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机器人手臂可以由大脑控制吗？
我们将四个微电极阵列植入了研究参与者的大脑中。微电极阵列是一种包含记录和引起神经信号的传感器的设备。神经信号是人体用来与大脑传达信息的信息。我们将两个阵列放在大脑区域，以控制手和手臂运动。这些阵列记录大脑活动以解码机器人臂的控制信号。，我们将其他两个阵列放在大脑区域，通常在触摸手时接收和解释信息。使用微小的电脉冲，这些感觉阵列会产生神经信号，这些神经信号提供有关机器人手何时与物体接触的信息。
机械臂可以由大脑控制吗？
答案各不相同。学生可能不熟悉神经科学家。鼓励学生研究神经科学的教育要求和研究类型。让他们使用这些信息来支持他们是否想从事神经科学事业。神经科学事业需要详细研究大脑和神经系统。神经科学家研究大脑和神经系统的结构如何使其控制不同的功能，例如学习、记忆、行为和运动。他们还研究影响大脑和神经系统的疾病和状况，例如阿尔茨海默氏症、多动症和创伤性脑损伤。一些神经科学家在实验室工作，而另一些则与人一起进行研究。
机器人手臂可以由大脑控制吗？
与合作伙伴或小组中，对新技术的思想进行了思考，这些想法将帮助那些没有移动性艾滋病就无法移动的人。这包括脊髓损伤的人，例如我们的研究参与者，以及经历过严重中风，截肢或类似影响的人。这些技术将如何有用？解释您的答案。
应用能源 - Refubium - 柏林自由大学
为支持能源转型和遏制气候变化，全球范围内的举措已导致过去十年安装的可再生分布式发电机 (DG) 数量大幅增长，其中光伏 (PV) 系统是增长最快的技术。然而，众所周知，电网中光伏渗透率高会导致电压波动和线路拥塞等许多运行问题，这些问题可以通过利用光伏系统的无功功率能力来缓解。为此，我们建议使用人工神经网络 (ANN) 来预测光伏系统中的最佳无功功率调度，方法是以集中式或分散式的方式从交流最优功率流 (ACOPF) 解决方案中学习近似输入输出映射。在分散控制的情况下，我们利用可解释人工智能 (XAI) 技术 Shapley 加法解释 (SHAP) 来识别对每个单独系统的最佳调度有显著影响的非本地电网状态测量值。通过基于 CIGRE 中压配电网的案例研究，对集中式和分散式 ANN 控制器进行了评估，并与基线控制策略进行了比较。结果表明，两种基于 ANN 的控制器均表现出优异的性能，可防止基线策略遇到的电压问题和线路拥塞，同时与固定功率因数控制相比，可节省 0.44% 的能源。通过利用 ANN 和 SHAP，所提出的用于无功功率控制的分散式控制器能够实现 ACOPF 级性能，同时促进数据隐私并减少计算负担。
您的自由大学指南457（b）计划
您的计划和IRS限制了每年为您的帐户贡献多少。此限制适用于所有雇员和雇主捐款（IRS每年可能会增加通货膨胀率。）对计划的贡献将每年在您的W-2表上报告，但不包括在征税的收入中。IRS限制您每年可以贡献多少；当前的IRS年度限额为20,500美元。如果您在“正常”退休年龄的三年内（按计划定义），并且您尚未贡献上一年中任何允许的最大值，则可以通过贡献（a）较小的（a）年度延期限额的较小或（b）的基本年度限制的较小限制，加上前几年的基本限制的数量。
家庭教育如何进行 - 自由大学
摘要................................................................................................................................................3
家庭教育如何进行 - 自由大学
摘要................................................................................................................................................3
医学® - Refubium - 柏林自由大学
摘要 免疫检查点抑制剂 (ICI) 改变了我们对如何治疗癌症的看法。尽管免疫检查点抑制剂 (ICI) 已获准用于治疗多种癌症，但其在神经内分泌肿瘤中的疗效有限且知之甚少。神经内分泌肿瘤 (NET) 和神经内分泌癌 (NEC) 的既定治疗方案基于手术、肿瘤靶向药物治疗、肽受体放射性核素治疗 (PRRT) 和局部区域治疗。然而，在许多患者中，这些治疗会随着时间的推移而失去疗效，迫切需要新的治疗方法。我们报告了 8 名被诊断为神经内分泌肿瘤 (NEN) 的患者，他们接受 ICI（帕博利珠单抗、阿维单抗、纳武单抗加伊匹单抗）作为挽救疗法。在这个队列中，我们观察到 3 名患者的肿瘤反应为部分缓解，1 名患者的病情稳定。四名患者表现出疾病进展。值得注意的是，PD-L1 阳性和 PD-L1 阴性患者均观察到了反应。本文，我们根据现有文献讨论了这些患者的临床病程，以强调目前阻碍 ICI 在 NEN 患者常规治疗中使用的局限性和缺点。
一个由大脑控制的代理在Unity玩游戏
人类代理人的互动表现为人们指导对象或代理人充当人类意图。这项演示工作开发了一种在线人类代理相互作用系统，尤其是针对脑部计算机界面（BCI），该系统使用实时的脑部信号：脑电图：脑电图（EEG）来控制Unity3D游戏平台中的代理。开发的系统还提供了EEG信号的线路可视化，包括三个频带（Theta，Alpha和Beta）中预处理的时间数据和功率谱。为了构建这项系统的工作，我们首先通过蓝牙传输从商业上可用的14通道脑线软件（Emotiv）收集无线EEG信号。然后对EEG信号进行预处理，并将其馈送到经过训练的深度学习模型中，以预测人类的意图，该模型将发送到Unity3D平台，以控制代理商在游戏中的动作，例如卡丁车游戏场景。在线测试结果表明，我们的系统工作的可行性将受益于人类代理人的互动社区。演示视频可以在以下链接中查看：https：//youtu.be/9awkheatc6i
物理学 • 柏林自由大学
解答：第一个不等式。由于对于所有 x ，p ( x ) ≤ 1，因此有 log( x ) ≤ 0，这意味着当 p ( x ) ≥ 0 时，0 ≤ H ( X )。如果存在 x ∈ X 且 p ( x ) = 1，则有等式，因为意味着 H ( X ) = 0。相反的方向是由于 H ( X ) 是凹的，概率分布集是凸的，因此它在极值点处取最小值，对于一个 x ∈ X ，p ( x ) = 1。第二个不等式。第二个不等式可以使用拉格朗日乘数来证明。具体来说，如果所有 px := p ( x ) > 0，我们可以计算梯度 (grad H ( X )) px = − log( px ) − 1。结合限制 P