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§ ISO-NE 每两年制定一次区域系统计划 (RSP)，区域系统规划流程确定了该地区的需求以及在 10 年时间范围内满足这些需求的计划。每个 RSP 都会通过讨论研究提案、工作范围、假设、初稿和最终研究结果以及其他材料来更新两年前的计划。§ 根据最新版本的 RSP，预计在规划期内，对大型额外可靠性输电项目的总体需求将下降。净峰值负荷的低增长意味着它不再是新可靠性输电项目需求的主要驱动因素，而在有利的系统位置开发远期容量市场 (FCM) 资源也推迟了对大型新项目的需求。§ 最新的 RSP 显示对某些输电系统升级的需求持续存在。根据 2019 年 RSP，从 2002 年到 2019 年 6 月，ISO-NE 输电系统投资了 109 亿美元，规划期内还计划再投资 19 亿美元，其中许多项目正在选址或建设中。展望未来，整合大规模可再生能源资源、解决负载的动态特性和分布式资源的扩展、升级和翻新老化的基础设施、增加与邻近系统的交换能力以及遵守新的 NERC 标准是输电的潜在驱动因素。根据 2019 年 RSP，“随着这些 [计划中的] 系统升级到位，再加上需求评估假设的变化，在规划期内，对额外可靠性输电升级的需求可能会下降，但是发电退役以及提高能源效率和光伏项目的影响可能会带来额外的需求。” § 通过东北 ISO/RTO 规划协议，ISO-NE 协调跨区域研究，包括互连队列研究，并满足第 1000 号命令下的跨区域规划要求。新英格兰、纽约 ISO (NYISO) 和 PJM 向跨区域规划利益相关者咨询委员会提出了系统需求，但 ISO/RTO 和利益相关者尚未确定与新英格兰建立新关系的必要性（截至 2019 年 6 月）。
评估辐射中的“ Payne效应” - ...
丁基橡胶（异戊二烯共聚物）具有良好的特性，包括对气体的渗透性低和稳定性。部分卤代（BR和CL）丁基橡胶已用于多种应用，例如轮胎零件（内管，轮胎的内部涂料等）和各种产品（盖子，垫片等）。在这些化合物中，碳释放键比碳碳和碳 - 氢键弱，辐射的主要作用是打破碳纤维键以获得有机自由基。某些烷基氯化物的辐照可以引起异构主义，其中卤素原子的位置发生了变化，分子的碳骨架保持不变。N-丁基氯化物的辐照可得出高产量的三级碳。由于上述低分子 - 重量烷基卤化物的行为，丁基橡胶时，暴露于高能辐射时，在电离辐射下表现出很大程度的降解。有机聚合物中高能量光子（例如伽马射线）的主要作用是自由基的产生，沿电气，光学和机械性能的变化。这项工作旨在研究辐照后的氯丁基橡胶化合物的受控降解：25，100 E 200 kgy剂量。通过使用所谓的Payne效应，通过DMA（动态机械分析）测试研究了辐射对橡胶化合物的影响，该测试与硫化橡胶的动态特性直接相关。测试以低应变激发至最大的编程应变开始，然后在室温下向下至最低应变。1）。与应变振幅相关的材料的依赖性通过Payne效应说明。材料行为在增加菌株时呈现模量和丹特三角洲的非线性进化（Payne效应）（图。可以观察到在向上和向下扫描的方式之间的低应变和切线三角值上的差异。在25 kgy剂量下的新材料和辐照材料之间的差异不是很重要。尽管如此，它已被验证，用于较高的辐照剂量（≥25kgy）的链分裂。对应变扫描的另一个兴趣是使在高应变振幅下材料连锁中的强烈断裂可能。
第三代半导体碳化硅行业前瞻
图表 9 ： SiC 产业链及代表企业 ............................................................................................................................. 6 图表 10 ： 导电型碳化硅衬底 ................................................................................................................................. 6 图表 11 ： 半绝缘型碳化硅衬底 ............................................................................................................................. 6 图表 12 ： WolfSpeed 公司导电碳化硅衬底演进过程 ........................................................................................... 7 图表 13 ： SiC 衬底制作工艺流程 ........................................................................................................................... 8 图表 14 ： PVT 法生长碳化硅晶体示意图 ............................................................................................................. 8 图表 15 ： 用于制备碳化硅的籽晶 ......................................................................................................................... 8 图表 16 ： CMP 过程示意图 ................................................................................................................................... 10 图表 17 ： CVD 法制备碳化硅外延工艺流程 ........................................................................................................11 图表 18 ： SiC 功率器件种类 ............................................................................................................................... 