,在移动环境中准确检测人类意图具有挑战性。在本文中,我们提出了基于生成对抗网络的重建框架,使用行走过程中的事件相关电位 (ERP)。我们使用预训练的卷积编码器来表示潜在变量,并通过形状类似于编码器对立面的生成模型重建 ERP。最后,使用判别模型对 ERP 进行分类,以证明我们提出的框架的有效性。结果,重建的信号具有与站立期间的 ERP 类似的重要成分,例如 N200 和 P300。重建的 EEG 的准确性与行走期间的原始噪声 EEG 信号相似。重建的 EEG 信噪比显著增加至 1.3。生成模型的损失为 0.6301,相对较低,这意味着训练生成模型具有较高的性能。重建的 ERP 因此在降噪效果下在行走过程中的分类性能有所提高。即使在移动环境中,所提出的框架也可以帮助基于脑机接口识别人类意图。
损伤和疾病中的神经修复是再生医学中迫切需要解决的问题。由于大脑替换丢失和受损神经元的能力本质上有所下降,逆转长期认知和功能障碍是一个独特的问题。多年来,随着对神经发生机制的细胞和分子理解的进步,加上生物技术工具的先进性,神经修复已成为一个跨学科领域,该领域整合了发育神经生物学、移植和组织工程的发现,以设计针对疾病和患者的治疗方法,旨在促进本土康复或提供外源性低免疫原性干预。在破译神经个体发生蓝图和注释人类基因组方面的进展导致了有针对性的治疗机会的发展,这些机会有可能治疗最脆弱的患者群体,并且其临床研究结果表明即将实现临床转化。本综述讨论了成人神经发生研究结果如何为针对内源性神经再生机制的干预措施的开发提供参考,以及生物技术的进步(包括使用新的基因编辑工具)如何使有前途的复杂神经移植策略的开发成为可能。采用针对潜在神经病理学的多管齐下的策略,包括促进内源性再生、纠正患者的基因组突变以及输送转化的神经前体和成熟的疾病相关神经元群来替代受伤或丢失的神经组织,这已不再是幻想。
但是,该技术具有明显的限制,因为单个组件的失败将禁用整个数据链。为了自动断开前端卡的故障并重组数据传输通道以最大程度地减少数据丢失。对原始FEC设计进行了修改,以实现数据链重建功能。新设计的FEC使用基于FPGA(SF)的SDRAM和基于反将的FPGA(AF),它们执行了处理数字数据所需的所有逻辑功能。图2显示了FEC的实现草图。图3显示数据处理逻辑的一般操作图。