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糖尿病性肾病Wistar大鼠的喂养脂肪多氧化锌氧化锌纳米颗粒乳液对谷胱甘肽过氧化物酶和抗胰岛素产生的影响
T.多元化是从印度尼西亚中部爪哇省马格兰市的农村地区获得的。该植物由Penelitian实验室Dan Pengujian Terpadu（LPPT），Gadjah Mada大学（UGM）确定。按照Muniroh等人概述的方法，使用70％乙醇通过70％乙醇提取多元链球菌的叶子。[12]。随后，通过将1.5 g硫酸锌七含锌硫酸盐溶解在162.5 mL的蒸馏水中，并将2 g羟基氧化钠溶解在50 mL的去离子水液滴中，并将2 g羟基氧化钠溶于162.5 ml的蒸馏水中，从而合成氧化锌（ZnO）纳米颗粒。将沉淀物过滤，用纯净水洗涤，在60°C下干燥24小时，并在400°C下凝固2小时。对于乳液，将7.5毫升的原始椰子油，52.5毫升的补间和25 mL聚乙烯甘油加热至70°C。水相逐渐添加到油相中，同时连续搅拌直至发生皂化。ZnO纳米晶体的浓度为1％。T.多样化锌 - 氧化物纳米颗粒（TDNP）乳液是通过将T. diversifolia提取物溶液与ZnO溶液中的9：1比混合而成制备的，从而浓度为1 mm。然后将混合物在28°C下搅拌几个小时[13]。
带有光电反馈的基于激光的储层计算机的不对称性能
基于物理的神经形态计算是当前数字技术的有前途的算法，因为其能量效率，并行性的潜力和较大的带宽。在各种体系结构中，复发性神经网络（RNN）特别适合以频度依赖性（例如音频和视频信号）处理数据[？]。但是，他们解决特定任务的监督培训通常是数据密集型的，需要调整网络的互发矩阵，这是硬件实现的挑战。储层计算（RC）提供了一个框架来通过简化训练过程来克服此问题，从本质上讲，将RNN未经训练以及在结合RNN节点的瞬时响应的输出层上使用简单的lin-1 eR-ear回归[？？]。这些考虑因素通过使用七个技术平台（包括微电子学，旋转和光子学[？？]。在后一类中，已经提出了各种插曲[？ ]包括大规模的自由空间体系结构[？？？]，光反馈体系结构[？？？]和光子集成电路[？？]。这些物理系统已经在各种任务上证明了最先进的性能，包括非线性通道均衡，混乱的时间序列预测和语音识别[？]。]，其中一个物理非线性反馈体系结构依赖于时间延迟储层（TDRC）方法[？
两个更好？将BCI和神经反馈的EEG和FMRI结合在一起：系统评价
脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是两种常用的非侵入性技术，用于测量神经科学和脑部计算机接口（BCI）中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率，但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中，我们专注于在神经反馈（NF）中使用脑电图和fMRI，并讨论结合两种方式的挑战，以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号，以便更好地了解两种方式之间的关系。然而，脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究，从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。
迈向整合的EEG-fMRI-神经反馈
神经反馈 (NF) 允许通过返回从大脑活动测量中实时提取的信息来对自己大脑活动的特定方面进行自我调节。这些测量通常通过单一模态获得，最常见的是脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI)。EEG-fMRI-神经反馈 (EEG-fMRI-NF) 是一种新方法，它同时提供基于 EEG 和 fMRI 信号的 NF。通过利用这两种模态的互补性，EEG-fMRI-NF 为定义双模态 NF 目标开辟了新的可能性，这些目标可能比单模态目标更强大、更灵活、更有效。由于 EEG-fMRI-NF 允许反馈更丰富的信息，因此出现了一个问题，即如何同时表示 EEG 和 fMRI 特征，以便让受试者实现更好的自我调节。在这项工作中，我们建议在单个双模态反馈（集成反馈）中表示 EEG 和 fMRI 特征。我们介绍了两种用于 EEG-fMRI-NF 的整合反馈策略，并通过组间设计比较了它们对运动想象任务的早期影响。BiDim 组 (n=10) 获得了二维 (2D) 反馈，其中每个维度都描绘了一种模态的信息。UniDim 组 (n=10) 获得了一维 (1D) 反馈，通过将两种类型的信息合并为一个，进一步整合了这两种信息。UniDim 组的在线 fMRI 激活明显高于 BiDim 组，这表明 1D 反馈比 2D 反馈更容易控制。然而，BiDim 组的受试者产生了更具体的 BOLD 激活，右上顶叶的激活明显更强 (BiDim > UniDim，p < 0.001，未校正)。这些结果表明，2D 反馈鼓励受试者探索他们的策略以招募更具体的大脑模式。总而言之，我们的研究表明，1D 和 2D 集成反馈是有效的，但似乎也是互补的，因此可用于双模 NF 训练计划。总之，我们的研究为开发灵活有效的双模 NF 范式铺平了道路，这些范式充分利用双模信息并适用于临床应用。