12 图表 19 ： SiC-SBD 与 Si-SBD 比较 ..................................................................................................................... 13 图表 20 ： SiC-SBD 正向特性 ............................................................................................................................... 13 图表 21 ： SiC-SBD 温度及电流依赖性低 ........................................................................................................... 13 图表 22 ： SiC-SBD 具有优异的 TRR 特性 ........................................................................................................... 13 图表 23 ： SiC MOSFET 与 Si IGBT 开关损耗对比 .............................................................................................. 14 图表 24 ： SiC MOSFET 与 Si IGBT 导通损耗对比 .............................................................................................. 14 图表 25 ： SiC MOSFET 体二极管动态特性 ......................................................................................................... 14 图表 26 ： N 沟道 SiC IGBT 制备技术图 ............................................................................................................. 15 图表 27 ： SiC 行业发展阶段曲线 ....................................................................................................................... 16 图表 28 ： SiC 市场规模现状及预测 ................................................................................................................... 17 图表 29 ： 新能源汽车包含功率器件分布情况 .................................................................................................. 18 图表 30 ： 对车载和非车载的器件要求 .............................................................................................................. 18 图表 31 ： 车载 OBC 发展趋势 ............................................................................................................................. 19 图表 32 ： 硅基材料功率器件的工作极限 ........................................................................................................... 19 图表 33 ： 全球新能源汽车碳化硅 IGBT 市场规模 ............................................................................................ 19 图表 34 ： 全球新能源汽车市场销量及增长率预测 ............................................................................................ 20 图表 35 ： 中国新能源汽车市场销量及增长率预测 ............................................................................................ 20 图表 36 ： 2020 年全球新能源乘用车车企销量 TOP10( 辆 ) ................................................................................ 21 图表 37 ： 2020 年全球新能源乘用车车型销量 TOP10( 辆 ) ................................................................................ 21 图表 38 ： 光伏碳化硅器件优越性 ....................................................................................................................... 22 图表 39 ： 全球光伏需求预测 ............................................................................................................................... 22 图表 40 ： 全球光伏碳化硅 IGBT 市场规模 ........................................................................................................ 