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对患有和没有痴呆的老年人的感觉处理的比较研究
1。引言感官处理是一个神经过程，可以从身体和环境中对感觉刺激进行编码，解释和回忆以促进适当的反应[1-3]。感觉调制是指大脑调节哪些感觉输入，何时和处理的能力[4]。Dunn的感觉处理模型基于神经系统阈值和自我调节[5-6]。神经系统阈值是感知感觉刺激的点，阈值范围从低到高[7]。阈值较低的个体迅速识别刺激，而阈值较高的人可能会错过标准感觉输入[8-9]。自我调节涉及调节感觉刺激，并且可以被动或活跃。被动自我调节器不采取行动来调节感觉输入，而主动自我调节器采用策略来控制刺激的类型或数量[10]。个体可能对每日感觉刺激的反应有所不同，从而导致广泛的变化[11-12]。尽管感觉处理的差异是正常的，但高度变异可能与不同的心理病理学有关[13]。
一种高效且基于轻巧的身份方案，用于在集群无线传感器网络中安全通信
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
向量选择，矢量惊喜
临床研究常规表明，个体患有维生素D的缺乏症，这可能导致健康并发症，包括心血管疾病，自身免疫性疾病，神经退行性疾病和不同的骨骼畸形。鉴于其在体内平衡中的不可或缺的作用和与许多病理的联系，维生素D的早期诊断至关重要。但是，由于现有方法的成本，时间和复杂性，监测维生素D水平是具有挑战性的，尤其是在偏远地区。在这里，我们开发了一种基于抗体功能化MXENE的维生素D的电化学生物传感器，提供了临床相关的敏感性，特定的特定性和可促进点测试的敏感性。ti 3 c 2 t x mxene纳米片通过与聚乙基亚胺的静电驱动的修饰化氨基官能化，然后将其功能用于通过戊二醛化学的抗Vitamin d抗体共轭的共轭。该平台的检测极限为1 pg mL -1，具有动态范围（0.1 - 500 ng ml -1），涵盖临床上相关的缺乏效率，不足，舒适性和毒性。
科学家开发出可调节的有机活性神经探针，可实现近传感器信号处理
(a) 麻醉期间捕获的高分辨率电生理记录和癫痫发作期间在较长时间间隔内捕获的病理记录。(b) 图表说明了传感器在大鼠大脑的横截面视图中的放置位置，作为模型。(c) 与使用电极收集的信号 (蓝色) 相比，从放大传感器 (红色) 获得的信号表现出更高的信号分辨率和幅度。此外，与植入电极 (黑色) 记录的信号相比，放大传感器成功检测到癫痫发作期间明显的 5-10 Hz 振荡信号，这在时频频谱图中很明显。图片来源：POSTECH
感觉运动网络内的早期结构连通性
由分布式和相互连接的结构组成，这些结构通过皮质皮质连接和皮质增生环路相互作用，感觉运动（SM）网络在围产期内经历快速成熟，因此特别容易容易体现早产。然而，早产对新兴SM连接的发展和完整性的影响及其与后来的运动和全球障碍的关系仍然很少了解。在这项研究中，我们旨在探索在期限年龄（TEA）时SM白质（WM）连接的早期微观结构成熟的程度受早产调节，并且与18个月校正年龄的神经发育结果有关。我们分析了从发展中的人类连接项目（DHCP）数据库中的118个扩散MRI数据集：59个早产（PT）低风险婴儿在TEA附近扫描的茶和对照组的成年（MRI和性别年龄）配对的对照组（FT）新生儿。我们使用概率拖拉机划定了主要的SM皮质（S1，M1和中心区域）和皮层下结构之间的WM连接，并使用扩散张量成像（DTI）和Neurite方向分散分散和密度成像（NODDI）模型评估了它们的微观结构。为了超越特定的单变量分析，我们根据每个PT婴儿相对于FT组的多参数Mahalanobis距离计算了与早产相关的成熟距离。我们的结果证实了PT和FT婴儿之间SM段的微观结构差异，其影响随着出生时胎龄较低而增加。成熟距离分析强调，早产性对较高距离的SM段具有差异作用，因此对（i）皮质皮质的影响比皮质 - 皮层的连接有影响。 （ii）涉及S1的投影比M1和中心区域； （iii）最胸部皮质皮质块，涉及凸出核。茶时的这些不同的变化表明脆弱性遵循特定的模式与已建立的
智能网格传感器的环境可持续性
