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在智能家居环境中使用便携式脑电图在冥想练习期间诱发认知障碍患者的脑电波：一项初步研究
全世界有超过 5500 万人患有阿尔茨海默病 (AD)，这是最常见的神经退行性疾病，而根据世界卫生组织的数据，预计到 2050 年这一数字将达到 1.39 亿例 (S. Report, 2021)。然而，AD 的病因及其临床前阶段，如轻度认知障碍 (MCI) 和主观认知衰退 (SCD)，仍不清楚，也没有提出有效的治疗方法 (Petersen 等人，2001；Albert 等人，2011；Stewart，2012；Bessi 等人，2018；Yue 等人，2021)，尽管早期发现这些病症具有重要的科学意义。每年，10% 到 15% 的 MCI 患者会发展为 AD，预计超过一半的 MCI 患者会在 5 年内发展为 AD（Gauthier 等人，2006 年；Tarnanas 等人，2015 年）。然而，由于危险性和副作用较低，一些非药物方法也被提出。另一方面，尽快发现认知功能下降以阻止认知功能障碍和 AD 的进展仍然是科学的重中之重。因此，脑电图 (EEG) 因其在识别早期认知能力下降方面的优势而得到广泛研究，它似乎是这方面的一种潜在方法，因为它提供了一种非侵入性且简单的工具，可早期检测整个 AD 谱系中的大脑活动异常（Lazarou 等人，2019a、2020 年）。脑电图 (EEG) 已被用作诊断 AD 的工具，并且已采用多种技术来检测 AD 患者的脑电图异常。在这个方向上，考虑到先前的研究通过探索大脑频率、ERP 或基于图论的大脑连接组更高级指标（Lazarou et al. 2019b, 2020）阐明了 EEG 的临床重要性，这可以提高我们对认知能力下降早期阶段人类大脑复杂组织的理解。关于脑电波，EEG相关研究表明，与正常老年受试者相比，认知障碍者在静息态活动期间，delta和theta功率增加，而alpha和beta活动功率则降低（Aftanas和Golocheikine，2001；Lal和Craig，2002；Aftanas和Golocheikine，2003；Lutz等，2008；Foxe和Snyder，2011；Wells等，2013；Snyder等，2015；Tsoneva等，2015；Deolindo等，2020；Bentley等，2022；Lazarou等，2022）。最近的科学数据表明，特定的EEG标记物与转化预后相关。这些标记是增加的 theta/gamma 比率，alpha 频率的降低，这似乎与转化为 AD 有关。此外，在 MCI 和 AD 受试者中，静息状态下的后 delta 和 alpha EEG 节律似乎对 AD 神经退行性过程更为敏感（Osterrieth，1944 年）。Babiloni 等人在他们的工作中提出了以下假设：在 MCI 和 AD 患者中，由于整个疾病的皮质萎缩，脑电图节律存在异常。他们的研究结果表明
智能家居环境中分布式电力流分配的能量损耗研究
摘要：如今，可再生能源是分布式能源系统的重要组成部分。然而，它们的间歇性使它们成为不稳定的能源，因此很难在任何能源系统中得到最佳利用。电池存储是解决这一问题的可行解决方案。在本文中，我们考虑了分布式功率流分配，包括不稳定的发电机、不可预测的电力负载和多个储能系统 (ESS)，它们之间有不同的逻辑电源连接组合。我们提出了功率流分配 (PFA) 算法来处理单个和多个负载，以解决在智能家居环境中使用 ESS 减少能量损失和改善分布式功率流分配的可能性。模拟结果表明，发电机、负载和存储系统之间的逻辑电源连接的增加可以显著减少能量损失。与冬季将所有发电电力直接存储在 ESS 中的功率流分配相比，所提出的 PFA 算法可以将能量损失减少约 67%。结果进一步表明，与其他季节相比，春季的能量损失和 ESS 中存储的能量最高。
用于 VR 智能家居环境中导航和物体操控的 BCI 控制机器人助手
脑机接口 (BCI) 是一种通信系统，它从大脑活动获取输入并将其转换为外部设备的输出命令，而无需用户进行身体移动 (Wolpaw 等人，2002)。因此，BCI 可以帮助运动障碍患者通过各种控制范式重新获得与环境沟通和互动的能力。收集用户的大脑活动的方法有很多种，其中脑电图 (EEG) 最受欢迎，因为它是非侵入性的并且具有很高的时间分辨率 (Abiri 等人，2019)。根据从大脑中提取的 EEG 成分，BCI 系统可分为三大范式：P300、稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和运动意象 (Abiri 等人，2019)。 P300 范式依赖于事件相关电位 (ERP) 形式的正偏转，该正偏转在遇到奇异范式中的预期刺激后约 300 毫秒引发 (Mat-tout 等人，2015)。因此，通过比较在一系列刺激呈现中诱发的事件相关电位，P300 BCI 可以识别用户的目标选择。与其他范式相比，P300 范式需要的用户培训较少 (Guger 等人，2009)，使其成为设计 BCI 控制的交互式环境的有前途的工具 (Fazel-Rezai 等人，2012)。BCI 控制的智能家居已经使用虚拟现实 (VR) 模拟和物理