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阿尔托大学化学工程学院
ØChem-E0112科学文章练习D G，D 1 Autumn I Chem-E0113 Matlab和Python G 2 Autumm i autumn IØChem-e0115 BioreFinery Investment Projects d G，D 5 Autumm I-II-II-II-II-II-II-II-II-II-II-E0145 Inso-e0145 Inno-e0145 Inno-Essiss Industhumm g 5 Amiss Summer G 5 AMIS夏季g 3 Amis g 3 Amis g 3 Amis 15 AMISØ35AMISØ015555555AMISØ Chem-e0160 Inno-Project I G 6秋季，春季I-V Chem-e0165用ChemArts进行北欧生物材料G 6夏季夏季夏季化学-E0200纺织D G，D 5秋天I-II Chem-E0205分级I D G，D 5春季III＃CHEM-E1125生物量分级II G 5春季IV Chem-E1130催化G 5 Spring III＃Chem-E1170 consuct of Prioponability of Bioecomential D G，D 5 G，D 5 Autumm I-II-II＃Chem-E1175 Chem-E1175生物生物量的可持续性评估D G，D g，d spring d 5 spring iv-v
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
