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高通道计数神经电信记录界面的新型换能器
神经电子与神经系统的接口是最先进的神经科学研究中必不可少的技术，旨在发现大脑的基本工作机制。朝着时空分辨率提高的进展与微电学技术和新型材料的进步紧密相关。这些技术向神经科学的翻译导致了多通道神经探针和采集系统，从而可以使用数千个通道记录大脑信号。本评论概述了最先进的神经电子技术，重点是录制站点体系结构，这使得可以实现可寻址阵列，以实现高通道计数的神经接口。在这一领域，积极的转导机制在新型材料方面变得越来越重要，因为它们促进了高密度可寻址阵列的实施。
差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性
微流体学优化实验程序，但通常需要外部泵才能精确，稳定和低流速。这些程序通常需要进行长时间实验的延长，连续操作。我们引入了双含量连续泵送机理（DSCPM），这是具有输入多路复用能力的微流体应用的低成本，精确且连续的泵。具有3D打印的外壳和标准组件，DSCPM易于制造和访问。DSCPM以每分钟的流量为单分钟，使用流体桥的整流，将注射泵的精度与连续输注相结合。我们验证了微流体“细胞陷阱”中的层流流，而不会破坏微生物的生长。comsol模拟确认了安全的剪切应力水平。我们还开发并测试了流体多路复用器，以获得更大的模块化和自动化。解决当前的泵限制，例如不连续性和高成本，DSCPM可以增强实验能力并提高效率和精度，同时增加许多领域的硬件自动化的可访问性。
飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
基于图的特征提取算法朝向脑部计算机界面的强大数据融合框架
摘要 - 目的：在大多数现有的大脑计算机界面（BCI）系统中，通常会忽略脑电图频谱动力学中隐藏的拓扑信息。此外，脑电图与其他信息性的大脑信号（例如功能性近红外光谱（FNIRS））的系统多模式融合尚未得到充分研究，以增强BCI系统的性能。在这项研究中，我们利用一系列基于图形的EEG特征来研究其在运动假想（MI）分类任务上的性能。方法：我们首先根据复杂的Morlet小波时间频率图提取用户多通道EEG信号的幅度和相位序列，然后将它们转换为无向图以提取EEG EEG拓扑特征。然后通过阈值方法选择基于图的特征，并与FNIRS信号的时间特征融合在一起，每个特征是由最小绝对收缩和选择算子（Lasso）算法选择的。然后，通过线性支持向量机（SVM）分类将融合功能分类为MI任务与基线。结果：与在频带过滤的时间eeg信号上构建的图相比，EEG信号的时频图提高了MI分类精度约5％。我们提出的基于图的方法还显示出与基于功率谱密度（PSD）的经典脑电图特征相当的性能，但是标准偏差较小，显示出在实用BCI系统中潜在使用的稳健性。关键字 - 大脑计算机界面（BCI），EEG-FNIRS数据融合，特征选择，图理论。我们的融合分析显示，与最高的FNIRS相对于单个模态效果相关时，与最高的FNIR相比，仅EEG的最高平均准确性仅为17％，而仅EEG的最高平均精度仅为最高的平均准确性，而最高的FNIRS的平均准确性仅为3％。显着性：我们的发现表明，通过使运动假想推理更加准确，更强大，利用混合BCI系统中基于图的特征的提议数据融合框架的潜在用途。
必需REC114 – MEI4三聚体界面的结构和DNA桥接活性
启动减数分裂重组的DNA双链断裂（DSB）由包括Rec114和Mei4（RM）在内的进化套件形成，这些因素在空间和时间上调节了DSB形成。在体内，这些蛋白质形成了与高阶铬合成某些结构的大型免疫染色灶。在体外，它们形成了一个2：1的异三聚体配合物，该复合物与DNA结合以形成大型动态冷凝物。然而，缺乏对RM复合物的原子结构和动态DNA结合特性的理解。在这里，我们报告了由MEI4的N末端的Rec114的c末端的异三聚体复合物的结构模型，并由核磁共振实验支持。这种最小的复合物缺乏预测的Rec114内固有无序区域，足以结合DNA并形成浓度。单分子实验表明，最小的复合物可以桥接两个或多个DNA双链体，并可以通过远距离相互作用产生力来凝结DNA。alphafold2预测了不同分类单元的RM直系同源物的相似结构模型，尽管它们的序列相似程度较低。这些发现提供了对蛋白质和蛋白质 - 蛋白质 - DNA相互作用的保守网络的洞察力，这些网络可以形成冷凝水并促进减数分裂DSB的形成。
准二维电子气体在氧化界界面的拓扑量子物理
1个单位´和Mixte de Gysique，CNRS，Thales，University，University和Paris-Saclay-f-91767 Palaiseau，法国2 Laboratoire de Gysique et d'Etude et d'Etude d'Etude d'Etude des des Mat´eroux，Expi Paris，PSL研究大学，PSL研究大学技术大学-P.O。框5046，2600 GA Delft，荷兰4物理学部“ E.R。Caianiello”，萨勒诺大学研究-I-84084 Fisciano（SA），意大利5 CNR-SPIN-VIA GIOVANNI PAOLO II，132，I-84084 FISCIANO（SA），ITALY 6 Microtechnologic and Nansoscience MC2，ITALY 6瑞典7物理学系与纳米技术研究所和高级材料，巴尔 - 伊兰大学拉马特·甘（Ramat-Gan），以色列8物理学系”。pancini”，Naples-Monte S. Angelo Complex的Federico II，I-80126意大利Naples，意大利9 GFMC，Deprotamento de Physics de Physics de Materials，Compressended de Madrid-e-28040 Madrid，Madrid，西班牙，西班牙10 CNR SPIN，S.Engelo-via-via Complex conspection-via Mount bl/I-806，I-8062626262626262626262626262626662626662626262626。
基于石墨烯的微电极具有下一代视网膜电子界面的双向功能
到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC， 照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。 请参阅doi：到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC，照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。请参阅doi：
基于脑部计算机界面的EEG解码中转移学习的应用：评论
摘要：脑电图（EEG）解码的算法主要基于当前研究中的机器学习。机器学习的主要假设之一是训练和测试数据属于同一特征空间，并且要遵守相同的概率分布。但是，这可能在脑电图处理中违反。跨会话 /受试者的变化导致在同一任务中EEG信号的特征分布偏离，这降低了对心理任务的解码模型的准确性。最近，转移学习（TL）在处理会议 /受试者的脑电图信号方面表现出巨大的潜力。在这项工作中，我们回顾了2010年至2020年有关TL eeg解码申请的80项相关已发表的研究。在此，我们报告使用了哪种TL方法（例如，实例知识，特征表示知识和模型参数知识），描述已经分析了哪些EEG范式的类型，并总结了用于评估性能的数据集。此外，我们讨论了脑电图解码的TL的最新和未来开发。结果表明，TL可以显着提高主题 /会话中解码模型的性能，并可以减少大脑 - 计算机界面（BCI）系统的校准时间。本评论总结了当前的实用建议和绩效成果，希望它将在将来为脑电图研究提供指导和帮助。
nisi阶段的成核和外侧-NI2SI/SI界面的横向生长动力学
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
对多材料激光粉末床融合中界面的机械和微观结构特性的综述
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