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无线对敌方响应阀
化学响应阀是基于通道的微流体学的必不可少的设备。1-3这样的系统选择性地操纵/控制了由外部输入触发的一小部分液体内部的液体或隔室。通常，微流体阀是通过使用刺激反应性聚合物作为活性材料设计的。1,2不同的基于聚合物的阀，由电气4,5或磁场控制，6个红外光，7,8温度，9和pH 10。尽管如此，替代性响应式设备的设计，对不同和更复杂的物理化学参数（例如手性）敏感，这是一个有趣的挑战。手性是元素颗粒，分子甚至宏观物体的基本对称特性。11通常将系统定义为手性，如果它作为一对无法叠加的“左手”和“右手”的镜像图像（对映异构体）。由于它们在医学，化学或生物化学中的众多应用，手性分子引起了人们的关注。11，例如，对于生物系统，可以为定义的生物受体设计特定的药物化合物，其中手性用于调整相互作用的性质。12因此，对映体相互作用最终会控制和扰动生物学功能，因此，在生物系统中，对映认知至关重要。尽管已经开发出不同的光谱法来有效地鉴定手性探针，但13-
引用：Mwata-Velu T，Ruiz-Pinales J，Avina-Cervantes JG，Gonzalez-Barbosa JJ，Contreras-Hernandez JL。经验模式分解和双向
运动图像（MI）EEG信号在BCI应用中广泛使用，因为它们通过想象身体肢体运动为用户提供了全部控制[9]。想象的和物理的肢体运动引起了MU-RHILTHM同步和去同步，可以使用感觉运动皮层上的EEG技术进行探索[10]。许多作品已经实施了特定技术选择和降低维数的特定技术，其中遗传算法（GA）[11] [11]，顺序的正向特征选择（SFF）[12]，线性判别分析（LDA）[13] [13]，经验模式分解（EMD）[14]和FISHER INCTICNANT INCINICINANT ANARESSICS（FISHER INCTINANT分析）（FDA）[15] [15] [15] [15] [15]。因此，有效的线性分类器（例如支持向量机（SVM）[16]和LDA [17]被广泛用于特征的分类。此外，贝叶斯分类器[18]，隐藏的马尔可夫模型分类器（hmm）[19]和K-Nearest邻居（K-NN）分类器[20]同样为EEG特征分类提供了竞争结果。从这个意义上讲，Miao等。[21]将右手食指解码用于手指康复。在他们的角度，Nijisha等人。[22]使用基于常见空间图案（CSP）和单个卷积层的空间过滤器对左手，右手，双手和脚MI-EEG信号进行分类。
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波在一起构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动力控制的全息图。实现了动态的可重构元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和跨性别位置的强大能力。预计拟议的CBR-CM开设了实现具有多个独立信息渠道的更复杂和高级设备的方法，这可能为数字EM环境复制提供技术援助。
新闻和亮点
Trinanjan Datta博士，科学与数学学院的教职员工和生物物理学，最近发表于NPJ量子材料，这是自然期刊家族的一部分。本文以其新名称物理和生物物理学的成立标记了该部门的就职典礼。物理教师最初是化学和物理学联合部门的一部分，直到去年6月两家司令部分为单独的部门为止，该出版物是物理学教师进一步专业的重要一步。datta在本文中的研究涉及分子和晶体结构的手性，其图像不能将其图像彼此放在彼此之上，例如左手和右手，以及它如何影响其磁性。datta的最新研究表明，一种Achiral（可以对称地将图像放置在彼此顶部的结构）可以导致响应磁铁场的磁化措施。“除了由于存在磁性天空（扭曲的磁性自旋纹理）而在自旋电子学（Spintronics）和计算机存储器中的应用外，研究的磁性现象还可以提供其他技术应用，例如在计量和传感设备中，” Datta说。这篇文章作为加利福尼亚州劳伦斯·伯克利国家实验室和奥古斯塔大学之间的合作发表，达塔是研究的主要理论家。“与科学界分享我们关于新型未来一代磁性材料本质的新发现也很棒。”
基于 EEG-EMG 频带功率相关 (BPC) 的 BCI
摘要：自人类历史开始以来，人们就一直着迷于这样一种概念：他们可以通过简单的“思考”的力量来影响周围的环境。由于过去几十年脑机接口 (BCI) 技术的发展，这一目标越来越接近现实。人类大脑内部发生的持续活动可以转化为各种命令，这些命令既可用于通信，也可用于通过使用 BCI 系统来操作外部设备。该过程从捕获脑信号开始，可以以侵入式或非侵入式方式进行。在数据收集之后的下一个阶段是处理信号，以获得与用户执行任务的意图相关的相关元素。基于 BCI 的神经康复模型使用来自大脑的 EEG 信号和来自肌肉的 EMG 信号来开发基于 BCI 的神经康复模型，该模型将任何生物信号与脑信号相结合，从而使机器人辅助系统更好地工作。为此，我们使用了基于试验的频带功率相关 (BPC) 衍生的 EEG-EMG 混合技术，该技术对 BCI 系统中的运动任务进行分类。结合 EEG 和 EMG 信号以及皮质肌肉相互作用来激活手外骨骼装置，并评估其对中风患者的可行性。我们计算用于对右手和左手运动进行分类的 BPC。
