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估计二氧化碳电位存储在空中...
摘要 - 这项研究的重点是分析Chaviña湿地的碳储存能力，目的是估计空中生物量中存在的碳储备。为此，使用0.25 m 2 Quadrat随机获得17个样品。随后，每个样品在60°C的温度为24至72小时的温度下在烤箱中进行干燥过程，直到它们达到恒定的重量为止。接下来，应用了Walkley和Black方法来确定每个样品中的碳含量。最后，进行了计算以获取存储在空中生物质中的碳库存。此外，进行了统计测试，以确定地上生物量中碳百分比与沼泽水平（高，中和低）存储在地上生物量中的碳之间的差异。获得的结果表明，三个沼泽水平之间的碳库存没有显着差异。此外，可以量化湿地生物量存储总计18 628 TC和隔离器70 904 TCO 2。这一发现将Chaviña湿地作为重要的碳储层的相关性。
电位和完全速率系数的影响
v/ ϵ v,j =0 UMN Morse NN 0 0.1466 0.1457 0.1479 1 0.4380 0.4340 0.4411 2 0.7259 0.7180 0.7307 3 1.0104 0.971 1.2616 30 1.2988 5 1.5686 1.5440 1.5771 6 1.8423 1.8107 1.8515 7 2.1124 2.0731 2.1221 8 2.3789 2.3312 2.388 2.65 10 2.9008 2.8344 2.9102 11 3.1563 3.0795 3.1651 12 3.4081 3.3203 3.4161 13 3.6562 3.5568 3.6633 1.6563 7.973 4.1414 4.0168 4.1463 16 4.3785 4.2404 4.3821 17 4.6118 4.4596 4.6142 18 4.8415 4.6745 4.8427 19 5.05 4.85 4.85 96 5.0913 5.2885 21 5.5080 5.2933 5.5059 22 5.7226 5.4909 5.7197 23 5.9333 5.6842 5.9298 24 6.14025 2.3626 .0579 6.3388 26 6.5422 6.2382 6.5377 27 6.7372 6.4143 6.7327 28 6.9281 6.5860 6.9239 29 7.1148 6.753 7.1716 5 7.2941 31 7.4753 7.0753 7.4730 32 7.6488 7.2298 7.6475 33 7.8179 7.3799 7.8176 34 7.9821 7.5257 7.183 1.66 1438 36 8.2960 7.8044 8.2995
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。
揭示了人类使用皮质摄影的事件相关电位的生理起源
图3。ERP分析及其结果的概述。 A. 在受试者S3中表现出由听觉刺激（红点）或按钮按（绿点）引起的诱发电势的位置。 B. 在听觉刺激（左）和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。 位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定，并表现出与跨审判平均值相同的N1，P1和P2分量。 相比之下，位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁，因此在所有试验中，平均没有诱发的电位。 相反，在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。 C。位于A1-3和M1-2的平均AEP（左侧的红色痕迹）和MRP（右侧的绿色痕迹）及其在受试者S3中的平均值。 所有听觉位置均表现出清晰的N1，P1和P2组件，并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。 D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程，在两个不同的频带（<3 Hz和3-40 Hz）中。 AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。 相反，只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。 E.基线（-400至0 ms）和ERP（分别为0至400毫秒）周期（分别为顶部和底部）的<3 Hz和3–40 Hz频段（分别为top和底部）的3–40 Hz频段，在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。 基线活性主要由3-40 Hz带功率组成（P <0.001，配对t检验）。ERP分析及其结果的概述。A.在受试者S3中表现出由听觉刺激（红点）或按钮按（绿点）引起的诱发电势的位置。B.在听觉刺激（左）和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定，并表现出与跨审判平均值相同的N1，P1和P2分量。相比之下，位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁，因此在所有试验中，平均没有诱发的电位。相反，在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。C。位于A1-3和M1-2的平均AEP（左侧的红色痕迹）和MRP（右侧的绿色痕迹）及其在受试者S3中的平均值。所有听觉位置均表现出清晰的N1，P1和P2组件，并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程，在两个不同的频带（<3 Hz和3-40 Hz）中。AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。相反，只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。E.基线（-400至0 ms）和ERP（分别为0至400毫秒）周期（分别为顶部和底部）的<3 Hz和3–40 Hz频段（分别为top和底部）的3–40 Hz频段，在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。基线活性主要由3-40 Hz带功率组成（P <0.001，配对t检验）。AEP的P1和N1组件由3-40 Hz带功率（P <0.001，配对t检验）组成，而MRP的主要由<3 Hz频带功率组成（P <0.001，配对t检验）。F.功率（顶部）和3-40 Hz频段中的AEP（底部）的形状，用于试验最高（实心）且最低（虚线）的第10个百分位数的固定力（计算每个任务相关位置，平均所有位置和受试者的平均）。较高的刺激性功率会导致AEP中较高的N1振幅（p <0.05，t检验，fdr校正了n = 22）。G.功率（顶部）和MRP的形状（底部）。前刺激功率不会显着影响MRP的形状（p <0.05，t检验，fdr校正了n = 15）。
