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EEG测量中的精度和危险
当伯格（Berger）在1929年报道了人类脑浪潮发现时，大众媒体的感觉将其报告为“思想电气记录”，生理学家花了五年时间将其视为“思想的关键记录”，而日本学会认为它是“关键”和阴暗的事物。它在这一特殊特征的开头说：“如果进行测量以捕获生物学现象为生物学信号，则有必要考虑获得的测量值反映的结果反映了什么，并且不反映生物学现象，以及所获得的数据是否与测量目的相匹配。”据认为，伯杰（Berger）从一对放置在头皮上的电极中记录了电活动，精确地记录了放置在头皮上的电极。从我们当前的角度来看，波形是α波本身，表明上蜡和减弱。但是，当时的神经生理学家认为这种缓慢的振动反映了神经系统中的电活动。 在神经系统的电活动是未知的时候，这是不可避免的，除了神经纤维产生的动作电位。此外，媒体以与伪科学设备相同的水平将脑波视为“思维电记录”，该设备可以衡量当时流行的人格和心理能力，也被认为是生理学家与他们距离的距离的原因。 演讲五年后，著名的生理学家和诺贝尔奖获奖者阿德里安（Adrian）和马修斯（Matthews）发表了夺回论文，并在生理学协会进行了公开实验，而伯格（Berger）的“ eeg”被认为是一种反映大脑活动的电动活动，而不是1）。这可能是因为Adrian发现了与水生神经节细胞中类似于α波相似的缓慢的电势波动3）和Goldfish脑干4），实际上观察到眼睛张开和计算任务中α阻断的外观，使他坚信它是脑源性的电活动。 这样，在脑电图被公认为反映大脑活动的电活动之后，它已用于研究癫痫和意识受损（睡眠）。但是，直到今天，他还没有为阐明精神疾病的病理做出太多贡献，精神病学教授伯杰从一开始就一直期望这一疾病。
利用脑电信号进行语音回忆中的单词识别
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露德圣母堂区
帕特里夏·阿马比尔、康妮·安布罗西诺、路易·阿马托、玛丽贝斯·A.、安德鲁·阿里纳、凯西·阿里纳、珍妮特·巴蒂斯塔、多丽丝·卡梅隆、托马斯·J·卡洛杰罗三世、多丽丝·卡梅伦、菲洛梅娜·坎通、汤姆·卡瓦纳、杰里·柯林斯、格雷森·丹尼尔斯基、苏珊·德德斯、阿曼达·迪廷戈、旺达·多比亚斯、乔安妮·伊根、安娜·费兰特、托马斯·杰拉蒂-USMC、比亚·古佐 / 克里斯汀·哈蒂 / 帕特里克·安东尼·赫夫隆 / 保罗·约翰逊 / 亨利·卡恩 / 谢娜·卡恩 / 戴夫·凯格尔 / 迈克尔·凯格尔 / 理查德·克利格尔 / 文森特·马里内利 / Baby Kieran John McKay / 理查德·迈耶 / 詹妮弗·门罗 / 韦斯利·莫雷尔 / 汤姆·奥布莱恩 / 爱德华·波修罗 / 罗丝·波修罗 / 黛安·彼得森 / 弗兰克·彼得森 / 卡梅伦·皮利特里 / 约翰波桑蒂、路易丝·波桑蒂、泰西·赖利、萨莉·里德尔、帕特里夏·罗奇福德、唐娜·罗哈斯、法比安·罗哈斯、黛安·沙伦、罗伯特·沙伦、约瑟夫·J·斯基亚沃尼、维塔·斯科西亚、凯西·沙多克、贝比·沙多克、丹尼尔·塞格雷托、杰里·斯莫泽、特殊意图/治疗、塞莱斯廷·斯图尔特、露易丝·斯特金、凯莉·托马斯、切尔西·托特、玛吉·瓦伦蒂、
食物 - 贝弗拉奇 - 巴罗奇.pdf
北卡罗来纳州农业和消费者服务部（NCDA＆CS）在全州运营研究和支持设施。该组织为食品相关企业提供农业综合企业开发服务。Inhouse食品和药物保护部与潜在的和现有的公司会面，以解释，审查和计划法规。该部门还负责“必须成为NC”，这是一项旨在提高本地产品知名度的营销计划。
尼古拉斯·贾奇
我们通过所有感官感知世界。原因有很多，对吧？部分原因是视觉界面性价比最高。视觉界面很容易实现，人们已经习惯了视觉，视觉界面也是多年来不断发展的。另外部分原因是惯性，人们会固守过去行之有效的方法，这是一种基本的人性。如果目前所做的事情已经行之有效，人们就会拒绝尝试新事物。这让我想到了我的最后一个立场，即立场 5，它认为“行之有效”已经不再适用。我们的可视化需要采用新的生物启发方法来传达信息，基于大脑如何使用多感官输入和输出，我们已经讨论过的事情，这也是经常被讨论的事情，很多人都会这么说，而且有很多已知的好处。我们已经讨论过一些，还有很多其他的，但现实是，在已经完成的工作和这些可视化技术如何发展方面几乎没有任何实际进展。当我写这篇文章时，这让我想起了我的祖母。当我含糊其辞或不做某事时，祖母会告诉我，“尼基！做你自己的事，否则就滚蛋吧！”我想她不会喜欢我代表她的声音。不管怎样，这是一个很好的观点。