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造林经济模型
利用 2020 年造林意向调查 (Manley 2021) 中的区域造林数据，开发了一个模型来解释各地区外来造林的百分比。该调查提供了 2019 年和 2020 年各地区造林面积的明细以及 2021 年的造林意向。2019 年至 2021 年的造林总量用于计算各地区全国造林的比例。使用区域查找表进行 28 年轮换平均法，碳的 LEV (土地预期值) 是各地区造林百分比的最佳预测指标。与区域造林模式相关的另一个关键因素是土地可用性。因此，所选模型包括 LUC (土地利用能力) 等级 6 和 7 农业用地面积（300 指数超过 18 立方米/公顷/年）以及碳 LEV。该模型解释了各地区造林分布差异的 81%。在随后的分析中，我们为生产性造林和永久性造林开发了单独的模型。然而，结合生产性和永久性造林开发的模型更为稳健，反映了两种类型的林业在土地收购方面经常相互竞争的事实。即使考虑到碳排放水平和 LUC 6 和 7 农业用地面积，该模型仍然低估了 SNI 东部、霍克斯湾和坎特伯雷的造林量，而高估了 SNI 西部、东海岸和尼尔森的造林量。该模型很粗糙，无法解决决定区域造林率的许多实际问题。我们向一些在北岛南部积极开展造林活动的公司寻求见解，了解 SNI 东部的造林率高于 SNI 西部的原因。因素包括：
人类棋盘格和导航图像中单次试验表面脑电图和源的黎曼分类
自从发现 [1,2] 以来，EEG 已越来越多地应用于基础研究、临床研究和工业研究。针对每个领域，都陆续开发出了特定的工具。这些工具包括：(i) 利用微电极进行脑内记录 [3,4]，该方法可以识别 EEG 信号的神经元来源，并更好地理解 EEG 活动的生理机制；(ii) 大平均法，包括由重复事件 (视觉、听觉、体感……) 触发的一系列试验的平均值 [5]，该方法开启了诱发相关电位 (ERP) 领域的研究，最近包括 EEG 源发生器 [8–10] 在内的 EEG 动力学工具 [6,7] 丰富了这一研究领域； (iii) 将 EEG 用于神经反馈和脑机接口 (BCI) [ 11 , 12 ]。过去，这些领域及其相关工具是分开发展的，但计算资源和实验数据的日益普及推动了横向方法和方法论桥梁的发展。视觉诱发电位 (VEP) 是一种特殊的 ERP，从枕叶皮质记录的 EEG 信号中提取，可由不同类型的视觉刺激触发，从简单（如棋盘格）[ 13 ，第 14 页，15 ] 到更复杂的视觉刺激（如人脸、3D 或运动图像）[ 14 , 16 – 20 ]。VEP 是通过计算大量正在进行的 EEG 信号试验的总平均值获得的（见公式 1），从而产生精心设计且易于识别的电位，随后可用于更好地理解视觉输入的连续处理阶段。然而，这些诱发反应来自至少两种不同的机制，分别源自加法模型或振荡模型 [8, 21 – 24]。对于加法模型，诱发反应来自对感觉输入的自下而上的连续处理。这会产生特定序列的单相诱发成分峰，这些峰最初嵌入自发 EEG 背景中。后者 EEG 活动被视为噪声，并通过随后的平均排除。对于振荡模型，诱发电位可能是由于特定频带内正在进行的 EEG 节律的相位锁定所致。这种 EEG 相位重组可以通过试验间一致性 (ITC) 来测量，作为对外部刺激的反应。从根本上讲，只有当相关 EEG 功率没有同时变化（增加或减少）时，这种测量才有意义。在这种情况下，我们处于纯相位锁定状态，诱发反应仅归因于正在进行的 EEG 振荡的重组。例如，体感诱发电位的 N30 分量就是这种情况，其中 70% 的幅度归因于纯相位锁定 [ 25 ]。事实上，在大多数 ERP 研究中，会出现混合情况（功率变化和相位锁定），这使得基础和临床解释变得困难。另一个缺点是，在大多数诱发电位研究中，对一组受试者进行的是总体平均值。虽然总体平均值方法可以得到适当的统计数据[26]和关于基本或临床结果的实际结论，但它掩盖了从临床角度来看可能至关重要的个体特性。当诊断工具基于总体平均值诱发电位[27]时，这个问题尤其重要。同样，对总体平均值数据应用逆建模[10,28]可以非常有效地识别ERP发生器[19,29-31]，但不利于确定个体特征。面对这些缺点，
使用事件相关的潜在p300响应对BCI进行研究
1简介日本有近10,000例肌萎缩性侧索硬化症患者。 ALS患者的体育锻炼困难。因此，正在对大脑计算机接口（BCI）进行研究，该脑电波使用脑电波来与他人和计算机操作进行沟通。有一种使用P300的BCI方法。 p300是外部视觉和听觉刺激引起的一种潜力，在刺激后300毫秒至500毫秒内出现。通过捕获所选对象的P300，您可以选择目标并输入文本。 p300-播种机是使用p300拼写字符的系统。与字母数字字符排列的矩阵的每一行或列都以伪随机为基础点亮，以使所有字符在有限的时间内发光相同的次数。通过检测光刺激引起的P300，用户可以识别他们想要拼写的角色。使用非侵入装置测量脑波。这次，我们将报告p300-Speller实验的结果和P300的检测。 2在P300串联实验中进行的2个实验，捕获了与事件相关的电势，它是由用户打算的字符的照明引起的。这次，将字母数字字符放在6x6矩阵中，字母为蓝色，刺激为绿色。这是因为有报道说，与使灰色文本发光白色的常规方法相比，右脑的视觉皮层有所增加[1]。 图1显示了实验中使用的p300销售器。平均刺激时间和刺激间隔均为173.7 ms。一种尝试是眨眼每行30次，并要求对象计算指示字符（目标）点亮的次。 EPOC+用于测量脑波。采样频率为128Hz。 3预处理在实验中获得的脑波对每个试验进行带通滤波器（1.0至15.0Hz）。接下来，为了消除闪烁的噪声，在25μV的上限和下限为-25μV的情况下进行剪辑。此后，将基线设置为刺激力矩之前约102 ms（13点），从刺激时刻开始，将基线平均值从波形中减去1秒（128点）。 脑波中有很多噪音，很难用单个波形区分p300。因此，加法平均方法用于清楚提取对刺激的反应。添加和平均的波形数量越大，p300更容易区分，但是确定歧视和用户所需的时间将承受负担。因此，有必要确定p300的平均额外算术数量。图2显示了目标为O时T8通道的五个波形的平均值（第3行，第三列）。在刺激后250 ms的行属性的行和柱中可以看到电峰。这被认为是P300。 4。歧视方法分类目标和非目标字符（非目标）。作为BCI的CNN，已经提出了使用可分离卷积的“ EEGNET” [2]。深度