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EEG神经反馈方法在治疗特定学习障碍中的重要性
学习代表在经验影响下发生的任何变化，使大脑中的痕迹成为个人知识的一部分。通过学习获得的知识使我们能够运用我们在各种生活情况下学到的知识。学习方式，信息处理和分类系统的差异定义为学习障碍（Casey，2012年）。根据精神障碍的诊断和统计手册（DSM-IV），诊断出特定的学习障碍时，当：a）在阅读，数学和书面表达方面的标准化测试表现何时显着低于特定年龄，学校智能水平和智力水平的预期水平； b）这些学习障碍在学习或需要阅读，写作和数学技能的日常活动中表现出来； c）没有感觉障碍（Fernandez等，2007）。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
20240528 -Eurobat关于碳的草稿格式的反馈...
所提出的计算方法没有规定（a）特定的生命周期评估（LCA）工具，用于确定与所使用的材料和能量相关的二氧化碳等效量，并且在电池生命周期阶段在系统边界内的生命周期阶段产生的相关量，该部分是在系统边界内的2.2 2.2至2.2至2.7。电池行业中用于碳足迹的主要工具是Simapro和Gabi。然而，还有许多其他软件，即使LCA专家也很难开发所有LCA软件的知识。通知的机构验证市场上电池的碳足迹声明的一致性可能缺乏LCA工具的知识，以确保制造商使用的工具，以及使用该工具的使用方式，IS/IS/IS/与碳足迹方法相吻合，尤其是按报告的含量为0,001 k的co2-00,001 k.可以预期，通知机构将与GABI进行的LCA评估斗争。此外，许多电池制造商已经不使用LCA工具了，委员会预见的是在PEF飞行员期间运行产品环境足迹（PEF）计算的免费软件。考虑到上述问题，委员会应介绍使用特定LCA工具的条件，可以将其视为符合计算方法的条件。
电池创新路线图2035白皮书
Eurobat是欧洲制造商汽车，工业和能源储能电池的协会。Eurobat拥有来自整个大陆的50多名成员，其中占欧洲汽车和工业电池行业的90％以上。成员和员工与所有利益相关者（例如电池使用者，政府组织和媒体）合作，以在混合动力和电动机以及网格灵活性和可再生能源存储方面开发新的电池解决方案。
标题：用于脑器官研究的反馈驱动的物联网微流体、电生理学和成像平台
摘要：组织培养物（尤其是脑类器官）的分析需要高度的协调、测量和监控。我们开发了一个自动化研究平台，使独立设备能够实现反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。通过物联网 (IoT) 架构统一，我们的方法能够实现各种传感和驱动设备之间的持续通信交互，实现对体外生物实验的精确定时控制。该框架集成了微流体、电生理学和成像设备，以维持大脑皮层类器官并监测其神经元活动。类器官在定制的 3D 打印腔室中培养，这些腔室连接到商用微电极阵列以进行电生理学监测。使用可编程微流体泵实现定期进料。我们开发了计算机视觉液体体积估计方法，可实现高精度的抽吸培养基，并使用反馈来纠正培养基进料/抽吸循环期间微流体灌注的偏差。我们通过对小鼠大脑皮层类器官进行为期 7 天的研究验证了该系统，比较了手动和自动协议。自动化实验样本在整个实验过程中保持了强劲的神经活动，与对照样本相当。自动化系统可以每小时进行一次电生理记录，揭示了神经元放电率的显著时间变化，而这种变化在每天一次的记录中是观察不到的。
通过触觉反馈和预训练的对象表示自适应接触式操纵
摘要 - 在基于学习的接触任务中，由于演示数据有限以及培训和部署条件之间的差距，仔细的力控制对于适应环境变化至关重要。这在擦拭任务中尤其重要，因为操纵柔软和可变形的物体（例如，海绵），在擦拭表面高度和海绵特性中，需要适应力的适应力。为了解决此问题，我们介绍了一种将实时触觉反馈与预训练的对象表示结合的方法，从而使机器人能够适应未看到的表面高度和对象属性。在实际硬件上进行了测试，该方法通过分析力轨迹，展示了适应性的显着进步，成功地适应了操纵环境的变化。索引术语 - 摄像模仿学习，基于力的接触 - 富含富含力的操纵，对象表示
绘制神经反馈研究的发展
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评估神经反馈在慢性疼痛管理中的有效性：叙事评论
全球个体慢性疼痛的患病率和影响需要有效的管理策略。这项叙述性评论专门旨在评估神经反馈的有效性，即新兴的非药物干预措施，对慢性疼痛的管理。本综述采用的方法涉及各种科学数据库的细致搜索。搜索旨在捕获与神经反馈和慢性疼痛管理有关的广泛研究。为了确保应用研究的质量和相关性，应用了严格的包含和排除标准。这些标准侧重于研究设计，人口，干预类型和报告的结果。审查综合了来自各种研究的发现，包括随机对照试验，观察性研究和案例报告。评估的关键方面包括使用的神经反馈类型（例如EEG生物反馈），所解决的各种慢性疼痛疾病（例如纤维肌痛，神经性疼痛和偏头痛）以及这些研究中使用的方法。评论强调了神经反馈可能影响疼痛感知和管理的潜在机制，探索与神经可塑性，疼痛调节和心理因素有关的理论。审查结果揭示了神经反馈干预措施与改善疼痛管理之间的正相关。几项研究报告说，神经反馈治疗后，疼痛强度，改善生活质量的改善以及对药物的依赖降低。该评论还指出了不同神经反馈方案的有效性和对治疗的个人反应的差异。尽管结果有令人鼓舞，但审查的结论强调了进一步研究的必要性。它要求进行更大的，精心设计的临床试验，以验证发现，了解神经反馈治疗的长期影响，并优化单个患者的治疗方案。