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World File Search System实验条件
Al2O3-TA2O5多层薄膜由...
这项研究旨在合成由Al 2 O 3和Ta 2 O 5制成的多层氧化物薄膜用于介电应用。由两个，四个或八个氧化物层制成的多层薄膜由物理蒸气沉积合成，特别是中频脉冲的直流电流磁子溅射。薄膜由化学计量的Al 2 O 3和Ta 2 O 5层制成，该层具有从扫描电子显微镜（SEM）获得的横截面图像中观察到的特定形态。Al 2 O 3层具有柱状结构，而TA 2 O 5层均匀致密。X射线衍射（XRD）特征表明，由于磁控溅射过程中使用的实验条件，尤其是底物的低温，这些氧化层的结晶度非常有限。
A Review of EEG-Neurofeedback 脑电神经反馈综述
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法，通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机，将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身，帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛，可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识，本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
相变材料热物理性能增强在储热领域的新进展
PCM 在潜热存储应用中的主要问题之一是提高热导率。已经进行了一些理论和实践研究来检查各种潜热存储系统的传热过程 [30]。目前，提高 PCM 热导率的主要方法是添加高热导率基质和化学改性添加剂的表面。这些包括表面和接枝功能团改性，以及添加多孔三维 (3D)、二维 (2D)、一维 (1D) 和零维 (0D) 结构添加剂。虽然改性和接枝功能团可以增加材料相容性并降低界面热阻，但改性的成功率较低且操作更复杂。加入导热基质可以形成导热链，从而减少声子散射并加快热量传输。另一方面，较高的添加剂质量含量将大大限制 PCM 的储热能力。因此，在选择提高 PCM 热导率的技术时，应考虑适当的添加量和实验条件。
现实生活中的在线自定步调 BCI 中的发作检测图像
方法：我们之前的研究表明，一种新的声音想象 (SI) 任务，高音调隐蔽声音产生，对于发作检测场景非常有效，并且我们预计它比迄今为止使用的最常见的异步方法，即运动想象 (MI) 有几个优势：1) 直观；2) 对运动障碍人士，尤其是皮质运动区域受损人士有益；3) 与其他常见的自发认知状态没有显著重叠，使其更容易在日常生活中使用。将该方法与在线现实场景中的 MI 任务进行了比较，即在观看视频和阅读文本等活动期间。在我们的场景中，当屏幕上出现来自通讯程序的新消息提示时，要求正在观看视频（或阅读文本、浏览图像）的参与者通过分别针对每个实验条件执行 SI 或 MI 任务来打开消息。
CTRL——一种无标记人工智能动态测量单细胞体积的方法
测量细胞的物理尺寸对于了解细胞生长控制很有价值。目前用于哺乳动物细胞的单细胞体积测量方法劳动密集、不灵活且可能导致细胞损伤。我们引入了 CTRL：细胞拓扑重建学习器，这是一种无标记技术，结合了深度学习算法和荧光排除方法，仅从微分干涉对比 (DIC) 显微镜图像中重建细胞拓扑并估计哺乳动物细胞体积。该方法实现了定量准确性，需要的样品制备最少，并且适用于广泛的生物和实验条件。该方法可用于跟踪任意长时间段内的单细胞体积动态。对于 HT1080 纤维肉瘤细胞，我们观察到分裂时的细胞大小与出生时的细胞大小 (sizer) 呈正相关，并且在 HT1080 纤维肉瘤细胞中，在细胞周期完成 25% 时，细胞大小波动明显减少。
外壳高度，底物厚度和扫描模式对直接金属沉积中悬臂失真的影响
金属添加剂制造中的摘要，移动的热源会导致温度和应变的空间和时间依赖性变化，从而导致部分变形。失真预测和优化的沉积参数可以提高生成的组件的尺寸精度。在这项研究中，通过实验验证了一种分析方法，用于建模覆盖高度和底物厚度的效果。此外，通过实验确定扫描模式与层高和底物厚度的函数的影响。分析模型基于凉爽的相位机理，并假定每个沉积层的恒定热收缩力的形成。与类似的实验条件相比，该模型可以准确预测实验校准后纵向悬臂失真。对于多层沉积，扫描模式对薄壁底物的失真影响最大。具有纵向扫描载体的优化沉积策略导致降低高达86％。结果强调了机械建模和扫描策略优化的潜力，以提高增材制造领域工业应用的形状准确性。
生成AI支持的上下文个性化...
