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脑机接口中广义运动预测的迁移学习
脑机接口 (BCI) 研究已在众多应用领域取得了重大进展，包括让瘫痪患者控制机械臂 [1]、改善睡眠质量 [2] 和减轻重度抑郁症的影响 [3]。然而，由于两个关键因素，当前最先进的 BCI 通常无法很好地推广到日常使用。首先，当前的 BCI 依赖于根据每个人的训练数据进行微调的模型 [4]；这使得在为每个人收集到大量训练数据之前很难实现 BCI。其次，大多数现有的 BCI 研究局限于实验室，其中运动受限于研究任务，因此不能准确地表示神经信号的多样性。一些研究已经在自然环境中训练了 BCI [5，6]——让受试者自由移动的环境——但必须完成更多的转化工作才能将实验室的进展转化为现实世界。
脑机接口中常见空间模式方法及其变体的研究
本研究的主要内容是对 CSP 算法和分类技术 LDA 进行回顾。此外，还开发了一种基于这两种技术的算法，该算法改进了使用简单 CSP 获得的结果。所开发的算法能够对两个类别进行分类，但已进行了扩展，使其能够区分四种假想运动。这些扩展基于一个简单的投票系统。为了比较和检查这些算法的良好行为，它们已在一组公共数据上进行了测试。这组数据来自 IV BCI 竞赛。这些数据已在多篇文章中广泛使用，使我们能够将该算法与其他算法进行比较，例如 RSTFC 算法，该算法也已在本研究中进行了尝试。
浑浊潮汐河口中溶解无机氮的吸收
摘要：使用 I5N 示踪技术测量了 6 个欧洲潮汐河口（莱茵河、斯凯尔特河、卢瓦尔河、吉伦特河和杜罗河）的氨和硝酸盐吸收量。氨和硝酸盐的吸收率分别为 0.005 至 1.56 pmol N 1-' hI 和 0.00025 至 0.25 pmol N 1-' hI，且在河口之间和河口内部存在显著差异。使用相对优先指数 (RPI) 分析氮吸收量表明，氨是首选底物。颗粒氮的周转时间（0.7 至 31 天）和溶解氨的周转时间（0.1 至 27 天）与河口水停留时间相似或更短，而溶解硝酸盐的周转时间（19 至 2160 天）比停留时间长。因此，河口水柱中硝酸盐的同化不会影响其分布，除非发生显著的反硝化作用和/或埋藏在沉积物中，否则河口中大部分硝酸盐都会被冲走。由于铵和颗粒氮被有效地再循环，大多数外来有机物在输出、埋藏或被更高营养级消耗之前都经过了广泛的微生物改性。