23 图表 41 ： 全球光伏 IGBT 市场规模 .................................................................................................................... 23 图表 42 ： 2015-2021 年中国累计充电桩数量 ..................................................................................................... 24 图表 43 ： 2015-2020 年中国车桩比例 ................................................................................................................. 24 图表 44 ： 中国新能源汽车充电桩市场规模及预测 ............................................................................................ 25 图表 45 ： 全球充电桩碳化硅器件市场规模 ....................................................................................................... 25 图表 46 ： 全球轨道交通碳化硅市场规模及预测 ............................................................................................... 26 图表 47 ： 2020 年全球轨道交通运营里程 TOP10 .............................................................................................. 26 图表 48 ： 轨道交通碳化硅器件占比预测 ........................................................................................................... 27 图表 49 ： 全球轨道交通碳化硅技术采用情况 ................................................................................................... 27 图表 50 ： 2015-2025 年中国 UPS 市场规模及预测 ............................................................................................ 28 图表 51 ： 2015-2021 年中国 UPS 器件类型情况 ................................................................................................ 28 图表 52 ： 2011-2020 年全球 UPS 市场规模及预测 ............................................................................................ 29 图表 53 ： 2019-2025 年全球 UPS 碳化硅器件市场规模 .................................................................................... 29 图表 54 ： 国外碳化硅衬底技术进展 ................................................................................................................... 30 图表 55 ： 碳化硅衬底尺寸市场占比演变 ........................................................................................................... 30
探索非欧几里得方法：基于图的脑电信号分析技术综合综述
1 加德满都大学理学院数学系，杜利凯尔，尼泊尔 2 加德满都大学工程学院计算机科学与工程系，杜利凯尔，尼泊尔 3 洛夫利专业大学计算机科学与工程学院，帕格瓦拉，印度 4 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，沙特阿拉伯 5 昌迪加尔大学计算机科学与工程系，旁遮普，印度 电子邮件：harish.bhandari@ku.edu.np (HCB)；yagya.pandeya@ku.edu.np (YRP)；jhakn@ku.edu.np (KJ)；sudan.jha@ku.edu.np (SJ)；s.alisher@psau.edu.sa (SA) *通讯作者 摘要 — 脑电图 (EEG) 信号广泛应用于情绪识别、情绪分析、疾病分类、睡眠障碍识别和疲劳检测。最近的研究突出了利用脑电信号分析神经系统疾病的积极探索。各种机器学习和深度学习技术，使用基于特征和欧几里得的方法，已被用于分析这些脑电信号。然而，非欧几里得方法已被证明在脑电信号研究中比欧几里得方法更有效。这种优势可能源于脑电信号的非线性和动态特性、大脑区域之间复杂的相互作用以及对常见脑电信号噪声的适应性。不幸的是，由于数据集不足、源代码不可用和图形表示的复杂性等限制，对脑电信号的图形表示的研究有限。因此，我们旨在对使用非欧几里得方法进行脑电信号分析的各种图形表示技术、图神经网络、现有方法和可用资源进行调查。此外，基于可视性图的方法已应用于单通道脑电信号，而图神经网络已被证明在多通道脑电信号分析中具有良好的结果。因此，调查得出结论，非欧几里得方法使用图形来映射大脑结构，而不是欧几里得结构。此外，在多通道脑电信号和图神经网络中加入可视性图将证明非欧几里得方法在脑电信号分析中的稳健性。关键词——脑电信号、图形表示、图神经网络、智能处理、深度分析
超光速种子基金新闻稿最终版 8.24.23