培养学生对学习的兴趣被认为具有许多积极的下游效果。大型语言模型已经开辟了新的范围，以生成满足自己利益的内容，但目前尚不清楚这种自定义的方式在多大程度上可以对学习产生积极的效率。为了探索这个新颖的维度，我们进行了一项受试者间研究（n = 272），其具有生成的AI词汇学习应用程序的不同变化，使用户可以个性化他们的学习示例。参与者被随机分配给对照（句子来自先前存在的文本）或实验条件（根据用户的文本输入而生成的sen tence或短篇小说）。虽然我们没有观察到结构之间的学习绩效的不同，但分析表明，生成的AI驱动的环境个性化的个性化阳性的学习动机。我们不知道这些结果与以前的fndings有何关系，并强调了它们对使用生成AI进行个性化学习的新兴费用的意义。
脑电信号分类深度架构优化：使用进化算法的 AutoML 方法
摘要：由于信噪比低且通常存在来自不同来源的伪影，脑电图 (EEG) 信号分类是一项具有挑战性的任务。之前已经提出了不同的分类技术，这些技术通常基于从 EEG 频带功率分布图中提取的一组预定义特征。然而，EEG 的分类仍然是一个挑战，这取决于实验条件和要捕获的反应。在这种情况下，深度神经网络的使用提供了新的机会来提高分类性能，而无需使用一组预定义的特征。然而，深度学习架构包含大量超参数，模型的性能依赖于这些超参数。在本文中，我们提出了一种优化深度学习模型的方法，不仅是超参数，还有它们的结构，该方法能够提出由不同层组合组成的不同架构的解决方案。实验结果证实，通过我们的方法优化的深度架构优于基线方法，并产生计算效率高的模型。此外，我们证明优化的架构相对于基线模型提高了能源效率。
分子动力学模拟的恒温算法
经典原子模拟，尤其是分子动力学（MD）模拟，已成为研究聚合物[1]和（生物 - ）分子系统的特性的常见工具[2,3,4,4,5,6,7]。由于它们在空间（单个原子），时间（飞秒）和能量方面的显着分辨率，它们代表了对实验技术的强大补充，从而为实验观察到的过程提供了机械洞察力。然而，与实验的直接比较是，施加在模拟系统上的边界条件与实验条件有关。此处使用术语边界条件表示在模拟过程中在整个系统中强制执行的任何几何或热力学约束。可以区分硬边界和软边界条件。硬边界条件表示对给定的Instantable的约束，即在模拟过程中，它可以精确地在任何时间点上满足。软边界条件表示对观测值的平均值的约束，即允许相应的瞬时值在指定的平均值左右发出。软边界条件的定义通常还需要一个时间尺度的规范，平均可观察值应与指定值匹配。模拟中存在四种主要边界条件类型：
not-iva用于识别脑电图中的区分特征
摘要 - 我们提出了一种新方法，共同独立矢量分析（JIVA），用于获得区分特征，即可以从医学数据中互间签名，可用于研究多种条件或组之间的差异。该方法对于脑电图（EEG）数据的事件相关的研究特别有吸引力，因为它使人们能够有效地利用跨多个通道的交叉信息，同时可以使用多个时期的信息。我们介绍了通用模型，然后证明了其成功应用于驾驶实验期间收集的脑电图数据。与仅检测差异的传统分析技术相反，我们在统计学上确定了测量的带功率上的显着差异，显示了何时以及如何在同一受试者中两个实验条件发生差异。我们将JIVA功能与竞争性数据驱动方法产生的功能进行了比较，并证明了JIVA的优势，因为它完全利用了多个电极之间的统计依赖性，并将其作为获得多功能数据提供信息特征的强大数据驱动方法。