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。
对具有功率生长电位的一维热方程的微小和控制的定量2D传播
摘要：铯134和-137在核事故期间普遍存在，长期寿命，可射线毒性污染物释放到环境中。在福岛daiichi核事故期间，大量不溶性，可呼吸CS的微粒（CSMP）释放到环境中。对环境样品中CSMP的监测对于了解核事故的影响至关重要。用于筛选CSMP的当前检测方法（磷光筛查放射自显影）慢效。我们提出了一种改进的方法：使用平行电离乘数气态检测器的实时放射自显影术。该技术允许对放射性的空间解决测量值，同时从空间异质样品中提供光谱数据，一种潜在的级别变化技术，可用于核事故后用于法医分析。使用我们的检测器配置，可检测到CSMP的最小可检测活动足够低。此外，对于环境样品，样品厚度不会对检测器信号质量造成不利影响。检测器可以测量和解决相距≥465μm的单个放射性颗粒。实时放射自显影是放射性颗粒检测的有前途的工具。
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF N
Zhang, Y., Valsecchi, M., Gegenfurtner, KR, Chen, J. (2023)。拉普拉斯参考是稳态视觉诱发电位的最佳选择。JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY，130(3)，557-568 [10.1152/jn.00469.2022]。
评估佩戴耳机的脑电图系统在记录听觉诱发电位和心理负荷评估方面的作用
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中，我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报，该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明，可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外，对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明，海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力，同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说，我们的研究为越来越多的研究做出了贡献，这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
DFT计算和第二代REBO电位
在涂料和薄膜中经常观察到高压缩应力（有关评论，请参见[1]。然后，它们容易出现分层和屈曲，这种现象在大多数情况下导致功能丧失，而该功能损失是赋予膜/底物复合材料的。在实验上观察到的基本屈曲结构通常由电话绳，圆形水泡或直侧扣组成[2-14]。过去对涂料的屈曲进行了研究，主要是在薄板的弹性理论的框架中。特别是，föppl-vonKármán（FVK）方程允许确定屈曲结构的平衡形状和临界应变（或应力）发生在屈曲中[15，16]。也已进行了有限的电源模拟，以找出
平行单词读数与固定相关的大脑电位揭示
外星人不知道的是人类读书。外星人现在观察到整齐的网格形扫描路径，并具有许多相当始终如一的定时固定，并由萨卡德斯（Sac-Cades）插入，其短幅度相当一致。外星人在逻辑上会感到困惑：与以前的数据相比，似乎反映了天然的眼动行为，新数据似乎非常人工，也许必须完全源于其他物种。但是，现代人类如此依赖的正是这种人工行为。有关阅读过程的知识不仅重要，而且从根本上很有趣：由于系统性，对各种认知成分的负担（视觉感知，注意力选择，成员，眼球运动计划）的负担可能比任何这些成分都更重。在视觉和注意力方面，我们可能会注意到，与自然场景相比，文本提供的视觉效果要多得多。在亮度，颜色或对比度方面，没有比周围环境更重要的位置。此外，信息在整个视觉范围内非常密集且均匀分布，这意味着视觉范围的每一点都必须进行主动处理，并且必须以特定的，常规的方式进行（例如，左右 - 右 - 右上和自上而下）。最后，所有这些位d，所有单词d都必须作为单独解释的单元接近。自然的场景观看类似于阅读，然后认识到一棵树将涉及计算其树枝和树叶。大脑每天如何应对这些极端条件？没有视觉任务需要像阅读行为这样的系统性；并且没有任何认知成分对于将系统性作为注意选择而重要。在本文中，我们继续进行了关于阅读潜在关注的潜在限制的突出且尚未解决的辩论。显然存在注意力选择；但是，这种情况是如此细化，以至于系统可以离散地插入单词时，而我们的眼睛在尖顶线的海洋上飞来飞去？，如果注意力选择不是那么刻薄，并且大脑确实不断地忙于一个以上的词，那么它如何成功？阅读过程的这一特定方面是在理论之间的裁决中发挥关键作用，在这里我们旨在为其理解做出贡献。We do so by focusing on syntactic pro- cessing, which is assumed, in recent and ongoing modeling work ( Meeter, Marzouki, Avramiea, Snell, & Grainger, 2020 ; Snell & Grainger, 2019a , 2019b ; Snell, van Leipsig, Grainger, & Meeter, 2018a ), to play a key role in the brain ' s ability to deal with multiple words simultaneously.在适当的时候将看到，我们将在句子阅读过程中探测平行的句法处理，并结合眼睛跟踪和电刻画（EEG）。