马萨诸塞州波士顿，2023 年 8 月 28 日——Superluminal Medicines Inc. 是一家生成生物学和化学公司，致力于开发差异化产品线并彻底改变药物生产的速度和准确性，该公司今天宣布完成一轮 3300 万美元的融资。该投资由 RA Capital Management 牵头，Insight Partners 和 NVIDIA 也参与其中。Gaingels 也参与了融资。这笔资金将用于推进 Superluminal 的小分子药物发现项目，该项目最初专注于高价值的 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 靶点。该公司的产品线源于其平台，该平台利用人类理解、生成生物学和化学、机器学习和专有大数据基础设施的独特组合，在短短几个月内创造出具有差异化 TPP 的候选化合物。Superluminal Medicines 首席执行官 Cony D'Cruz 表示：“我们很感激得到知名投资者的支持，因为我们对药物发现和开发的速度、准确性和成本效益有了新的期望。” “我们对生物学的深刻理解以及我们运用必要技术和工具有效探索和操纵生物学的能力是关键的差异化因素，我们相信这最终将使我们能够开发出治疗药物。” “Superluminal 从预测到结构验证再到首次生物学成功的速度是前所未有的，”RA Capital Management 合伙人兼董事总经理医学博士 Andrew Levin 说道。“Superluminal 在结合生物学、化学和技术方面的独创性具有巨大潜力，可以加速药物发现并提高小分子药物开发的成功率。我们很高兴能够支持 Superluminal 团队推进其差异化方法以选择先导项目候选人。” GPCR 是一大家族整合膜蛋白，是细胞信号传导的关键调节器。在 850 种 GPCR 中，70% 未使用药物，只有 138 种具有实验性活性状态的蛋白质结构。 “决定专注于 GPCR 是我们想研究天然状态的蛋白质的愿望。 “我们的方法使我们能够以动态的方式研究蛋白质，探索蛋白质可以采用的多种构象，”D'Cruz 先生说。“通过理解和利用这些动态特性，我们可以在细胞和身体的自然环境中以积极的方式进行干预。”
![arxiv：2409.19923v2 [physics.optics] 2024年11月23日](/simg/b\bf678be4420dafb8d86a0418e5b6975104825e38.webp)
arxiv：2409.19923v2 [physics.optics] 2024年11月23日
1。引言不断变化的超材料和元信息引起了极大的关注，因为它们在现代无线通信系统，光子学，波浪工程，雷达技术以及超越[1] - [10]中的广泛应用。这些结构表现出动态特性，其特征是在空间和时间上调节电介电常数，磁渗透性和电导率[11] - [19]。了解其行为对于设计具有增强功能和性能的高级设备和系统至关重要。分析这些培养基中的波传播和相关的物理现象需要对电动力学的深入理解，包括洛伦兹转化[20]，电磁波传播和时空周期培养基中的波矢量图[15]，[21] - [21] - [27]，以及独特的分析含义以及独特的分析含义[28] [28]，[29]，[29]。可以在微波[30] - [33]和光学频率和光学频率[9]，[34]，[35]的各种功能的情况下实现时空元时间。 [42]，静态到动态场转换[43]，循环器[44] - [46]，参数扩增[47]，[48]，多个访问安全通信系统[6]，[49]，非互联体天线[50] [50]，[51]，[51]，编码变质[52]和多功能（54）和54 funsirations [84] [84] 本教程提出了一个有限的差异时间域（FDTD）数值模拟方案，用于建模空间和时间变化的介质。时空元时间。 [42]，静态到动态场转换[43]，循环器[44] - [46]，参数扩增[47]，[48]，多个访问安全通信系统[6]，[49]，非互联体天线[50] [50]，[51]，[51]，编码变质[52]和多功能（54）和54 funsirations [84] [84]本教程提出了一个有限的差异时间域（FDTD）数值模拟方案，用于建模空间和时间变化的介质。我们应用FDTD方法来模拟来自时空调制介质的电磁波散射。这些媒体在空间和时间上都具有变化的特性，从而在模拟中引入了额外的复杂性。必须合并培养基的时变介电常数（z，t），渗透率µ（z，t）和电导率σ（z，t）必须合并
功能近红外光谱数据多维分解的并行因子分析
(HbO) 和脱氧 (HbR) 血红蛋白可以分别评估 HbO 和 HbR 的浓度变化。1 尽管 fNIRS 信号被认为对运动具有相对耐受性，2 但是由于运动伪影引起的光强度突然变化，数据质量可能会降低。3 结果表明，两种波长的动态特性为伪影检测和校正提供了重要信息。4 然而，当前用于运动伪影校正的技术（例如小波滤波、分解、样条插值等）通常假设两种波长的行为在时间上相似，因此无法利用两种波长提供的结构化信息。5 – 7 二维 (2D) 分析要求对具有更多维度的数据（例如 fNIRS 数据）在处理之前进行表面展开，例如分别处理两种波长或 HbO 和 HbR。因此，其中一些二维分析工具被迫施加其他非生理约束，例如主成分分析（PCA）中的正交性或独立成分分析（ICA）的统计独立性。尽管有几种方法可以实现 PCA，例如降维、分类、从信号分解的角度来看，PCA 旨在提取所谓的主成分，即可解释 fNIRS 中信号活动最大方差的成分。6、7、10、11 在时间 PCA 中，数据被分解为成分之和，每个成分由两个向量的乘积形成：一个代表时间主成分，另一个代表相应的地形（每个通道的分数）。PCA 的一个基本问题是仅由两个特征（时间和空间）定义的成分不是唯一确定的。因此，不同成分的对应时间特征之间必须具有正交性。 7、12、13然而，脑信号之间的正交性是一种非生理约束。即使有这种限制，提取的主成分也不是完全唯一的，因为任意旋转轴不会改变数据的解释方差。这导致研究人员使用不同的数学标准作为选择特定旋转的基础（例如，Varimax、Quartimax 和 Promax）。在 fNIRS 中，PCA 还被应用于目标时间间隔（tPCA），即仅在与发音或其他头部运动相关的伪影发生的期间，而不是在整个未分割的信号期间。3、14与基于小波的滤波和样条插值相比，这种类型的有针对性的校正可以产生更好的信号质量，同时也降低了改变信号整体完整性的风险。3虽然 PCA 非常常见且易于使用，一些作者已经讨论了其作为伪影校正方法的缺陷和注意事项。5、15
Superluminal Medicines 完成 1.2 亿美元 A 轮融资
