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基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道
大脑中闪烁刺激会引发周期性信号，即稳态视觉诱发电位 (SSVEP)。它们通常通过回归技术检测，这种技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验，以便在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此，对于设计用于 SSVEP 信号操作的 BCI 系统，可靠性是以牺牲速度或额外记录时间为代价的。此外，无论试验长度如何，当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时，基于无校准回归的方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中，我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术，该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。对于只有少量校准试验可用的小样本量设置，所提出的方法非常可靠。此外，它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作，使用短至一秒的试验。在不同的实验环境下，包括具有认知障碍的实验环境（即具有控制、听力、说话和思考条件的四个数据集），OSTDA 的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好。总体而言，在本文中，我们表明 OSTDA 是所有研究的管道中唯一可以在所有分析条件下实现最佳结果的管道。2021 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
Terahertz操纵2D半导体中的激子复合物
富含库仑结合的准粒子的物理学，例如激发剂和过渡金属二甲基元素单层中的trions，目前在冷凝的物质群落中正在进行深入研究。这些准颗粒在100 MEV的顺序上具有较高的结合能，表现出强烈的光耦合，并且可以将量子信息存储在自旋valley自由度中[1]。实现超快时间标准上激素状态的外部控制的策略已成为重要的研究途径。在这里，我们报告了在HBN封装的Mose 2单层中观察到瞬态Trion到脱位的转换（图1a）是由在红外自由电子激光设施（Felbe）（Felbe）[2，3]产生的Picsecond TimeScales上的强烈Thz脉冲引起的。随后通过用条纹摄像头记录时间分辨的光量（TRPL）光谱来监测激子动力学。可见的脉冲（= 400 nm）激发了激动的激子和Trions的种群（图1b，无脉冲脉冲的trpl光谱）。通过在大约30次皮秒延迟后添加THZ脉冲相对于可见的激发（图1C），我们观察到Trion发射的淬火和激发激素发射的暂时增亮。此外，通过调整Thz脉冲的频率，我们记录了TRIONS的THZ解离光谱（图1d）。重要的是，当THz光子能量等于或高于Trion结合能时，可以观察到有效的Trion TRION转换。在其他机构中观察到THZ辐射的相似影响，例如WSE 2单层和Mose 2 /WSE 2异质结构。总的来说，结果为低维材料中的许多粒子状态的外部控制开辟了有希望的途径。
民事人员飞行情况说明书
健康与保健计划 作为综合员工健康与保健计划的一部分，基地指挥官或服务机构负责人可允许美国拨款基金的文职员工参加健康、保健或体能活动。根据任务和工作量要求，行政休假每周累计不得超过 3 小时。健康与保健活动：员工必须在活动前向其主管申请参与，以确保出席活动不会与工作中心要求相冲突。员工必须提交带薪休假申请，才能在一周内参加超过三小时的活动。活动包括但不限于： 健康博览会， 放松和压力管理课程或研讨会， 戒酒戒烟计划， 哺乳课程， 饮食和营养课程，以及 工作与生活计划。员工和主管必须使用行政休假 (LN) 在 ATAAPS 中记录时间，并且必须在下拉菜单中包含代码“PH”（代表预防性健康）。体育健身活动：体育健身休假时间将提前与主管协调。将执行一份签署的协议，并且必须包括员工自我证明身体健康以从事体育活动（参见附件）。参与完全是自愿的，主管有权撤销或暂停健身特权。员工和主管必须使用 LN 作为休假类型在 ATAAPS 中记录体育健身时间，并且必须在下拉菜单中包含代码“PF”（代表体育健身）。鼓励员工使用安装健身设施。健身时间可与午休时间同时批准。员工在进行健身活动时不能获得学分、加班或补偿时间。滥用健身时间可能导致特权被撤销、纪律处分或其他行政处分。参考：DoDI1400.25V630_AFI 36-815，休假
第 24 届 ITEA 测试和培训仪器研讨会...