环境可持续性是一个紧迫的全球关注，能源节能和有效利用在其成就中起着关键作用。智能电网技术已成为一种有前途的解决方案，促进能源效率，促进可再生能源整合并促进消费者参与。但是，在这些网格中添加智能传感器有可能大大提高可持续性计划的水平。本文强调了智能网格传感器在解决诸如能源损失，需求响应限制和可再生能源整合之类的挑战中的作用。它说明了这些传感器如何实现实时监控，故障检测和最佳负载管理，以提高电网性能并减少环境影响。这项研究还研究了智能电网传感器的AI如何执行实时数据监视，最佳能量分配以及智能网格传感器的主动决策支持可能会改善环境可持续性。此外，它研究了印度传感器技术的进步，包括班加罗尔BESCOM倡议和塔塔Power-DDL在德里的可再生能源交易等试点项目，以展示其实际应用和结果。智能传感器可准确跟踪能源使用趋势，增强负载分布并推动可再生能源的明智应用。这些传感器通过与客户互动并实现需求响应系统来帮助减少能源浪费和碳排放。具有网格的系统，例如带有传感器的电热水器，可以节省高达29％的能源。这项研究解决了智能传感器在克服传统网格的缺点中的关键作用，并通过对文献进行广泛的分析来保证更具弹性，高效和可持续的能源未来。通过传感器整合可再生能源，可以提高系统效率，降低对化石燃料的依赖，并优化供应和需求。利用物联网（IoT）技术可以精确监视空气质量，用水和资源管理，从而大大改善环境监督。这种整合会导致温室气体排放量最多减少20％，并用水量减少30％。最后，本文讨论了将人工智能与智能网格传感器整合在一起如何增强预测性维护，能源管理和网络安全，从而进一步加强了其部署的案例。
醒目的大鼠和全脑模拟中的EEG-FMRI显示出癫痫发作期间对感觉刺激的反应性降低
摘要在缺席癫痫患者中，反复癫痫发作可以显着降低其生活质量，并导致尚无法治疗的合并症。缺失癫痫发作的特征是与意识的短暂变化相关的脑电图上的尖峰和波排放。但是，在癫痫发作期间和外部，大脑对外部刺激的反应仍然未知。这项研究旨在研究来自Strasbourg（Gaers）的遗传缺失癫痫大鼠（GAERS）的反应性，这是一种缺乏癫痫的大鼠模型。动物是使用安静的零回波时间，功能磁共振成像（fMRI）序列在非墨水清醒状态下成像的。在间隔和发作时期应用了感觉刺激。全脑血流动力学反应。此外，使用平均场模拟模型来解释状态之间视觉刺激的神经反应性的变化。在癫痫发作期间，对两种感觉刺激的全脑反应受到抑制并在空间上受到阻碍。在皮质中，尽管采用了刺激，但在癫痫发作期间血液动力学反应在癫痫发作期间呈负极极化。平均场模拟显示由于刺激引起的活动受到限制的传播，并且与fMRI发现很好地达成了一致。结果表明，在缺席的情况下，在这种缺失的癫痫过程中，缺乏癫痫发作会阻碍感官处理，甚至抑制了感官处理。
整合高级气味识别的感觉数据
将生物原理整合到人工嗅觉系统中，导致了气味检测和分类的显着前进。受到自然嗅觉的复杂机制的启发，研究人员正在开发模仿生物嗅觉途径功能的复杂系统。这些系统利用高密度化学主义传感器阵列（HCSA）结合了先进的计算技术，例如FPGA加速的肾小球收敛CUITS（FGCC）和层次图形图形神经网络（HGNN）。这种生物启发的方法可以实现对挥发性有机化合物（VOC）（VOC）的实时自适应反应，从而提高了气味识别的准确性和效率。是多参数sigmoidal传感器激活（MPSA），它通过利用传感器ARS的多种响应来量化VOC。通过模仿生物系统中发现的神经相互作用，通过可编程突触横梁（LIPSC）实施了横向抑制作用。添加 - 时间自组织图（TSOM）促进气味模式的动态聚类，从而使人们对复杂的气味环境有细微的理解。这项研究的一个新方面在于气味填充物的Grassmannian歧管嵌入（GME），该杂物提供了一个数学框架，用于代表和分析气味的多维性质。再加上哈密顿蒙特卡洛优化的反馈（HMC-FB），该系统有效地补偿了传感器读数的漂移，从而确保了随着时间的推移一致的性能。通过弥合生物学灵感与技术创新之间的差距，这些人工嗅觉系统有望彻底改变从环境监测到食品安全和医疗保健的应用。
为什么我们应该在基于 BCI 的中风后运动康复研究中系统地评估、控制和报告体感障碍
中风导致的神经元损失迫使 80% 的患者接受运动康复治疗，为此可以使用脑机接口 (BCI) 和神经反馈 (NF)。在康复过程中，当患者尝试或想象执行动作时，BCI/NF 会根据他们的感觉运动相关大脑活动为他们提供同步的感觉（例如触觉）反馈，旨在促进大脑可塑性和运动恢复。上升（即体感）和下降（即运动）网络的共同激活确实能够显著改善功能性运动，并产生显著的感觉运动相关神经生理变化。体感能力对于患者感知 BCI 系统提供的反馈至关重要。因此，体感障碍可能会显著改变基于 BCI 的运动康复的效率。为了准确理解和评估体感障碍的影响，我们首先回顾了中风后基于 BCI 的运动康复的文献（14 项随机临床试验）。我们表明，尽管体感能力在基于 BCI 的卒中后运动康复中发挥着核心作用，但后者很少在相关文献中被报道和用作纳入/排除标准。然后，我们认为，体感能力已被反复证明会影响一般的运动康复结果。这强调了在基于 BCI 的卒中后康复中也考虑它们并在文献中报告它们的重要性，特别是因为一半的卒中后患者患有体感障碍。我们认为，如果我们想准确评估体感能力对 BCI 效率的影响，就应该系统地评估、控制和报告体感能力。不这样做可能会导致对报告结果的误解，而这样做可以提高 (1) 我们对运动恢复机制的理解 (2) 我们根据患者的障碍调整治疗的能力和 (3) 我们对文献中提到的受试者间和研究间治疗结果差异的理解。