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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。
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
CRISPR/Cas9基因修饰技术
为了在细胞或个体水平上分析基因功能，已经开发出直接修改蛋白质编码 DNA 序列的基因组编辑技术，包括敲除、诱变和添加标记蛋白。十多年前，一种利用 CRISPR/Cas9 系统的方法被引入，大大简化了基因组编辑并使其得到广泛应用。本文简要概述了基因组编辑的历史，重点介绍了创建敲除生物的方法和编辑技术的演变。此外，我们还探讨了启发 CRISPR/Cas9 基因组编辑发展的细菌免疫系统。我们还通过具体示例说明了 CRISPR/Cas9 在细胞水平敲除研究中的实际应用。关键词: 基因组编辑, CRISPR/Cas9, 敲除, 非同源末端连接(NHEJ), 同源重组(HR) 修复 ゲノム编辑集, CRISPR/Cas9 ,ノックウト, 非同断裂结合, 相同组换え修复 (J. Nihon Univ. Med. Ass., 2024; 83 (4): 121–126)
智飞 & 智睿 -技术平台-英文A4版本-V5 - 改内容2
Zhirui Investment是一家由Zhifei Biologicals及其控股股东共同资助的股权投资公司，以建造Zhirui生物医学工业园区。它分为研究，开发和孵化中心，抗体药物工业中心，糖尿病药业中心和药物评估中心。
改进了...
基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。
改善用
根据2018年基本健康研究（RiskesDAS）的发现，根据医生诊断的15岁及以上个人的印度尼西亚糖尿病患病率记录为2％。如果与2013年及以上人口中糖尿病的患病率相比，2013年有可能的结果，则增加了1.5％。从血糖水平测试的结果中可以看出，糖尿病的患病率从2013年的6.9％增加到2018年的8.5％。此数据表明，只有大约25％的糖尿病患者知道他们患有病情[4]。因此，有必要具有可以帮助预测某人是否患有糖尿病的算法。为了对发生疾病的可能性进行准确的预测，必须实施数据挖掘算法。数据挖掘是一门学科，专注于分析数据，以获取与使用关键字或现有信息的当前可用信息更广泛的信息[5]。