飞机仪表系统基础知识 Bruce Johnson，NAWCAD 本课程将涵盖与飞机仪表相关的各种主题。数据、遥测、仪表系统框图、标准、数据要求、传感器/规格、视频、1553 总线、使用要求配置模拟数据通道、创建 PCM 映射以获取采样率、遥测带宽、记录时间、GPS、音频、遥测属性传输标准 (TMATS) 和测量不确定性 - 解释结果。这对新员工来说是很好的介绍，对现有员工来说也是进修。IRIG 106-17 第 7 章分组遥测下行链路基础和实施基础 Johnny Pappas，Safran Data Systems，Inc.本课程将重点介绍信息，以便对 2017 年发布的 IRIG 106 第 7 章分组遥测下行链路标准建立基本了解。它还将重点介绍机载和地面系统硬件的实施以及处理 IRIG 106 第 7 章分组遥测数据的方法。演示将介绍支持传统 RF 传输、数据记录、RF 接收、地面再现和第 10 章数据处理方法所需的特殊功能的实施。性能评估的预测分析 Mark J. Kiemele，空军学院协会 实验设计 (DOE) 是一种不仅可以用于系统的设计和开发，而且可以用于系统性能的建模和验证的方法。建立有用的预测模型，然后对其进行验证，可以减轻采购决策的负担。本教程将研究两个为满足一组共同要求而构建的原型。DOE 将用于对每个原型的性能进行建模。然后，将使用验证测试来确认模型并评估每个原型的性能能力，即原型满足要求的程度。这有助于比较两个系统的功能，从而增强对采用哪个系统的决策。本教程没有任何先决条件，因为分析将通过计算机进行演示。
Benyamin Haghi，Fenette：提取...
Presenter: Benyamin Haghi, MICS lab Title: FENet: Feature Extraction Neural Network for Brain Machine Interfaces Author(s): Benyamin Haghi, Tyson Aflalo, Spencer Kellis, Charles Guan, Kelly Kadlec, Nader Pouratian, Richard Andersen, Azita Emami Abstract: Clinical neural prosthetic systems decode brain signals recorded from implanted电极阵列使瘫痪的人参与者控制外部设备。此过程以两个基本步骤发生。首先，传达有关电极尖端周围神经元活动的信息的电信号被转化为“神经特征”。其次，学习神经特征与参与者的意图之间的关系，随后被解码以控制外部设备。在这里，我们提出了Fenet，这是一种紧凑的（f）食品（E）Xtraction（Net）工作，该作品学习了电信号和神经特征之间优化的映射，与经典特征构造方法相比，它显着改善了解码性能。fenet使用一种新型体系结构进行参数化，该新体系结构共同优化了神经解码过程的特征提取和特征解码阶段，同时限制了特征提取算法将相同的参数化用于我们训练集中使用的所有电极。这种方法是基于这样的理解：尽管不同神经元的活性将以不同的方式对参与者的意图进行解码，但将神经活动转化为被电极检测到的电气波动的基础过程是在不同的电极，记录时间和大脑区域的跨电极保守的。在这项工作中，我们通过使用植入人类皮质中的电极阵列记录的神经数据来预测计算机光标运动的运动学来验证FENET架构。我们比较了从FENET计算出的神经特征的性能与两个当前的金标准：1）通过计算宽带神经信号的阈值交叉所计算出的神经尖峰事件的速率； 2）宽带神经数据的小波分解。我们发现，基于FENET的特征的表现使这两种方法的表现分别降低了50％和47％，而R2的特征分别超过了51％和47％。我们进一步介绍了超参数选择对FENET性能的影响的评估，包括训练数据的数量和质量以及参数初始化的选择。我们的结果表明，受过训练的FENET可用于新的数据集，而无需修改，并且可以提高训练的性能，概括和效率。此外，我们的方法演示了如何受域特定知识约束的机器学习技术可以显着改善泛化性能。