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不太弹性的暗物质
摘要：非弹性（或伪dirac）暗物质的模型通常假设左手和右手质量项之间的交易对称性，以抑制对角线耦合。我们指出，这种对称性是不必要的，因为对于Majorana fermions，对角耦合并不受到严格的约束。消除这种临时对称性的需求而不是由于额外的歼灭模式而放松遗物密度约束。我们考虑了一个简单的UV-Complete模型，该模型从（在）直接检测，梁转储实验和碰撞器中实现了这种设置并研究了约束。我们分别在几百个MEV和几个GEV附近确定了两个可行的质量区域。前一个区域将通过NA64和Belle II数据进行近未预测的分析进行充分测试，而后者也是挑战，即使在未来的实验中也是如此。
DNA放松测定
应该通过使用松弛的质粒进行对照反应来检查超涂层质粒，以表明该化合物不仅可以作为托波斯I的抑制剂，如果有可能。如果使用PBR322的松弛形式，这将显示化合物是否为介导器，但如果它也抑制了topo I（即假阴性是可能的：下面原理图的左手部分中的第5巷）。如果使用了PBR322的超涂层形式，则该化合物是否为介导器，但如果它是Topo I的抑制剂（即假阳性是可能的：下面原理图的右手部分中的泳道6）。但是，如果与化合物相比，小麦细菌topo I的过量是过量的，使得与存在的酶的量相比，任何抑制活性都是无关紧要的，那么任何插入都将显而易见。这假定任何抑制活性是由于与酶的相互作用而不是预防酶活性的插入。
Pfrontten-aichelalu，2025年1月30日
16年和超过208,000公里后，该说再见了：萨宾和她忠实的起亚狂欢节（亲切地称为“ Moby Dick”）正在采取单独的方式。，但51岁的老人将继续移动 - 她有一个新的伴侣为“企业”命名：一辆配备了第二代创新的太空驱动器驱动器和转向系统的大众T6.1。除了许多现代车辆功能外，将来驾驶更加容易，输入设备也发生了变化。Sabine现在使用两个操纵杆，而不是迷你方向盘和加速器/制动杆。她用左手加速和刹车，并用右手转动。“起初这很奇怪，”萨宾说，“但是经过一些练习，尤其是在Aichelau Mobility Park周围充满挑战，狭窄而蜿蜒的道路上，它运作良好。”
电动机的面向VR的EEG信号分类...
波兰摘要：虚拟现实（VR）与近乎实时的EEG信号处理相结合，可以用作已经存在的康复技术的补充，使从业者和治疗师可以与患者一起将自己浸入虚拟环境中。这项研究的目的是提出一个分类模型以及所有预处理和特征提取步骤，这将能够在保持接近实时的性能的同时产生令人满意的结果。在脑电图信号数据集上测试了所提出的解决方案，该数据集包含52个受试者执行的左/右手运动成像运动实验。在测试和训练阶段，使用精度得分和执行时间来测量不同模型的性能。总之，鉴于潜在的患者康复程序的要求，提出了一种模型。关键字：实时脑电图分析，虚拟现实，CSP过滤，运动图像。©2022StanisławZakrzewski，BartłomiejStasiak，Tomasz Klepaczka和Adam
古代和现代以及美国，硬币...
2028 锡拉库萨。狄奥尼修斯一世时期，公元前 405-367 年。十德拉克马（未签名，归于 Euainetos），约公元前 400-390 年。快速四轮马车左侧由女性车夫驾驶，车夫身体前倾，右手握着肯特隆，左手握着缰绳，右侧是飞翔的耐克女神，为她加冕，下方是厚重的护身符和全副武装。Rv。阿瑞图萨的头部戴着大麦花环，周围有四只海豚，后面有扇贝壳（向上）。40.08 克。Gallatin F.VIIa/R.XIV。表面粗糙，周围有腐蚀和点蚀。轻微工具痕迹。中灰色。非常精细，带有可爱的 Arethusa 头部。难得的机会，可以买到这款历史经典作品的精美且相对实惠的典范。(5,000-7,500)
触觉意象诱发的事件相关去同步化
众所周知，手部运动和运动的心理表征都会导致相应皮质运动区域记录的脑电图 (EEG) 发生事件相关去同步 (ERD)。然而，体感皮质区域的 ERD 与触觉的心理表征之间的关系尚不清楚。在本研究中，我们利用健康人的 EEG 记录来比较右手真实和想象的振动触觉刺激的影响。真实和想象的感觉都会产生对侧 ERD 模式，尤其是在 m 波段，最明显的是在 C3 区域。基于这些结果和以前的文献，我们讨论了触觉意象作为复杂身体意象的一部分的作用，以及将触觉意象引起的 EEG 模式用作脑机接口 (BCI) 中的控制信号的潜力。将这种方法与运动意象 (MI) 相结合可以提高用于中风和神经创伤后感觉运动功能康复的 BCI 的性能。
基于EEG信号分析的大脑计算机界面
摘要 - 大脑计算机接口（BCI）系统将原始的获得的大脑信号转换为控制外部设备的命令。生物医学信号处理技术的进步已指导脑电图（EEG）信号不仅是脑部疾病的诊断工具，而且是脑电脑接口场中的控制器。在本文中，我们提出了脑电图数据分析，以研究脑电图活动如何随左右图像手动运动而变化，这是通过思想控制机器的一步。在本文中，功率谱分析，脑电图的事件相关潜力和时间频率的特征表明，右手图像降低了左侧和左手图像中的手部面积的活性，可降低大脑右侧的手部面积的活性。结果成功地表明，在基于BCI的运动恢复中可以利用运动图像EEG现象。关键字 - 大脑计算机界面（BCI），脑电图（EEG）信号，运动图像EEG（MI-EEG）。
基于 BCI 的振动触觉神经反馈训练可改善运动想象过程中的运动皮层兴奋性
摘要—在本研究中，我们探讨了振动触觉反馈是否可以增强运动皮层兴奋性，从而在基于运动想象 (MI) BCI 的训练过程中转化为局部皮层区域的可塑性变化。为此，我们重点研究了 MI 的两个最显着的神经生理学效应——事件相关去同步 (ERD) 水平和通过导航经颅磁刺激 (nTMS) 评估的皮层兴奋性增加。对于 TMS 导航，我们使用了单独的高分辨率 3D 脑 MRI。十名未接受过 BCI 治疗的健康成年人参加了本研究。在有和没有反馈的情况下分别执行 MI（使用 Graz-BCI 范式的休息或左/右手想象）任务。为了调查基于 MI BCI 的训练中振动触觉反馈的存在/不存在对运动皮层兴奋性的贡献程度
即插即用监控，利用肌肉和脑信号进行实时手势和错误检测
摘要 在各种潜在的安全关键场景中，对机器人进行有效的人工监督是确保机器人正确运行的关键。本文通过结合两种人体生物信号流（分别通过 EMG 和 EEG 获得的肌肉和大脑活动），朝着快速可靠的人工干预监督控制任务迈出了一步。它介绍了使用肌肉信号对左手和右手手势进行连续分类、使用脑信号（在观察到错误时无意识产生）对错误相关电位进行时间锁定分类，以及结合这些管道在多项选择任务中检测和纠正机器人错误的框架。以“即插即用”的方式评估由此产生的混合系统，其中 7 名未经训练的受试者监督执行目标选择任务的自主机器人。离线分析进一步探索了 EMG 分类性能，并研究了选择可能促进可推广的即插即用分类器的训练数据子集的方法。