基于工业反馈
数字双胞胎范式是一项非常有前途的技术，可以应用于各种领域和应用程序。但是，它缺少用于分类和定义用例的统一框架。本文的目标是解决确定的差距。使用现场研究和自下而上的方法，它旨在对工业数字双胞胎的各种用途进行分类，以帮助正式化概念并合理地通过一系列工业领域的采用。该研究是基于采用基本理论原理从各种垂直领域收集用例的迭代过程。提取，合成，分组和抽象的使用情况方案，以开发可操作的用例分类框架。本文介绍了由此产生的分类法，并通过详细说明实际工业用例（包括其价值主张和应用领域）来说明它。对用例的收集，分类和分析导致对数字双胞胎学术和工业定义中提出的共同方面进行了研究。的目标是将这些方面结合在一起，成为务实而统一的定义，未来工业联盟（AIF）委员会汇聚在一起。这项工作的主要贡献包括从共同的工业和学术角度提出提议，（i）第一个独立于领域的数字双胞胎用例的系统收集，（ii）分析和分类数字双胞胎用例及其需求的综合框架，以及（iii）对工业数字化的共识，以贡献这种结构性的构图和标准化，以实现这种结构化和标准化。
来自含量丰富的原料的生物燃料：全面评论
生物燃料被认为是以可持续的方式满足未来能源供应需求的杰出替代化石燃料。通常，它们是由木质纤维素原料生产的。与富含浓度蛋白的原料相比，生物乙醇生产的木质纤维素原材料的糖化是一个繁琐的过程。各种富含菊粉的原料，即。耶路撒冷朝鲜蓟，菊苣，大丽花，芦笋sp。等。也被利用用于生产生物燃料，即。生物乙醇，丙酮，丁醇等。富含菊粉的原料的无处不在的能力和大量菊粉的存在使它们成为生产生物燃料的强大底物。不同的策略，即。已经探索了分离的水解和发酵，同时的糖化和发酵以及巩固的生物处理，以将富含二氨基蛋白的原料转化为生物燃料。这些生物处理策略是简单有效的。本评论详细阐述了生物燃料生产的富含浓度蛋白的原料的预期。为富含菊粉的原料转换而利用的生物过程策略也得到了强调。
基于 fNIRS 的神经反馈治疗中，针对 DL-PFC 的主观控制感与通过短通道校正确定的神经激活有关
神经反馈 (NF) 训练是一种很有前途的预防和治疗方法，可预防和治疗大脑和行为障碍，背外侧前额叶皮层 (DL-PFC) 是一个相关的研究区域。功能性近红外光谱 (NIRS) 最近已应用于 NF 训练。然而，这种方法对脑外血管化高度敏感，这可能会对皮质活动的测量造成偏差。在这里，我们通过评估生理混杂因素在不同信号过滤条件下通过短通道离线校正对 NF 成功的影响，检查了针对 DL-PFC 的 NF 训练的可行性及其特异性。我们还探讨了个人心理策略是否会影响 NF 成功。30 名志愿者参加了一次 15 次 NF 试验，他们必须提高双侧 DL-PFC 的氧合血红蛋白 (HbO2) 水平。我们发现，0.01–0.09 Hz 带通滤波比 0.01–0.2 Hz 带通滤波更适合突出显示仅限于 DL-PFC 中的 NF 通道的大脑激活。保留 15 次最佳试验中的 10 次，我们发现 18 名参与者（60%）成功控制了他们的 DL-PFC。使用短通道校正后，这一数字下降到 13 名（43%）。一半的参与者报告了积极的主观控制感，而“欢呼”策略似乎对男性更有效（p < 0.05）。我们的结果显示，在一次会话中 DL-PFC fNIRS-NF 就成功了，并强调了考虑皮质外信号的价值，这会对 NF 训练的成功和特异性产生深远影响。
神经反馈用于认知增强和干预以及大脑可塑性
在大脑发育的关键时期，神经元的可塑性会在整个生命过程中保持下去。因此，可塑性是大脑发育和学习的基础。可塑性可以通过阅读、音乐、艺术、体育、学习等认知要求高的活动来刺激。与更传统的方法（包括在临床环境中）相比，大脑学习新事件的能力可以得到进一步刺激或增强，这要归功于涉及反复执行精确设计的行为协议的特定训练。这些行为协议通常源自实验室环境，它们在开放环境中的可用性通常通过将它们嵌入到有趣的资源（包括所谓的严肃游戏）中来提高。这些行为协议的一个子系列将行为训练与对生理特征（例如心率（生物反馈）或皮质产生的信号（神经反馈））的实时定向控制相结合，以便参与者可以学会将这种反馈与他们正在产生的行为联系起来。具体来说，神经反馈是一种基于向参与者（无论是患者还是健康志愿者）提供在产生特定行为过程中的大脑功能信息的方法（图 1）。反馈给参与者的这些信息可以是与感兴趣的行为有因果关系的特定大脑区域的直接激活水平，也可以是反映更具体大脑功能的更精细的信息，例如功能连接测量或解码的大脑状态或认知信息。神经反馈已被证明可以触发积极的行为结果，例如缓解广告症状或改善特定的认知功能。这些积极的行为结果依赖于大脑可塑性机制和受试者终生学习的能力。因此，神经反馈被认为是一种
