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多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。
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FM8502 是一款工作在电感电流临界模式的高精度降压型 LED 恒流驱动芯片，芯片内部集成 500V 功率开关且 具有 OVP 电压调节功能，可通过调节外置 OVP 电阻阻值来设置 Vovp 电压值，另外，芯片 ROVP 引脚带 Enable 功能，可兼容开关调色应用。 FM8502 内置了高精度的采样、补偿电路和高压 JFET 供电技术，无需启动电阻和 VCC 电容，使得系统外围十分简单，在实现高精度恒流控制的前提下，最大限度的节约了系统成本和体积，可 广泛应用于 LED 球泡灯、 LED 蜡烛灯、 LED 日光灯管及其它非隔离降压型 LED 照明驱动领域。
恒运智能股份有限公司 王提浩 博士 首席技术官...
贸易/设备名称：EFAI RTSuite CT HN 分割系统 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：医学图像管理和处理系统 监管类别：II 类 产品代码：QKB 日期：2022 年 1 月 28 日 收到日期：2022 年 1 月 31 日 亲爱的王 Ti-Hao： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知意在销售上述设备，并已确定该设备与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中规定的用途而言），或与根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）的批准。因此，您可以销售该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和列名（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第
文章 定频调制隔离串联谐振转换器损耗降低的实用评估
摘要：如今，为了克服可再生能源整合带来的新挑战，成本更低、体积更小、效率更高的电源转换器正在不断发展。在此背景下，可再生能源应用中对精心设计的电源转换器的需求日益增加，以减少能源利用率并处理各种负载。本文提出了一种用于 DC-DC 转换的中心抽头桥级联串联谐振 LC 双有源桥 (DAB) 转换器。所提出的转换器的零件数量少，可以实现高功率密度设计，同时降低成本。由于采用电流阻断特性消除了反向电流，因此所提出的转换器降低了传导损耗。反向电流阻断还可以在很宽的工作范围内实现零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS)。因此，与传统的 DAB 转换器相比，使用简单的固定频率调制 (FFM) 方案可提供更宽的工作范围。基于传导损耗和开关损耗对所提出的转换器和传统的 DAB 转换器进行了全面比较，以说明性能改进。最后，通过仿真和实验结果验证了所提出的转换器的有效性。
具有最小导频开销的决策导向混合 RIS 信道估计
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处，通常需要信道状态信息 (CSI)。然而，RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性，并且通常会导致非常大的导频开销，尤其是在非结构化信道环境中。因此，RIS 信道估计问题引起了广泛关注，并且近年来也成为热门研究课题。在本文中，我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明，借助混合 RIS 元素，可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此，与采用无源 RIS 阵列的系统相比，所提出的框架大大提高了系统频谱效率，因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后，我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性，并展示了所提出的决策导向框架的优势。
使用干涉测量法和移频器实现偏振-路径-频率纠缠
摘要 高维希尔伯特空间以及控制光子多个自由度并使其纠缠的能力使得各种量子信息处理应用能够实现新的量子协议。在这里，我们提出了一种方案，使用在路径（位置）空间和频域中实现偏振控制量子行走所需的操作元件来生成和控制偏振-路径-频率纠缠。超纠缠态表现为使用干涉装置的受控动力学，其中半波片、分束器和频率移位器（例如基于电光效应的移位器）分别用于操纵偏振、路径和频率自由度。重点是利用偏振来影响频率和位置空间中特定值的移动。计算子空间之间的负性以证明三个自由度之间纠缠的可控性，并使用去偏振通道模拟噪声对纠缠的影响。报告的进展以及使用光量子态实现量子行走的实验演示使量子行走成为一种生成超纠缠态的实用方法。