DNA 自发缠绕组蛋白核心更倾向于负超螺旋：布朗动力学研究
在真核生物中，DNA主要通过缠绕组蛋白核心而获得高度紧凑的结构。DNA自然缠绕在组蛋白核心周围形成1.7个左手超螺旋，导致染色质中形成负超螺旋。在转录过程中，在聚合酶后方产生的负超螺旋可能在触发核小体重组中发挥作用。为了阐明超螺旋如何影响DNA缠绕组蛋白核心的动力学，我们开发了一个新模型来模拟DNA和组蛋白之间复杂的相互作用。我们的模拟表明，正超螺旋和负超螺旋DNA都能够缠绕在组蛋白核心周围以采用核小体构象。值得注意的是，我们的研究结果证实了在核小体缠绕过程中对负超螺旋DNA的强烈偏好，并且揭示了负超螺旋的旋转和扭曲都有利于缠绕组蛋白的DNA的形成。此外，对同一 DNA 模板上的多个核小体的模拟表明，核小体倾向于在原始核小体附近组装。这一对核小体自发形成的理解进展可能有助于深入了解染色质组装的复杂动力学以及控制染色质结构和功能的基本机制。
滑动窗口通用空间模式用于增强 EEG-BCI 中的运动想象分类
摘要 — 脑电图 (EEG) 信号的准确二元分类是开发运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 系统的一项艰巨任务。本研究提出了两种滑动窗口技术来增强运动想象 (MI) 的二元分类。第一种方法计算所有滑动窗口预测序列的最长连续重复 (LCR)，称为 SW-LCR。第二种方法计算所有滑动窗口预测序列的模式，称为 SW-Mode。公共空间模式 (CSP) 用于提取特征，线性判别分析 (LDA) 用于对每个时间窗口进行分类。SW-LCR 和 SW-Mode 都应用于公开可用的 BCI 竞赛 IV-2a 健康个体数据集和中风患者数据集。与现有的最先进技术相比，SW-LCR 在健康个体的情况下表现更好，SW-Mode 在左手与右手 MI 的中风患者数据集上表现更好，标准差更低。对于这两个数据集，分类准确率 (CA) 约为 80%，kappa (κ) 为 0.6。结果表明，使用 SW-LCR 和 SW-Mode 的基于滑动窗口的 MI 预测对于试验内激活时间的试验间和会话间不一致具有很强的鲁棒性，因此可以在神经康复 BCI 环境中实现可靠的性能。
传感器
摘要：抑制控制是一种抑制反应的认知过程。它用于日常活动，例如驾驶摩托车、驾驶汽车和玩游戏。这个过程的影响可以与现实世界中的红灯进行比较。在本研究中，我们使用相位滞后指数和试验间一致性 (ITC) 研究了人类抑制控制下的大脑连接。人类大脑连接可以更准确地表示功能神经网络。脑电图 (EEG) 的结果（数据集是使用听觉停止信号任务从十二名健康受试者在左手和右手抑制期间生成的）表明，大脑额叶和颞叶的 delta (1-4 Hz) 和 theta (4-7 Hz) 波段功率的试验间一致性增加。这些 EEG delta 和 theta 波段活动神经标记与人类额叶的抑制有关。此外，通过视觉刺激，枕叶的 delta-theta 和 alpha（8-12 Hz）波段功率的试验间一致性有所增加。此外，与颞叶和枕叶相比，在抑制控制下，额叶 F3-F4 通道之间的大脑连接性最高。额叶中更高的 EEG 一致性和相位滞后指数与人类反应抑制有关。这些发现揭示了理解大脑连接的神经网络和人类反应抑制过程中的潜在机制的新见解。
RETT综合征的心脏自主控制
脑部计算机界面（BCIS）是人脑和外部世界之间的通信桥梁，使人类无需肌肉干预即可与环境互动。因此，它们的功能取决于BCI系统和用户的认知能力。Motor-Imbery BCI（MI-BCI）依赖用户对身体运动的心理想象。但是，并非所有用户都有能力能够调节其大脑活动以控制Mi-BCI。一个被称为BCI文盲或不明智的问题。这种现象的基本机制和用户之间这种差异的原因尚未完全理解。在这项研究中，我们研究了几种认知和心理措施对MI-BCI表现的影响。五十五个新手BCI-Users参加了左手运动图像任务。除了其BCI分类错误率和人口统计学外，还收集了包括人格因素，技术因素在内的心理措施以及实验期间的动机以及包括视觉空间记忆，空间记忆以及视觉成像的生动性在内的认知措施。被发现对Mi-BCI表现产生重大影响的因素是视觉图像的生动性，以及有序性和自主性的人格因素。这些发现揭示了导致BCI操作困难的单个特征，因此可以帮助用户之间的不良能力早期预测，以优化他们的培训。
主动自我触摸恢复了“橡胶手幻觉”扰乱后的身体本体感受的空间意识
身体自我意识依赖于视觉，触觉，本体感受和运动信号的不断整合。在“橡胶手幻觉”（RHI）中，具有视觉刺激的刺激会导致自我意识的变化。尚不清楚其他躯体信号是否可以弥补由有关身体的视觉信息引起的自我意识的改变。在这里，我们将RHI与机器人介导的自动触摸结合使用，以系统地研究触觉，本体感受和运动信号在维持和恢复身体自我意识中的作用。参与者用右手移动了领导者机器人的手柄，同时从追随者机器人的左手手中收到了相应的触觉反馈。这种自动刺激是在诱导经典RHI之前或之后进行的。在三个实验中，在RHI之前（但不是之前）提供了主动自我打击，大大降低了由RHI引起的原始漂移，支持主动自我接触对身体自我意识的恢复作用。在非自愿自我打击期间不存在效果。单峰控制条件证实，自动触摸的触觉和运动组件都是恢复身体自我意识所必需的。我们假设主动自动触摸会瞬时提高触摸身体部位的本体感受的精度，从而抵消了RHI构成的视觉捕获效果。