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脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
我们收集了 4 名患有药物抵抗性癫痫且植入了研究性 Medtronic Summit RC+S™ 的患者的动态 iEEG 记录，以研究新型刺激模式并追踪长期行为状态动态。患者在同时进行双侧海马 (HPC) iEEG 记录时接受了治疗性 ANT DBS。我们评估了在三天同时进行的 iEEG 和多导睡眠图 (PSG) 期间，使用专家睡眠注释，在不同 ANT 刺激频率 (2 Hz、7 Hz、高频 >100 Hz) [2,30–34] 下自动行为状态分类的可行性和准确性。使用朴素贝叶斯分类器 [35,36] 将 iEEG 信号分类为清醒、快速眼动 (REM) 和非 REM（非 REM：N2 和 N3）。随后，我们在 6 个月内将训练好的分类器部署在 4 名门诊患者身上。
脑电刺激和持续行为状态跟踪在行走人类中的应用
1 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所神经病学系生物电子神经生理学和工程实验室。2 捷克布尔诺理工大学电气工程与通信学院生物医学工程系。3 捷克布拉格捷克技术大学捷克信息学、机器人学和控制论研究所，捷克共和国布拉格。4 捷克布拉格捷克技术大学生物医学工程学院，捷克共和国克拉德诺。5 捷克布尔诺圣安妮大学医院国际临床研究中心。6 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所医学院和梅奥诊所医学科学家培训计划。7 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生物医学科学研究生院生物医学工程和生理学研究生课程。8 捷克科学院科学仪器研究所，布尔诺，捷克共和国。9 美国明尼苏达州罗彻斯特市梅奥诊所生理学和生物医学工程系。 10 英国牛津大学生物医学工程系。11 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经外科系。12 明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所睡眠医学中心、神经病学和医学系、睡眠神经病学和肺部及重症监护医学科。+ 共同第一作者 * 通讯作者 电子邮件：Kremen.vaclav@mayo.edu、worrell.gregory@mayo.edu
非共线反铁磁序的复合自旋霍尔电导率
非共线反铁磁体 (AFM) 是一个令人兴奋的新平台，可用于研究本征自旋霍尔效应 (SHE)，这种现象源于材料的能带结构、贝里相位曲率和对外部电场的线性响应。与传统的 SHE 材料相比，非共线反铁磁体的对称性分析不禁止具有 ̂ x、̂ z 极化的非零纵向和平面外自旋电流，并预测电流方向为磁晶格的各向异性。本文报道了在非共线状态下唯一生成的 L1 2 有序反铁磁 PtMn 3 薄膜中的多组分平面外自旋霍尔电导率 𝝈 x xz 、𝝈 y xz 、𝝈 z xz。最大自旋扭矩效率 (𝝃 = JS / J e ≈ 0.3) 明显高于 Pt (𝝃 ≈ 0.1)。此外，非共线状态下的自旋霍尔电导率表现出预测的取向相关各向异性，为具有可选自旋极化的新设备开辟了可能性。这项工作展示了通过磁晶格进行对称性控制作为磁电子系统中定制功能的途径。
一般状态空间模型参数估计的序贯蒙特卡罗方法概述
扩展卡尔曼滤波器或高斯和滤波器等近似方案可能不可靠，而确定性积分方法难以实现。SMC 方法，也称为粒子方法，是一类基于顺序模拟的算法，用于近似感兴趣的后验分布。它们之所以广受欢迎，是因为它们易于实现，适合并行实现，更重要的是，已在多种环境中证明能比刚才提到的标准替代方案产生更准确的估计 [14, 17, 35]。本文的主要目的是讨论参数 θ 未知且需要以在线或离线方式从数据中估计的情况。我们假设观测值由参数值为 θ ∗ 的未知“真实”模型生成，即 X n | ( X n − 1 = xn − 1 ) ∼ f θ ∗ ( ·| xn − 1 ) 和 Y n | ( X n = xn ) ∼ g θ ∗ ( ·| xn )。静态参数估计问题在过去几年中引起了广泛关注，并且已提出许多 SMC 技术来解决该问题。在这篇评论中，我们试图深入了解这项任务的难度，并全面概述该主题的文献。我们将介绍每种方法的主要特点并评论它们的优缺点。但是，我们不会尝试讨论具体实现的复杂性。为此，我们请读者参阅原始参考文献。我们选择将这些方法大致分为以下几类：
