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社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
认知增强的维度：入侵大脑
在日益复杂的信息文化中，对认知功能的需求正在逐渐增加。近年来，人们开发了几种改善大脑功能的方法。这些方法的有效性（或有效性）和副作用的证据引发了有关其伦理、社会和医学后果的争论。在公共话语中，认知改善经常被描述为一种万能的方法。然而，经过仔细研究，认知增强表明它本身是一个多维概念：没有一种认知增强剂可以改善大脑功能，而是有多种干预措施可以分为生化、物理和行为增强策略。这些认知增强剂在作用机制、针对的认知领域、作用时间尺度、可用性和副作用以及对不同人群的影响方面有所不同。我们揭示了认知改善的各个方面，评估了在这些方面有所不同的认知增强剂的重要例子，并提出了一个理论和实证研究框架。
微带线带宽增强的分析方法
用于控制微带线馈电设计的参数主要包括带状线长度和宽度变化以及贴片的长度和宽度。馈线控制天线的回波损耗。为了提高效率，回波损耗应该较小。端口尺寸控制总带宽。为了增加带宽，端口也应该与馈线匹配。工作频带由天线的高度控制，最后贴片控制中心频率。该技术提供 0.1GHz 带宽，从 -15dB 开始考虑。该设计的回波损耗图如图 7 所示。匹配主要通过控制贴片的尺寸来实现。回波损耗图给出中心频率 12.7 GHz 处的 - 21.2dB。
硅上直接增强的超薄铁电性
致谢 本研究部分由伯克利负电容晶体管中心 (BCNCT)、ASCENT（联合大学微电子计划 (JUMP) 的六个中心之一）、DARPA 赞助的半导体研究公司 (SRC) 项目以及 DARPA T-MUSIC 项目资助。本研究使用了先进光子源的资源，先进光子源是美国能源部 (DOE) 科学办公室用户设施，由阿贡国家实验室为能源部科学办公室运营，合同编号为 DE-AC02-06CH11357。本研究使用了先进光源的资源，先进光源是美国能源部科学办公室用户设施，合同编号为 DE-AC02-05CH11231。斯坦福同步辐射光源、SLAC 国家加速器实验室的使用由美国能源部、科学办公室、基础能源科学办公室资助，合同编号为 DE-AC02-76SF00515。电子显微镜检查在劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 分子铸造厂进行，由美国能源部基础能源科学办公室科学办公室 (DE-AC02-05CH11231) 提供支持。JC 和 RdR 感谢美国能源部颁发的总统早期科学家和工程师职业奖 (PECASE) 的额外支持。作者贡献薄膜合成由 SSC、GK 和 DK 完成；电子显微镜检查分别由 RdR 和 S.-LH 在 JC 和 RR 的监督下完成，分析由 L.-CW 在 SS 的监督下完成；扫描探针显微镜由 SSC 和 NS 完成；干涉位移传感器测量由 RW 和 RP 完成和开发；扫描电容显微镜由 HZ 完成；X 射线结构表征由 SSC、NS 和 MM 在 AM 和 EK 的监督下完成；X 射线光谱由 SSC 在 RC、PS 和 EA 的监督下完成；二次谐波生成由 JX 在 XZ 的监督下进行；电气测量由 SSC、NS 和 AD 进行；SSC 和 SS 共同撰写了手稿。SS 监督了这项研究。所有作者都参与了讨论并对手稿发表了评论。利益竞争 作者声明不存在利益竞争。
直接通过增强的二氧化碳缩减的证据
由于土壤中发生的许多过程以及当前项目的短时间跨度发生了许多过程，因此设计出增强的风化对影响大气CO 2的能力是充满挑战的。在这里，我们报告了冰岛的组织/格利式Ansosol中的碳平衡，该碳平衡在3300年内收到了大量玄武岩粉尘，提供了量化增强风化的速度和长期后果的机会。自从沉积以来，添加的玄武岩灰尘已经连续溶解。土壤水域的碱度比等效的无尘土高10倍以上。考虑到土壤水暴露于大气时的氧化和脱气后，由于碱度产生而导致的年度CO 2缩水为0.17 t c ha -1年-1年。这项研究验证了在土壤中添加细粒度的镁质矿物质通过碱度出口减轻大气CO 2的能力。诱导的土壤有机碳储存的变化可能会占主导地位的净CO 2降低了增强的风化工作。
