主题:至少30人。男人和女人对情绪的反应不同,分开情感识别或将性别比设置为1:1。刺激:使用标准刺激集。,例如IAP(国际情感图片系统),Gaped(日内瓦情感图片数据库),IAD(国际情感数字声音)等。情感:悲伤,幸福,愤怒,恐惧,喜悦,惊喜,厌恶,中立等。
收稿日期:2020 - 03 - 25 基金项目:国家统计生物新品种培育重大专项(2018ZX08003 - 03B) 作者简介:李树磊,男,硕士研究生,研究方向:植物分子生物学与基因工程;邮箱:lishuleilsl@163.com 通讯作者:王磊,男,博士,研究员,研究方向:作物功能基因组学;邮箱:wanglei01@caas.cn
主题 1 :无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内,利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标,这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测,例如,免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内,开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ,利用新的健 康生物指标,在诊所和社区中使用,满足不同人群的需求,将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 :精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内,从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息,并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内,开发用于诊断、预防和治疗的分子分型,以解决美国疾病相关死亡的主要原因,并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 :细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内,扩大用于开发细胞疗法的技术,使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内,增加细胞治疗的制造规模,以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 :人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内,利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍,将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内,将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物,将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 :基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内,进一步开发用于临床的基因编辑系统,以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内,加强生物制造生态系统,每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。
Lin 等 [31] 开发一款基于 VR 的上肢投篮康复系统 , 收集患者的肌电数据 结合肌电反馈 , 基于 VR 的训练可能会显着提高康复疗效 Lakshminara- yanan 等 [47] 15 名参与者在 VR 和非 VR 条件下 , 对 3 项手部运动进行观察 基于 VR 的动作观察 , 可以增强 KMI 诱导的 ERD 反应
基因组学和疾病研究、高通量数据分析、网络生物学、计算遗传学、模型解释和可视 化、生物数据挖掘、比较基因组学、机器学习和医学影像分析、蛋白质结构与功能预测、 宏基因组学与微生物组、知识图谱构建、生物信息学工具开发、转录组学和表达谱的分析、 药物发现与设计、遗传流行病学、蛋白质组学、个性化医疗与精准医学、生物医学工程、 结构生物信息学、计算工具和软件开发、进化生物信息学、系统生物学、环境与生态计算 生物学和流行病学、计算生态学、序列分析、模式识别与生物信号处理、生物信息学与统 计分析、下一代测序技术、计算生物学与人工智能的融合、生物数据挖掘、处理与分析、 计算医学与临床应用、代谢组学、生物信息学工具与网络科学。
摘要:终身学习、个性化学习理念的日益深入人心,以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求,推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表,BCI的应用仍处于非主流,在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会,但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充,将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益,成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
基金项目 (Foundation item) : 深圳湾实验室基金 (21250071) 。 This work was supported by Shenzhen Bay Laboratory Foundation, China (21250071).
前言 ...................................................................................................................................................................................I
设计,优化和制造。数值技术,例如有限元分析,验收动力学,第一原理计算和多尺度建模,可以有效地预测机构属性并优化设计。与此同时,人工智能和大数据分析可以通过机器学习发现新材料和反向设计。智能手段与自适应控制系统相结合,实现了生产过程的自动化和实时优化,从而提高了制造效率和精度。尽管数据和计算成本不足,但随着技术的进步,材料科学却朝着更高的精度和自动化方向发展。