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对有和没有撑杆的非平滑岩石表面之间断裂电导率的实验和数值研究
裂缝电导率的增强对于有效恢复地下资源（例如地热能和石油烃）至关重要。支撑剂，注射到液压裂缝中以保持其电导率的颗粒状材料，主要是在光滑裂缝的背景下（即平滑岩石表面之间的裂缝）进行了研究。然而，地球储层中常见的非平滑裂缝（即，粗糙岩石表面之间的裂缝）很常见，因此需要进一步研究。在这项研究中，我们对具有非平滑表面的页岩板上的断裂电导率进行了实验室测量，并使用晶格玻尔兹曼（LB）方法进行了数值模拟，该方法旨在研究具有和没有预料的情况下的非平滑裂缝的电导率。当陶瓷支撑剂浓度为2 lb/ft 2
SUPER：利用生物反馈增强脑机接口增强人机防御协作——初步结果
本文介绍了实时系统用户性能增强 (SUPER) 项目的初步结果，该项目通过集成生物反馈的新型人机界面 (HCI) 探索远程自主系统 (RAS) 操作员的人类增强 (HA)。我们的方法旨在超越国防和安全行动中现有的性能基准，为 RAS 操作员开发人类数字孪生做出贡献。SUPER 的多模态生物反馈系统整合了来自大脑活动、听觉和眼球运动等生理信号的数据，通过机器学习提供对认知状态的高级理解。模拟危险环境医疗分诊场景作为实验刺激，采用受试者间设计，有 32 名参与者。他们在三种条件下执行远程分诊任务：没有实时生物反馈的对照组（n=12）、提供实时生物反馈的系统（n=12）和具有认知训练课程的系统（n=8）。这种场景使我们能够评估实时生物反馈和大脑训练对高需求 RAS 任务期间认知功能的影响。 SUPER 满足了国防部门管理高脑力负荷的需求，其创新的生物反馈系统旨在实时最大限度地提高操作员的表现，其潜在应用范围超出了国防领域。初步结果令人鼓舞，表明参与者的表现与他们的认知状态之间存在很强的相关性。
纳米座和微瘤的影响对激光处理的铜表面的二级电子产率和电阻
激光表面结构是一种有效的技术，用于在统一接近或低于统一的铜表面具有二级电子产量（SEY）值。然而，最小化SEY的属性，例如中度深凹槽和重新沉积的纳米颗粒，可能导致不良后果，包括增加射频表面电阻。这项研究系统地检查了有关旨在消除重置吸附的颗粒的不同清洁程序的数据。连续清洁步骤后迭代使用各种分析技术，从而提供了对不断发展的表面特征的见解。收集的实验结果确定了微沟，凹槽方向以及相关颗粒对次级电子产率和表面电阻的明显影响。在凹槽中保持高颗粒物覆盖范围的同时露出波峰会导致SEY值和表面电阻的降低，这表明凹槽的尖端对表面电流密度的影响比凹槽深度更为重要。同时，凹槽中的纳米颗粒对SEY值具有比表面暴露的尖端更重要的影响。
胶体凝胶作为处理化学品的有效工艺……
作者 C Lepeytre · 2021 · 被引用 5 次 — 化学、生物、放射和核 (CBRN) 事故或袭击通常会传播。建筑物和结构内外的 25 种污染物...
脑机接口的伦理问题 - ucf stars
STARS 引文 STARS 引文 Lynn, Devon J.，“脑机接口的伦理学”（2024 年）。优等生论文。17. https://stars.library.ucf.edu/hut2024/17
用于认知增强的计算机接口
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑和外部计算机之间的直接通信，从而可以处理大脑活动并控制外部设备。虽然 BCI 通常用于医疗目的，但它在非医疗用途上也可能大有可为，可以释放人类的神经认知潜力。在本文中，我们讨论了使用 BCI 进行认知增强的前景和挑战，特别关注侵入式增强 BCI (eBCI)。我们讨论了 eBCI 的伦理、法律和科学含义，包括与隐私、自主权、不平等以及认知增强技术对社会的更广泛影响有关的问题。我们得出的结论是，eBCI 的发展所带来的挑战远超实际的利弊，还引发了关于有意识自我的本质以及我们是谁、我们是什么以及应该成为什么的基本问题。
算法驱动的机器人发现多氧胺...
