许多生物材料表现出多尺寸孔隙度,其小,主要是纳米级孔以及大的宏观毛细管,可同时实现优化的大量传输能力和具有较大内表面的轻量级结构。意识到人工材料中这种层次的孔隙度需要经常进行复杂且昂贵的上部处理,从而限制了可扩展性。在这里,我们提出了一种方法,该方法将基于金属辅助化学蚀刻(MACE)与光刻诱导的宏观诱导的孔隙率结合在一起,以合成单晶硅与双峰孔径分布,即通过六边形的静脉内部脉冲分离,以六边形的孔隙分布,以至于六边形分布,该分离是六边形的脉络孔分布的。 穿过。MACE过程主要由金属催化的还原氧化反应引导,其中银纳米颗粒(AGNP)用作催化剂。在此过程中,AGNP充当自螺旋体的颗粒,它们沿着轨迹不断去除硅。高分辨率的X射线成像和电子断层扫描显示出较大的开放孔隙度和内部表面,可用于在高性能的储能,收获和转换中,或用于芯片传感器和精神分线。最后,层次多孔的硅膜可以通过热氧化为层次多孔的无定形二氧化硅来转化结构,该材料可能特别感兴趣,对于光流体和(生物 - )光子应用而导致其多孔具有多种形式的人工血管化。
编辑器:Stephan Stieberger本文为各向异性紧凑型恒星提供了一个新模型,该恒星在teparallear重力的背景下与物理暗物质相结合。该模型基于Bag模型类型的状态(EOS)和Bose-Einstein暗物质密度密度Prfile的方程。衍生的解决方案符合能源条件,因果关系条件以及稳定性因子和绝热指数所需的条件,表明它们在物理上表现良好,代表了身体和稳定的物质辅助。我们还确定表面的最大质量,表面红移和紧凑性参数。有趣的是,所有这些数字都属于规定的范围,支持我们提案的身体生存能力。此外,用于改变模型参数的各种质量对应于五个紧凑,逼真的紧凑对象,包括LMC X-4,她的X-1,4U 1538-52,SAX J1808.4-3658和CEN X-3。我们还说明了能量密度的径向对称pr和非旋转恒星的惯性矩。
摘要 简介:深部脑刺激 (DBS) 是治疗各种神经和精神疾病的常用方法。最近的研究强调了神经影像学在定位电极触点相对于目标脑区的位置以优化 DBS 编程方面的作用。在不同的成像方法中,术后磁共振成像 (MRI) 已广泛用于 DBS 电极定位;然而,导线引起的几何失真限制了其准确性。在这项工作中,我们调查了导线尖端的实际位置与从 MRI 伪影估计的尖端位置之间的差异在多大程度上取决于 MRI 序列参数(例如采集平面和相位编码方向)以及导线的颅外配置。据此,设计并讨论了一种提高导线定位准确性的成像技术。方法:我们设计并构建了一个拟人化幻影
近年来,RNA 测序激发了大量的研究领域。大多数方案依赖于在逆转录反应过程中合成更稳定的 RNA 分子互补 DNA (cDNA) 拷贝。结果 cDNA 池经常被错误地认为在数量和分子上与原始 RNA 输入相似。遗憾的是,偏差和伪影会混淆结果 cDNA 混合物。依赖逆转录过程的人们在文献中经常忽视或忽略这些问题。在这篇评论中,我们向读者展示了 RNA 测序实验过程中逆转录反应引起的样本内和样本间偏差和伪影。为了打消读者的疑虑,我们还提供了大多数问题的解决方案并介绍了良好的 RNA 测序实践。我们希望读者能够利用这篇评论,从而为科学合理的 RNA 研究做出贡献。
摘要 —混沌序列伪随机数生成器 (PRNG-CS) 在各种安全应用中引起了关注,尤其是对于流和分组密码、隐写术和数字水印算法。事实上,在所有基于混沌的加密系统中,混沌生成器都起着至关重要的作用并表现出适当的加密特性。由于技术的爆发,以及物联网 (IoT) 技术的快速发展及其各种用例,PRNGs-CS 软件实现仍然是一个未解决的问题,以满足其服务要求。硬件实现是实现 PRNGs-CS 的最旗舰技术之一,目的是为此类应用程序安全提供高性能要求。因此,在这项工作中,我们提出了一种新的基于 PRNGs-SC 的架构。后者由三个弱耦合的离散混沌映射以及分段线性混沌映射 (PWLCM)、斜帐篷和 Logistic 映射组成。混沌系统是在 Xilinx Spartan™-6 FPGA 板上设计的,使用超高速集成电路硬件描述语言 (VHDL)。在 ISE Design Suite 环境中执行的模拟结果证明了我们提出的架构在抵抗统计攻击、吞吐量和硬件成本方面的有效性。因此,基于其架构和模拟结果,所提出的 PRNG-SC 可用于加密应用。
