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《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
遗伝子组换え技术の最新动向
Plants Australian Genetic Recombination Regulation Organization (OGTR) accepts field testing of CSIRO's genetically modified canola The Australian Genetic Technology Regulation Organization (OGTR) has issued a licensed DIR 205 to the Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization (CSIRO) to allow field testing of genetically modified (GM) canola with increased tolerance of abiotic stress.通用汽油菜石可以在新南威尔士州和南澳大利亚州的最多三个地点生长，第一年最多可容纳1.5公顷，明年最多2公顷。考试将于2025年5月至2030年12月。该现场测试的目的是评估在澳大利亚野外条件下（包括环境压力）下GM菜籽菌株的性能。在此现场测试中生长的GM菜籽无用于人类食物或牲畜饲料。 最终的风险评估和风险管理计划（RARMP）得出的结论是，这种有限和受控的释放对人们以及环境的健康与安全的风险可忽略不计。但是，施加许可条件以限制释放的大小，位置和持续时间，并限制了转基因作物及其在环境中的遗传物质的扩散和保留。 最终的RARMP可在OGTR网站的DIR 205页面上在线获得，以及RARMP的摘要，有关此决定的问答以及许可证的副本。 Wageningen的研究人员和合作伙伴开发了对TR4的第一个香蕉，Wageningen大学研究所的黑人Sigatoka研究人员与Chiquita，Keygene和Musaradix合作，开发了一种新的混合香蕉黄道，该Yellebrid Banana黄道对两种最具破坏性的疾病抗体性疾病，是Bananas：Fusarium Tropical Race 4（tr4）和黑色SIGAKA（TR4）。黄道一号的发展是在世界各地的香蕉种植的重要时期的开创性事件。 近年来，TR4和Black Sigatoka造成了重大损失，造成了价值数亿美元的损失。黄道一号对TR4具有抗药性，TR4具有损坏整个农场的霉菌，而黑色Sigatoka是一种大大降低产量的叶片疾病。这两种疾病一直是对香蕉行业的长期威胁，特别是对广泛出口的卡文犬香蕉的威胁。 研究团队将传统交配技术与最新的DNA分析技术相结合，以加速黄道一个开发过程。这使得可以更迅速有效地选择具有理想性状（例如抗病性）的新品种。黄道一号仍然是原型，目前在荷兰的温室中生长。预计将被送往菲律宾和印尼地区，在那里TR4和Black Sigatoka造成严重破坏。
外部评估报告《低特征船舶技术研究》
・控制螺旋桨转速和测量容器内的流速，设定螺旋桨推力。保持螺旋桨推力恒定，从未发生空化的状态开始，逐渐降低测量室内部的静压，测量发生尖端涡流空化时的静压。 - 根据测量的静压和螺旋桨运行情况估算实际船速，并评估空化开始速度。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
用于神经形态视觉传感器的低维光电突触装置
摘要 神经形态系统是下一代人工智能硬件发展的一条重要途径。机器视觉是人工智能的核心之一，需要低功耗、低延迟、并行计算的系统级支持。神经形态视觉传感器通过模拟生物视网膜的结构和功能，为机器视觉提供了有效的解决方案。光电突触是神经形态视觉传感器的基本单元，它以光为主要手段，实现感光和突触的双重功能。因此，需要开发各种光电突触器件来拓展神经形态视觉系统的应用场景。本文对生物和人工视网膜系统的结构和功能进行了比较，介绍了各种基于低维材料和工作机制的光电突触器件，并全面总结了光电突触作为神经形态视觉传感器的先进应用。最后，简要讨论了该领域的挑战和前景。
得分近似，低维数据上扩散模型的估计和分布回收
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是，他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时，扩散模型的得分近似，估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围，用于分布估计。我们表明，通过选择性选择的神经网络体系结构，得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外，基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度，这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
带有子...
摘要 - IntraCorical Brain机机界面已显示出对瘫痪者恢复功能的希望，但是将其转换为便携式和可植入的设备受到高功耗的阻碍。与标准的实验性脑机插图相比，最近的设备已大大降低了功耗，但是，但是stillrequirewiredorwiredorwiredlessconnections可以计算硬件以进行特征提取和推理。在这里，我们在180 nm CMO中引入了一种神经记录和解码（神经）应用程序（神经）应用程序（ASIC），可以提取神经尖峰特征并实时预测二维行为。为了减少放大器和特征提取功率消耗，神经辐射具有一个硬件加速器，用于从物质内尖峰信号中提取尖峰带功率（SBP），并包括具有固定点矩阵加速器（MAU）的M0处理器，以实现效率和效率的分解。我们通过从植入犹他州微电极阵列植入的非人类灵长类动物的SBP验证设备功能验证了功能，并预先指定了一个和二维的手机运动，Mon-键试图使用稳态的kalmanfientate kalmanfilmanfilter lter（sskf）试图在闭环中执行。使用Neurad的实时预测，猴子达到了100％的成功率，并通过