通过机器学习增强的直接ink写作
喷嘴高度，[17-20]以及打印速度和压力，目的是减少缺陷。[21,22]虽然这些原位误差校正是迈向自主打印的重要一步，但它们并不直接与打印过程的流体动力学交流，也不是指导墨水公式。计算流体动力学（CFD）模型为爱迪生式方法提供了打印机和墨水优化方法的替代方案，但需要了解墨水流变性，并且主要集中在简单的牛顿流体上。[23 - 27]通过con-Con-Con-Concoalastic Inks仍然取决于使用剪切粘度分析和振荡方法直接测量其复杂的流变特性，这些方法容易出现用户错误和自动化的挑战。[28,29]即使获得了准确的测量，试验和误差过程也被用于优化给定墨水的打印参数，以解决诸如瞬态屈服，通过喷嘴流过的瞬态屈服，并在返回到quiescent状态后的分辨率。此外，必须重复每个墨水组成的测量方法，以限制多材料或分级材料结构的生产。[30 - 32]即使是所使用的成分的微小变化，例如聚合物浓度，分子量或填充含量，也可能对墨水流变学有明显的影响。此外，墨水的最终行为可以取决于印刷的条件以及自配方以来的时间。DIW期间的墨水流变性的原位表征将有助于改善对基础流体物理的理解，并在打印过程中实现校正。DIW期间的墨水流变性的原位表征将有助于改善对基础流体物理的理解，并在打印过程中实现校正。机器学习（ML）提供了强大的高通量统计工具，可以避免直接建模和测量。ML需要大量的数据集来进行模型培训；但是，DIW的HMLV性质使得由于墨水属性和印刷零件需求的高可变性，获得大型训练集的尤其具有挑战性。我们通过采用简单的测试打印模式，即墨水和机器不可知论来抵消数据需求。这些测试模式的图像然后可以用于训练ML模型，但是由于大量DIW设计空间的相对稀疏采样，该模型的鲁棒性和准确性仍然存在不明显。可解释的人工智能（XAI）工具提供了一种评估ML模型和数据集的手段。此外，我们将基于图像的ML模型视为回归量
PET和SPECT图像增强的人工智能
核医学成像诸如PET和SPECT之类的核医学成像被高噪声水平和低空间分辨率混淆，需要提高后建筑图像增强，以提高其质量和定量准确性。人工智能（AI）模型，例如卷积神经网络，U-NET和生成的对抗网络，在增强PET和SPECT图像方面表现出了令人鼓舞的结果。本评论文章对PET和SPECT图像增强的最先进的AI方法进行了全面调查，并试图确定该领域的新兴趋势。我们专注于基于AI的PET和SPECT Image DeNoising和Deblurring的最新突破。监督的深度学习模型在减少放射性示意剂剂量和扫描时间的情况下显示出很大的潜力，而无需牺牲图像质量和诊断精度。但是，这些方法的临床实用性通常受到它们对培训配对的清洁和损坏数据集的需求的限制。这激发了对无范围的替代方案的研究，这些替代方案可以通过仅依靠损坏的输入或未配对的数据集来培训模型来克服这一限制。这篇评论重点介绍了最近发表了针对基于AI的PET和SPECT图像增强的监督和无监督的努力。我们讨论了跨扫描仪和交叉协议培训工作，这可以极大地增强基于AI的图像增强工具的临床翻译性。我们还旨在解决一个迫在眉睫的问题，即AI模型产生的图像质量的改进是否导致了实际的临床收益。为此，我们讨论了针对任务特定的客观临床评估的作品，以对图像增强的AI模型或将临床指标纳入其损失功能，以指导图像生成过程。最后，我们讨论了新兴的研究方向，其中包括探索新颖的培训范式，更大的任务特定数据集的策展以及客观的临床评估，这将使未来这些模型的全部翻译潜力实现。
中红外吸收光谱，具有增强的检测...
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