'原始的'raw'均匀的随机字节从csprng返回,以原始矢量'Chr'chr'统一的随机字节返回,返回以十六进制字符串'lgl'lgl'lgl'均匀的随机字节返回,随机逻辑值'int'int'组合4个随机字节组合4个随机字节,以创建均匀的随机整数。此输出将进一步过滤以删除可能发生的“ DBL”的任何NA值结合了8个随机字节,以在[0,1)范围内创建均匀的随机数
摘要 脑电图 (EEG) 信号是神经科学研究和临床应用(如脑机接口和神经系统疾病诊断)的基础。这些信号通常是神经活动和噪声的组合,来自各种来源,包括眼球和肌肉运动等生理伪影。在这种情况下,我们解决了区分神经活动和噪声相关来源的挑战。我们开发了一种在频域中运行的新型 EEG 去噪模型,利用有关噪声频谱特征的先验知识自适应地计算用于噪声分离的最佳卷积滤波器。该模型经过训练可以学习一种经验关系,将噪声和噪声信号的频谱特性与允许信号去噪的非线性变换联系起来。在 EEGdenoiseNet 数据集上的性能评估表明,所提出的模型根据时间和频谱指标都实现了最佳结果。发现该模型可以从输入的 EEG 数据中去除生理伪影,从而实现有效的 EEG 去噪。事实上,该模型的性能与基准模型相当甚至更好,证明可以有效去除肌肉和眼部伪影,而无需对特定类型的伪影进行任何训练。
通过脑皮层电图 (ECoG) 进行皮层刺激可能是在双向脑机接口 (BD-BCI) 中诱导人工感觉的有效方法。然而,电刺激引起的强电伪影可能会显著降低或掩盖神经信息。详细了解刺激伪影通过相关组织的传播可能会改进现有的伪影抑制技术或启发开发新的伪影缓解策略。因此,我们的工作旨在全面描述和模拟硬膜下 ECoG 刺激中伪影的传播。为此,我们收集并分析了四名患有癫痫并植入硬膜下 ECoG 电极的受试者的雄辩皮层映射程序数据。从这些数据中,我们观察到伪影在所有受试者的时间域中都表现出锁相和棘轮特性。在频域中,刺激导致宽带功率增加,以及基频刺激频率及其超谐波的功率爆发。伪影的空间分布遵循电偶极子的电位分布,在所有受试者和刺激通道中,拟合优度中值为 R 2 = 0.80。高达 ± 1,100 µ V 的伪影出现在距离刺激通道 4.43 至 38.34 毫米的任何地方。这些时间、光谱和空间特性可用于改进现有的伪影抑制技术,启发新的伪影缓解策略,并有助于开发新的皮质刺激方案。总之,这些发现加深了我们对皮质电刺激的理解,并为未来的 BD-BCI 系统提供了关键的设计规范。
摘要:基于脑电图的脑机接口 (BCI) 具有超越传统神经反馈训练的广阔治疗潜力,例如实现个性化和优化的虚拟现实 (VR) 神经康复范例,其中视觉体验的时间和参数与特定大脑状态同步。虽然 BCI 算法通常被设计为专注于信号中信息量最大的部分,但在这些大脑状态同步的应用中,至关重要的是,最终的解码器对代表各种心理状态的生理大脑活动敏感,而不是对诸如自然运动产生的伪影敏感。在本研究中,我们比较了从提取的大脑活动和 EEG 信号中包含的伪影中解码不同运动任务的相对分类准确度。在基于 VR 的逼真神经康复范例中,从 17 名慢性中风患者身上收集了 EEG 数据,同时执行六种不同的头部、手部和手臂运动。结果表明,在分类准确度方面,EEG 信号的伪像成分比大脑活动的信息量大得多。这一发现在不同的特征提取方法和分类流程中是一致的。虽然可以通过适当的清理程序恢复信息性脑信号,但我们建议不要仅将特征设计为最大化分类准确度,因为这可能会选择剩余的伪像成分。我们还建议使用可解释的机器学习方法来验证分类是否由生理脑状态驱动。总之,虽然信息性伪像在基于 BCI 的通信应用中是一个有用的朋友,但它们在估计生理 32 脑状态时可能是一个麻烦的敌人。33
根据城市规划条例 (第 131 章) 第 16 条申请许可将建筑物高度限制由 2 层略微放宽至 4 层,以兴建位于内地段第 7755 号余段的部分及夹在内地段第 7755 号余段与内地段第 7713 号之间的政府土地的拟议 4 层骨灰安置所岩土规划检讨报告修订版 1
