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相对论klein-gordon粒子中的熵系统
通过参数Nikiforov-Uvarov方法在Klein-Gordon方程下获得了Kratzer电位加上Hellmann电位的解决方案。完全计算了相对论能及其相应的归一化波函数。在相对论的klein-gordon方程（无自旋粒子）下，研究了Kratzer-Hellmann潜在模型的理论量。分别对每个熵的a和b的影响（确定电势强度的电位的参数）进行了充分检查。在三个熵下，系统在两个配方表达式之间的相交点确定了针对A电势的参数之一。最后，流行的香农熵不确定性关系称为Bialynick-birula，Mycielski不平等是通过产生数值结果来推断的。
猕猴在同侧和对侧伸手抓握过程中初级皮质和运动前皮质局部场电位的差异调节
研究文章 | 系统/电路 猕猴在同侧和对侧伸手抓握过程中初级和运动前皮质局部场电位的差异调节 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1161-23.2024 收到日期：2023 年 6 月 23 日 修订日期：2024 年 4 月 2 日 接受日期：2024 年 4 月 3 日 版权所有 © 2024 Falaki 等人。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当的署名。
语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据
摘要本研究调查了双语者迅速建立第二语言（L2）新单词形式的记忆痕迹，这是L2语言能力的函数。一组具有各种英语能力水平的中文 - 英语双语者，由阅读工作介绍，其中包括16个伪单词和16个英语单词，在6个培训中反复出现。的行为和神经生理数据，并在重复范围内的单词长度效应中的调制量被衡量为从soblexical涉及到词汇参与的过渡指数。的结果表明，L2的较高能力与单词长度对新单词的影响降低有关，这反映在命名潜伏期以及早期的N1和P200脑反应中。相比之下，较低的能力学习者似乎参与了努力的字母对解码过程，对字母顺序的注意力分配较高，并且在跨暴露范围内更大程度地使用了Sublexical Processing。我们的发现突出了需要解决特定的字符至音量到词素技能以有效学习L2的必要性，尤其是在L1非字母内的人群中。
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]。
EN61000-4-11 AN-144 对电静电排放的免疫力 Trek 609b-3
静电放电（ESD）可以定义为在接近度不同或通过直接接触的不同静电电位的体之间的电荷转移。当两个物体具有不同的电荷颗粒（正和负）时，电荷从一个身体转移到另一个身体。
用于表征颗粒物和悬浮液的电声学
讨论了这些方法的优缺点以及在这种复杂系统中确定真实 zeta 电位的困难。Moudgil 教授介绍了 ESA 测量在矿物系统中的应用结果，其中固液或液液界面化学
动作电位热力学信息含量的上限
在计算神经科学的许多领域中，神经元通常被分析为二元电化学开关（DeWeese 等人，2003 年；Victor，2006 年；Jensen 等人，2013 年；Mayfield，2013 年；Sterling and Laughlin，2015 年；Gupta and Bahmer，2019 年）。在这个抽象层次上，脉冲神经元可以被视为具有两个稳定位置的记忆系统。神经元可能正在发射，在这种情况下，其状态通常标记为 1，或者神经元可能正在静止，在这种情况下，其状态通常标记为 0。由于神经元发射动作电位的概率受到许多不同的未知因素的影响（例如神经元的温度、其发射阈值、其与突触前输入的连接程度等），因此，在香农的通信理论中，可以将发射状态和静止状态之间的区别作为二元随机变量进行研究。因此，通常隐含地假设单个动作电位的香农熵为
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。
学习目标简介脑电图的生物物理基础
EEG 的生物物理基础 人脑含有大约 1000 亿个神经元。神经元表现出膜电位的特征性变化，并根据通过离子通道的跨膜离子电流的活动激发动作电位。这些离子电位可以通过细胞内记录来记录，其中记录电极刺穿细胞膜并测量细胞内和细胞外电位之间的差异。这些离子电流还会导致产生具有偶极矩的细胞外偶极子，从而在附近产生电场和磁场。单个神经元产生的电场太弱，无法从头皮表面记录下来。电场通过细胞外液中的体积传导过程传输。体积传导过程具有频谱低通性质（图 1）——与低频膜电位振荡相比，高频活动衰减更多。因此，在头皮水平记录的脑电图代表了膜电位的低频振荡——底层神经元发生器的兴奋性突触后电位 (EPSP) 和抑制性突触后电位 (IPSP)。体积传导允许电
国家主持人报告2025化学
证据清楚地描述了相关元素的氧化数量的变化，或者要么丢失/获得的电子数量，用于氧化和减少两个细胞过程，并指的是电解过程的能量需求以及电池电位/标准减少电位的电位/标准减少电位，以符合标准的电力化学过程。