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A Review of EEG-Neurofeedback 脑电神经反馈综述
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法，通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机，将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身，帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛，可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识，本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
弱枯草芽孢杆菌生物膜的电活性1
葡萄糖10 g l -1，NH 4 Cl 5 G L -1，K 2 HPO 4 0.5 G L -1，FECL 3 0.15 G L -1，MGSO 4 0.5 G L -1，CACL 2 106
在弱电网和饱和电网上开发项目
♦ 将电网连接规模减半（或减少三分之二） – ◊ 降低可再生能源农场的资本成本，◊ 相应减少年度电网连接费用，◊ 大大减少所需的电网加固；♦ 储能与可再生能源农场共享电网连接 – ◊ 免除电网连接成本和年度费用；♦ 可再生能源农场通过“专线”将其能源“出售”给储能 – ◊ 免除风电场销售能源的电网接入费，◊ 免除储能购买能源的电网接入费，◊ 为两者提供长期 PPA；♦ 储能为电网增加增值服务，包括 – ◊ 输出能源是可调度的而不是间歇性的，◊ 平衡服务，如 FRR 和 FCR ◊ 惯性、无功功率/负载、黑启动等（见下文）。
基于KECA-GRNN的风电机组齿轮箱状态监测与健康评估
收稿日期 ： 2020-01-03 基金项目 ：国家自然科学基金（ 61763037 ）；内蒙古自然科学基金（ 2019LH06007 ）；内蒙古自治区科技计划（ 2019 ， 2020GG0283 ） 通信作者 ：齐咏生（ 1975 —），男，博士、教授，主要从事风电机组状态监测与故障诊断方面的研究。 qys@imut.edu.cn
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
根据弱规范
在1960年代[17，34，41]定居，而端点案例L∞TL 3 X仅在很多年后由Acsepauriaza，Seregin和šverák定居[12]。终点案例的主要困难与以下事实有关：L 3是3D Navier-Stokes的关键空间，[12]使用爆破程序和新的独特的延续结果通过矛盾来解决它。此结果意味着，如果t 0> 0是（1）的推定爆炸时间，那么∥u（t）∥3必须至少沿着time t k→t-0的序列吹来。Seregin [38]表明L 3 Norm必须按照任何时间汇聚到T-0的时间爆炸，但根据L 3 Norm的定量控制u的定量控制问题一直保持开放，直到Tao最近的突破性作品[44]