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录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
补充材料脑脑内脑内...
图S10。 建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。 PMCAO手术程序。 CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。 用biorender.com创建的数字。 b TTC染色大脑的代表性照片。 白色区域代表PMCAO的梗塞区域。 PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。 数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。 误差条表示平均值±S.D. （n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。 缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。图S10。建立用于研究缺血性中风的永久性脑动脉闭塞（PMCAO）模型。PMCAO手术程序。CCA，ICA和ECA暴露了，将硅细丝插入CCA和ICA直到到达MCA（有关详细信息的材料和方法）。用biorender.com创建的数字。b TTC染色大脑的代表性照片。白色区域代表PMCAO的梗塞区域。PMCAO后1、3和6小时，缺血性大脑中SIRT1的mRNA表达水平。数据表示为折叠变化，相对于假手术组在归一化为GAPDH之后。误差条表示平均值±S.D.（n = 3）（每组n = 10只小鼠， * p <0.05，*** p <0.001对假手术）。缩写：CCA，常见的颈动脉； ICA，颈内动脉； ECA，外部颈动脉； MCA，中大脑中动脉； TTC，2,3,5-三苯基四唑氯化物。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
直接脑 - 脑 - b2b-communication-t-t-t-by-interface- ...
文学回顾过去的思维（2015年前）Crick [5]断言，科学家在所谓的计算机时代的早期以不同的方式使用了机器和大脑。一种意见是使计算机尽可能聪明。该地区后来被称为人工智能（AI，John Carthy，计算机科学家，1956年）。看来，那些专注于探索大脑互连规则的人做出了最重要的贡献。一种“神经元代数” [6-8]。尽管产生了感官处理的层次视图的电子版本，但在1950年代末，当Boden确定计算机程序实际上可以建模相当复杂的感觉过程，并且该程序的功能可能会随着时间的推移而改变。当前对物体的澄清是该开发工作的直接结果。一个重大突破。看来，后来的模型可以更好地解释了人脑的工作原理，包括真实机制的启示。尽管在人工场景分析等领域的计算机面部识别和发展方面取得了巨大进展，但被称为机器视觉的领域仍需要更多地赶上人们头脑中发生的情况。
基于脑对脑的有趣体验......
脑对脑接口 (BBI) 是一种通过神经成像和神经调节技术的组合促进两个大脑之间直接信息传输的系统。这些系统可以根据另一个用户的神经信号刺激一个用户的大脑。虽然脑机接口经常在人机交互 (HCI) 游戏和游戏社区中讨论，但 BBI 尚未得到充分探索。在本文中，我们通过提出三种类型的“心灵感应游戏体验”来研究 BBI 系统的社交游戏潜力，这些体验基于我们在之前的研究中设计、设计和评估的可穿戴 BBI 系统“PsiNet”。该系统通过脑电图 (EEG) 作为系统输入来测量玩家的神经活动，并使用经颅电刺激 (tES) 作为系统输出来刺激其他用户的相关大脑活动。我们希望这项工作能够激励游戏设计研究人员使用 BBI 系统等神经技术创造新颖的游戏体验。
赢创可持续发展 - 2024
1. 包括约 3500 万欧元用于高性能材料 | 2. 约 3.5 亿欧元/年 | 3. 平均约 8000 万欧元/年，包括约 1500 万欧元/年用于 PM，未来几年将逐步增加
对模仿、创新和……的影响
模块化作为管理复杂性和设计灵活的组织和技术系统的一种手段，正受到越来越多的关注（Baldwin & Clark，2000；Ethiraj & Levinthal，2004；Thomke & Reinertsen，1998）。人们对模块化组织和产品的兴趣源于了解企业如何在动态环境中更好地竞争的需求（Eisenhardt & Martin，2000；Levinthal，1997；Teece、Pisano & Shuen，1997）。持续的技术变革、变化无常的客户和竞争格局的频繁变化是许多行业的特点（D'Aveni，1994），无论动荡程度与过去相比如何（McNamara & Vaaler，2003），我们都需要了解企业如何在这些环境中取得成功。频繁的变化挑战了战略管理的两个核心概念：持续的竞争优势和独特的能力。如果市场不断变化，企业如何希望建立维持竞争优势的资源和能力？此外，可靠的组织行动需要目标和能力的稳定性（Hannan & Freeman，1984）。如果管理者无法辨别他们的企业应该致力于哪些活动，应该避免哪些活动——也就是说，什么样的活动可以避免？