注意差距：自动驾驶汽车的逻辑英语，序言和多代理系统
在本文中，我们提出了一个模块化系统，用于代表和推理，并具有自动驾驶汽车交通规则的法律方面。我们专注于英国高速公路法规（HC）的子集。随着人类驾驶员和自动化车辆（AV）将在道路上进行交互，尤其是在城市环境中，我们声称应该存在一个可访问，统一的高级计算模型，并适用于两个用户。自动驾驶汽车引入了责任转变，不应带来缺点或增加人类驾驶员的负担。我们开发了模型的“硅中”系统。提出的系统由三个主要组成部分构建：使用逻辑英语编码规则的自然语言接口；序言中规则的内部表示；以及基于Netlogo的基于多机构的仿真环境。三个组件相互作用：逻辑英语被转化为序言（以及一些支持代码）； Prolog和Netlogo接口通过谓词。这样的模块化方法使不同的组件能够在整个系统中承担不同的“负担”。它还允许交换模块。给定的NetLogo，我们可以可视化建模规则的效果，并使用简单的动态运行方案验证系统。指定的代理商监视车辆的行为，以确保合规性和记录可能发生的潜在违规行为。然后，验证者利用有关潜在违规行为的信息，以确定违规行为是否应处以惩罚，在异常和案件之间进行区分。
使用移动脑电图研究走扁带过程中的认知运动效应
保持平衡是一项非常重要的技能，支持许多日常生活活动。认知运动干扰 (CMI) 双任务范式已经建立，用于识别复杂的自然运动任务（如跑步和骑自行车）的认知负荷。在这里，我们使用无线、智能手机记录的脑电图 (EEG) 和运动传感器，参与者要么站在坚实的地面上，要么站在走扁带上，要么执行听觉异常任务（双任务条件），要么同时不执行任何任务（单任务条件）。与站在地面上相比，我们预计复杂平衡的 P3 事件相关电位 (ERP) 成分对目标声音的幅度会降低，延迟会延长，与单任务平衡条件相比，双任务的幅度会进一步降低。此外，我们预计在执行并发听觉注意任务时，走扁带时的姿势会更大。二十名年轻、经验丰富的走扁带者执行了听觉异常任务，默数一系列经常出现的标准音调中出现的罕见目标音调。结果显示，在两种运动条件下，P3 拓扑和形态相似。与我们的预测相反，我们既没有观察到 P3 振幅显著降低，也没有观察到在走扁带期间延迟显著增加。出乎意料的是，我们发现与双任务相比，在没有额外任务的情况下，走扁带时的姿势摇摆更大。此外，我们发现参与者的技能水平与 P3 延迟之间存在显著相关性，但技能水平与 P3 振幅或姿势摇摆之间没有相关性。这种结果模式表明，对于技能较低的个体，干扰效应存在，而技能水平较高的个体可能表现出促进效应。我们的研究增加了一个不断发展的研究领域，表明在不受控制的日常生活情况下获得的 ERP 可以提供有意义的结果。我们认为，个人 CMI 对 P3 ERP 的影响反映了平衡任务对未经训练的个体的难度，这会利用原本可用于听觉注意力处理的有限资源。在未来的工作中，对同时记录的运动传感器信号的分析将有助于确定在自然、不受控制的环境中执行运动任务的认知需求。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
通过可编程序序不稳定性实现软圆柱结构中的复杂变形
超弹性圆柱壳在加压下表现出的显著变形使其成为可编程充气结构的理想平台。如果施加负压，圆柱壳将弯曲，从而产生一系列丰富的变形模式，由于选择了超弹性材料，所有这些变形模式都可以完全恢复。虽然真空下的初始屈曲事件很容易理解，但这里探索了后屈曲状态，并确定了设计空间中发生耦合扭曲收缩变形模式的区域；通过仔细控制我们的均质壳的几何形状，可以控制收缩与扭曲的比例。此外，可以通过改变我们壳的圆周厚度来解锁作为后屈曲变形模式的弯曲。由于这些软壳可以从屈曲引起的显著变形中完全恢复，因此可以利用这些不稳定性驱动的变形来构建能够通过单个驱动输入进行可编程运动序列的软机器。