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设计心脏组织工程的电导性生物材料的最新进展
可植入的心脏斑块和可注射的水凝胶是心肌梗塞后心脏组织再生的最有希望的疗法之一。将电导率纳入这些斑块和水凝胶被认为是改善心脏组织功能的有效方法。导电纳米材料，例如碳纳米管，氧化石墨烯，金纳米棒以及导电聚合物，例如聚苯胺，多苯胺，多吡咯和聚（3,4-乙基二苯乙烯）：多苯乙酸苯甲酸酯具有电硫酸盐具有电势和电位的固定性，因为它们具有电位的固定性，并且具有液位的固定性，并且具有液位的电位，并且具有液位的固定性，并且具有电位的固定性，并且具有液位的电位，并且具有液位的电位，并且具有电位的固定型，并且具有电位的固定性。穿过梗塞区域。许多研究已将这些材料用于具有电活动（例如心脏组织）的生物组织的再生。在这篇综述中，总结了对心脏组织工程及其制造方法使用电导材料的最新研究。此外，突出显示了开发用于输送治疗剂的电导材料的最新进展，作为治疗心脏病和再生心脏组织的新兴方法之一。
静电边界条件和（电）化学界面稳定性
电极接口是电子和电化学设备的必不可少的成分。在运营条件下，其稳定性对于无数应用至关重要，例如，击球手，非易失性记忆，备忘录，压电传输器和电容器至关重要。[1-5]已知材料的热力学稳定性仅限于其成分的固定化学电位（活性）。[6]例如，仅当连接到氧局部压的氧化学电位高于氧化物的形成焓时，氧化物才是最高的。除了（原子）成分的化学势外，还必须保留在特定范围内的（通过电荷中立性条件决定费米的能量）。可以通过两种方式诱导相关的电型不稳定性：i）通过自加密缺陷的伪造； [7] ii）
紧凑型5000 I/O和专业模块规格
某些模块用于电场侧设备的现场侧功率。电源越过SA电源总线。一些模块从总线绘制电流，然后将其余电流传递给下一个模块。其他模块不会从总线绘制电流，而是将电流传递给下一个模块。您使用5069-FPD场电位分销商在系统中建立新的SA电源总线。重要：•如果系统包含DC类型模块和交流类型模块，则必须使用现场电位分配器将它们安装在单独的SA Power Bus上。•您不能直接安装紧凑型Guardlogix 5380控制器旁边的AC类型模块。您必须首先安装字段电位分销商。
应用卷积神经网络模型加速纳米级场效应晶体管非平衡格林函数模拟
摘要 我们研究了卷积神经网络 (CNN) 在加速双栅极 MOSFET 量子力学传输模拟（基于非平衡格林函数 (NEGF) 方法）中的应用。具体而言，给定电位分布作为输入数据，我们实现卷积自动编码器来训练和预测载流子密度和局部量子电容分布。结果表明，在 NEGF 自洽计算中使用单个训练好的 CNN 模型以及泊松方程可以为各种栅极长度产生准确的电位，并且所有这些都在比传统 NEGF 计算短得多的计算时间内完成。 关键词：纳米级 MOSFET、模拟、非平衡格林函数、卷积神经网络、卷积自动编码器 分类：电子器件、电路和模块
带有 EEG 可穿戴耳机的人机交互
内在人在环强化学习 (HITL-RL) 是一种通过使用可穿戴脑电图 (EEG) 耳机捕捉脑电波来隐式获取人类反馈的方法。它可以显著加速 RL 算法的训练收敛，同时减轻参与训练循环的人类的负担。虽然人类自然会观察 RL 代理的表现，但代理的任何错误行为都可以通过 EEG 信号中的误差电位 1 (ErrP) 识别。然后可以将此信息合并到 RL 算法的奖励函数中以加速其学习。因此，误差电位的检测精度会显著影响 RL 算法的收敛时间。这项工作的重点是使用仅使用现成的 EEG 可穿戴设备检测到的用户脑电波来可靠地检测误差电位。我们首先提出一种新的误差电位解码算法，该算法利用 EEG 信号的空间、时间和频域特性。我们开发了三个类似 Atari 的游戏环境，并招募了 25 名志愿者进行评估。所提出的算法实现了 73.71% 的准确率（比目前最先进的算法提高了 8.11%）。然后我们展示了一种智能丢弃低置信度估计的改进算法能够将准确率提高到 79.51%（提高了 16.63%）。
JNTUACEA IOT-R18
占用和运动探测器：超声波、微波运动、电容式占用、可见光和近红外光、远红外运动、PIR 运动、位置、位移和水平传感器：电位式、重力式、电容式、电感和磁式、光学、超声波、雷达位置、位移和水平传感器：电位式、重力式、电容式、电感和磁式、光学、超声波、雷达。速度和加速度传感器：电容式加速度计、压阻式加速度计、压电式加速度计、热加速度计、加热板加速度计、加热气体加速度计、陀螺仪、压电电缆 气体传感器：二氧化碳、一氧化碳、NOX、SOX、PM2.5、PM10、挥发性有机化合物 应用：制造业、机器人领域的案例研究
从局部记录神经潜力的局部记录的皮质全脑活动
抽象目标。从脑表面的神经活动的电记录已广泛用于基础神经科学研究和临床实践中，用于研究神经回路功能，脑部计算器界面和神经系统疾病的治疗方法。传统上，这些表面电位被认为主要反映了局部神经活动。尚不清楚在多个皮质区域的神经活动中本地记录的表面电位有多信息。方法。为了调查这一点，我们在清醒的头部固定小鼠中同时进行局部电气记录和宽场钙成像。使用复发性神经网络模型，我们尝试从局部电记录中解码多个皮质区域的钙荧光活性。主要结果。可以从局部记录的表面电位解码不同皮质区域的平均活性。此外，每个表面电势的频带差异地编码了来自多个皮质区域的活性，因此在解码模型中包括所有频段都具有最高的解码性能。尽管记录通道之间的间距很紧密，但来自不同通道的表面电势提供了有关大规模皮质活动的互补信息，并且随着更多的通道包括更多的通道，解码性能仍在继续改善。最后，我们使用局部记录的表面电势证明了像素级上整个背皮层活性的成功解码。意义。这些结果表明，本地记录的表面电位确实包含了大规模神经活动的丰富信息，可以进一步将其解散以恢复各个皮质区域的神经活动。将来，我们的交叉模式推断方法可以适应实际上重建宽皮质的大脑活动，从而大大扩展了表面电记录的空间范围而不会增加侵入性。此外，它可以用来促进自由移动动物的整个皮质中的神经活动，而无需进行头部固定显微镜构型。