我正在听，奶奶。这就是我试图发表这种演讲并传播信息的原因。可视化领域有一些非常有前途的工具，它们正在做我所说的事情，特别是增强现实和虚拟现实。这里有很多变体。你可以用很多不同的方式来做到这一点。该技术可以使用显示器、头戴式显示器、洞穴，还可以使用 AR 眼镜，但该技术在可视化方面的总体优势在于它们基于 3D 模拟，具有高度沉浸感，允许 3D（三维用户移动和交互），并且支持建模和模拟任何类型的多维数据。这真的是一件大事，我对这项技术特别兴奋，因为它终于从纯视觉界面转向使用多模态信息，这很重要，因为从历史上看，虚拟现实是视觉现实和视觉模拟的同义词。如果你身处 VR 世界，你得到的就是视觉的东西，但现在这种情况正在改变，例如，我们的 VR 系统开始使用空间化音频，因此你可以在 3D 空间中听到来自周围的声音，它们使用触摸和触觉，它们使用温度或虚拟温度变化。他们甚至在模拟中使用味觉和嗅觉，所以这很重要，很有益处。这意味着，通过使用这些提示，你不仅可以增加 VR 的包容性，让那些看不见或无法使用它的人也能使用它，而且你还可以大大提高真实感和对每个人的影响，因为我们现在终于可以模拟大脑如何在这些多模式界面中接收和处理信息。最重要的是，VR 和 AR 都已在许多不同领域用于一些非常出色的可视化，我认为，人们越来越关注超越视觉界面，这对未来的可视化来说非常有希望。我认为这是特别重要的事情。好的，我将通过快速讨论我实验室中基于多模式、生物启发可视化的一项研究来结束，我想谈论很多项目，但我有时间只谈一个，我做这个是因为我认为它特别重要。因此，目前，仅在美国就有超过 1200 万人患有某种形式的未矫正视力丧失，而全世界这一数字则激增至 2.8 亿人，因此我们谈论的不是一个很小的群体，而是——其中大多数人在获取视觉图形方面存在很大困难，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”因此，我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑可以而全球有 2.8 亿人，所以我们说的不是一个很小的群体，而是——大多数人很难理解视觉图形，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑而全球有 2.8 亿人，所以我们说的不是一个很小的群体，而是——大多数人很难理解视觉图形，因为目前没有简单的方法可以非视觉地制作或传达图形内容。所以我们的目标是说，“好吧，我们如何才能开发新的多模式可视化”技术，基于“我们正在讨论的很多东西，可以用于所有类型的 STEM 领域？”所以我们的解决方案使用智能设备的触摸屏，因此手机和平板电脑
桑蒂 BESS 项目（桑蒂变电站）
桑蒂 BESS 项目（桑蒂变电站）- 第二封施工通知信 2024 年 7 月 30 日 我们正在跟进之前于 2024 年 1 月 18 日邮寄给您的通知信，以通知您圣地亚哥天然气电力公司 (SDG&E®) 或其承包商将在您所在的地区开展桑蒂电池储能系统 (BESS) 项目。随着工作人员开始动员并开始主要施工和安装工作，您会看到项目现场的活动增加。 桑蒂 BESS 项目（桑蒂变电站）更新详情*： 预计时间表：持续到大约 2025 年第一季度。 位置：位于 SDG&E 的桑蒂变电站地产，位于加利福尼亚州桑蒂市 Magnolia 大道附近 Mast 大道旁。 工作日和时间：周一至周六，上午 7:00 至晚上 7:00；可能会延长工作时间。 无服务中断：您的服务应继续不间断。 *注意：施工日期和时间可能会根据合规要求、恶劣天气和其他不可预见的情况而发生变化。施工时间、交通管制措施和噪音限制由当地司法管辖区制定。桑蒂 BESS 项目是一个 10MW 电池，将增强全州电网，为圣地亚哥地区带来全系统效益。该项目是 SDG&E 对可持续发展的承诺的一部分，旨在通过整合越来越多的能源存储项目来提供安全、清洁和可靠的能源，以帮助最大限度地利用太阳能和风能产生的可再生电力并支持电网可靠性。SDG&E 将尽可能减少施工活动的影响。施工活动可能会增加噪音和灰尘干扰。对于您在施工期间可能遇到的任何不便，我们深表歉意，我们感谢社区在我们努力完成这一重要项目期间的持续耐心和支持。这封信不需要您采取任何行动。如果您在施工期间有任何问题或疑虑，请致电 (844) 210-5821 或发送电子邮件至 JQuijano@sdge.com 与我联系。诚挚的，
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