波士顿，2024 年 9 月 9 日——Superluminal Medicines, Inc.，一家“膜公司”，利用生成生物学、化学和机器学习方法彻底改变药物生产的速度和准确性，今天宣布完成 1.2 亿美元的 A 轮融资。RA Capital Management 领投，现有投资者 Insight Partners、NVentures（NVIDIA 的风险投资部门）和 Gaingels 参与其中。新投资者 Catalio Capital Management、Eli Lilly and Company 和 Cooley LLP 加入了融资，Catalio 的医学博士 Diamantis Xylas 加入了董事会。这些资金将支持 Superluminal 的领先项目进入临床开发阶段，并增加专注于高价值 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 靶点的小分子药物发现项目的数量。该公司的平台利用人类理解、生成生物学、化学、机器学习和专有大数据基础设施的独特组合，快速创建候选化合物。 Superluminal Medicines 首席执行官 Cony D'Cruz 表示：“在我们快速推进现有高价值项目并扩大产品线的过程中，我们非常感激能够得到知名种子投资者和杰出新投资者的持续支持。我们正在推进六个小分子项目，并继续构建发现平台，以快速高效地为任何膜药物靶点生成疗法。” RA Capital Management 合伙人兼董事总经理 Andrew Levin 医学博士表示：“Superluminal 推进现有项目以应对真正具有挑战性的药物靶点的速度让我们印象深刻。Superluminal 的平台和团队已经取得了成功，我们很高兴继续支持公司进一步成长和发展。” Superluminal 专注于介导细胞信号传导和人体生理学基本反应过程的膜受体，并构成主要的药物靶点类别，包括 GPCR、离子通道和转运蛋白。GPCR 是一大类整合膜蛋白，是约 35% 所有获批药物的药物靶点。然而，800 多个 GPCR 中有 70% 尚未被药物治疗，只有 138 个具有实验性的活性状态蛋白质结构。“我们的方法使我们能够动态地查询蛋白质，探索蛋白质可以采用的各种构象，这对于识别由膜受体介导的特定疾病状态至关重要，”D'Cruz 先生说。“通过了解和利用这些动态特性，我们可以在细胞和身体的自然环境中积极干预。”
使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
Takens 定理用于评估脑电图轨迹：脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 非线性科学中心，系
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹：大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi（通讯作者） 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异，重点关注三个关键通道：FP1（额叶区域）、C3（感觉运动区域）和 O1（枕叶区域）。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化，从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同，显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展，反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性，反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹，与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致，表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之，我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性，强调了非线性动力学的价值。关键词：脑电图分析；脑动力学；相空间重建；区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统，善于通过动态交互处理大量信息（Khoshnoud 等人，2018 年；Zhao 等人，2020 年；Dai 等人，2022 年；Biloborodova 等人，2024 年）。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此，传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征（Alturki 等人，2020 年）。为了解决这一限制，非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架，其中 Takens 定理（以下简称 TT）奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建（Takens 1981）。在 EEG 分析中，TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变，揭示了线性方法无法发现的特性（Rohrbacker 2009）。通过重建相空间，研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性，例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性（Kwessi 和 Edwards，2021）。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化（Fell 等人，2000 年）。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性，尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面（Kannathal 等人，2005 年；Altındi ş 等人，2021 年；Cai 等人，2024 年；Al Fahoum 和 Zyout，2024 年）。然而，人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特，但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而，人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式，反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如，额叶区域（FP1）与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层（C3）控制运动并整合感觉输入，而枕叶区域（O1）处理视觉信息。尽管它们的作用独特，但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。