在20世纪初期，认知研究和动物行为研究的进步引发了训练动物使用筛查的努力。自从Skinner在1948年对鸟类进行实验以来，通过在屏幕上啄食鸽子来指导炸弹[52]，研究人员将屏幕作为动物与合并者之间的主要接口，通常以行为和对刺激的行为和反应来量化的相互作用。这项工作旨在评估视觉和其他歧视，测量其他类型的反应并告知育种工作[19]，最常见于私人[40]，狗[59]，鸟类[33]和大鼠[41]。本文所考虑的特定于狗的研究表明，犬类识别物体，其他狗和屏幕上显示的人[4]，并且可以跟踪那里显示的物体[59]。最近的工作已经遵循人类计算机相互作用（HCI）学术界如何满足计算机的需求，从而关注如何设计机器以与动物的认知和生理需求相融合[38]。据，科学家们研究了计算机屏幕如何支持动物的体验丰富，有助于帮助助手动物的工作，并支持成功的动物 - 机机相互作用
EEG-Deformer：用于脑机接口的密集卷积变换器
摘要 — 有效学习脑电图 (EEG) 信号中的时间动态具有挑战性，但对于使用脑机接口 (BCI) 解码大脑活动至关重要。尽管 Transformers 因其长期顺序学习能力在 BCI 领域广受欢迎，但大多数将 Transformers 与卷积神经网络 (CNN) 相结合的方法都无法捕捉 EEG 信号从粗到细的时间动态。为了克服这一限制，我们引入了 EEG-Deformer，它将两个主要的新组件合并到 CNN-Transformer 中：(1) 分层粗到细 Transformer (HCT) 块，将细粒度时间学习 (FTL) 分支集成到 Transformers 中，有效辨别从粗到细的时间模式；(2) 密集信息净化 (DIP) 模块，利用多级、净化的时间信息来提高解码准确性。对三项代表性认知任务（认知注意力、驾驶疲劳和心理负荷检测）进行的全面实验一致证实了我们提出的 EEG-Deformer 的通用性，表明它的表现优于或与现有的最先进方法相当。可视化结果表明，EEG-Deformer 从神经生理学上有意义的大脑区域学习相应的认知任务。源代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EEG-Deformer 找到。
副溶血性弧菌在微塑料表面定植的体外研究
微塑料 (MP) 是一种较小的塑料，在水生环境中普遍存在。先前的研究报告称，从公共市场和养虾场收集的虾类的胃肠道中存在 MP。有报道称，包括潜在致病菌在内的生物膜群落可以附着在 MP 表面。MP 摄入后会带来重大的健康和经济风险，包括可能接触副溶血弧菌 (Vp)——一种在 MP 表面高浓度发现的显著虾病原体——增加虾的疾病风险并可能进入人类食物链。在这项研究中，对来自菲律宾布拉坎省虾场和不同湿货市场的凡纳滨对虾进行了 MP 污染测试以及 Vp 在 MP 表面的附着和定植测试，并进行了体外测试。分离的 MP 经过化学消化和浮选分离，然后用立体显微镜成像并根据其形态特征进行表征。分离的假定 MP 经常以不规则形状的碎片形式观察到。衰减全反射-傅里叶变换红外光谱结果证实，只有来自 Hagonoy 和 Meycauayan 湿货市场的南美白对虾获得的 MP 才会表现出与聚乙烯 (PE) 基塑料典型的 CH 拉伸振动相对应的特征吸收带。在一组原始的 PE 基塑料（一个表面较光滑（PE1），一个表面较粗糙（PE2））上观察到 Vp 的附着。扫描电子显微镜图像证实了 Vp 附着在这些 MP 表面，并显示最早在孵育 1 小时后就可以看到定植。PE2 导致粘附细菌的数量高于 PE1，这表明表面粗糙度在 MP 上的细菌定植中起着重要作用。然而，观察到的这种差异并不具有统计学意义，这表明还应考虑温度、pH、盐度和营养物质可用性等其他参数。这项研究表明，采样地点的虾受到了 MPs 的污染，并且基于 PE 的 MPs 可以成为 Vp 的定殖场所。