饮食草料比例和杂交对哺乳奶牛的饲料效率和甲烷排放的影响
奶牛饮食中增加的草料比例（FP）会减少人类可食用食品的竞争并降低饲料成本，尤其是在低输入系统中。但是，增加FP会降低产生性，并可能增加甲烷（CH 4）发射参数。这项工作旨在研究FP和繁殖对饲料效率和CH 4排放参数的影响。在1992年至2010年之间在Agri-Food和Biosciences研究所进行的32个单个经验的数据在这项研究中被利用，导致来自796 Holstein-Friesian（HF），50名Norwegian Red（NR），46泽西HF（J HF）和16 NR HF HF牛的数据。饮食包括不同比例的草料和浓缩物，取决于每个实验的实验方案。线性混合模型用于研究低（LFP； 10％至30％），培养基（MFP； 30％至59％），高（HFP； 60％至87％）和纯净（对于; 100％）FP（; 100％）FP（干物质[DM]基础）以及对饲料的效率和4发射剂量识别剂量的纯种（干物质[DM]基础）和纯化（100％）FP（DRE）和多种饮食分析的效果。相同的变量。与HFP（15.3 kg/d）和（13.8 kg/d）相比，提供LFP（17.3 kg/d）和MFP（17.9 kg/d）的母牛的总干物质摄入量（DMI）更高（17.9 kg/d）（13.8 kg/d）（p <0.001）。与HFP相比，LFP和MFP的牛奶产量（P <0.001），牛奶产量/DMI（P <0.001），能量校正的牛奶（ECM）/DMI（P <0.001）和牛奶能量/DMI（P <0.001）较高。与MFP（22.4 g/kg）相比，HFP（24.3 g/kg）的甲烷/DMI高（24.3 g/kg）（p <0.001）。可能有机会改善浓缩物输入较少的较低强度农场的利润。与MFP相比，HFP（22.5或21.6 g/kg）和（27.0或25.8 g/kg）的甲烷/牛奶产量（P <0.001）或CH 4/ECM（P <0.001）高于MFP（19.1或17.9 g/kg）。LFP和MFP之间或HFP之间没有差异，以获得牛奶产量，牛奶产量/DMI，ECM/DMI，牛奶能量/DMI，CH 4/牛奶产量和CH 4/ECM（P> 0.05）。在残留饲料摄入量（P¼0.040），牛奶产量 /DMI（P¼0.041）和CH 4 /DMI（P¼0.048）之间存在差异，具有多变量冗余性分析，表明与CH 4 /DMI和CH 4 /DMI和CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /CH 4 /dMI的差异分析表明。进食浓度的70％至90％的DMI（LFP组）不会导致生产率，喂养效率或CH 4的产量和强度的进一步好处，而饲料摄入41％至70％的DMI（MFP组）。©2025作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
偏差反馈影响运动想象 BCI 的学习
简介：提出了各种用户训练来帮助用户完成运动想象（MI）BCI 任务，例如，使用正（有偏见）反馈（它是对一个人标记的大脑活动的乐观表示）已被证明可以提高表现[1]或学习[2]。相反，在[3]中，正反馈减少，而负反馈增加用户在一次会话中的学习。为了更好地理解有偏见的反馈对BCI训练期间的表现和学习的好处，我们考虑了用户状态，例如工作量和心流状态，一种最佳认知控制、沉浸和愉悦的状态，这些状态已被证明与表现相关[4]。材料、方法和结果：30名参与者（12名女性，平均年龄：28.56岁，SD：6.96）分为3组：1.无偏见，2.正偏见和3.负偏见，其中SVM分类器输出使用累积beta分布函数实时偏置。参与者参加了 2 个环节，每个环节包括校准（2 次运行）和测试（6 次运行）。一次运行包含每个类 20 次试验，持续约 5 分钟。用户使用左右手 MI 玩 Tux Racer 游戏。每次运行后，分别使用 NASA-TLX [5] 和 EduFlow [6] 问卷评估工作量和流动状态。在线表现被计算为分类器的峰值表现。学习率是环节内在线表现与运行的线性回归的斜率，例如高于零表示积极学习，而低于零表示学习下降。我们发现学习率在组×环节之间存在显着的相互作用（双向方差分析，p <0.01），图 1.A；但组间表现没有差异。我们发现流动状态与表现（Pearson's r = 0.30）和学习率（r = - 0.20）之间存在相关性（p <0.05，用 FDR 校正）；工作量与绩效之间没有相关性，但与学习率有相关性（r=0.13）。最后，我们发现各组之间存在显著差异，EduFlow 分数的认知控制维度 p<0.05，如 [4] 图 1.B 所示。