大脑计算机接口(BCI)作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时,具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如,Nishimoto及其同事开发了BCI,在召回手指的开口和关闭期间,将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外,刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向,听取简单的语音和回忆[5],重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”,以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明,当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时,召回对象可能很无聊,并且用户可能会发现它很痛苦。因此,我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为,例如嗡嗡声,是日常生活中的一种常见习俗,并且不如运动召回,图像回忆或简单音调,元音和自然声音的单曲无聊。因此,人们认为这可能会减轻用户的负担。此外,在音乐分类问题中,我们专注于流派分类问题。通过专注于小说,可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此,我们认为分类类别较少,可以简单地作为分类问题。
微针以其无痛、无创、高效的药物输送方式引起了各医学领域越来越多的关注。然而,这些微针在不同表皮位置和环境中的实际应用仍然受到其低粘附性和较差的抗菌活性的限制。在这里,我们受到多粘芽孢杆菌的抗菌策略以及贻贝足丝和章鱼触手的粘附机制的启发,开发了具有多功能粘附和抗菌能力的分级微针。以聚多巴胺水凝胶为微针基底,每个微针周围环绕着一圈吸盘结构凹腔,所生成的微针可以很好地贴合皮肤;在干燥、潮湿和潮湿的环境中保持强粘附性;并在分成两部分后实现自我修复。此外,由于水凝胶尖端和聚多巴胺基质中都载有多粘菌素,微针在储存和使用过程中具有出色的抗常见细菌能力。我们已经证明这些微针不仅在应用于指关节时表现出优异的粘附性和理想的抗菌活性,而且在骨关节炎大鼠模型中药物缓释和治疗方面也表现出色。这些结果表明,仿生多功能微针将突破传统方法的限制,成为多功能透皮给药系统的理想候选者。
德国联邦国防军参谋音乐团 电话:+49 (0)30 4981-2123 德国联邦国防军音乐团 电话:+49 (0)2241 991-283 汉诺威陆军音乐团 电话:+49 (0)511 903-4072 卡塞尔陆军音乐团 电话:+49 (0)561 76682-4002 科布伦茨陆军音乐团 电话:+49 (0)261 13354-5444 新勃兰登堡陆军音乐团 电话:+49 (0)395 372-3189 乌尔姆陆军音乐团 电话:+49 (0)731 1690-1892 法伊茨霍希海姆陆军音乐团 电话:+49 (0)931 9707-2292 德国联邦国防军山地音乐团电话:+49 (0)8821 94302-52 明斯特空军音乐团 电话:+49 (0)251 9327-3422 埃尔福特空军音乐团 电话:+49 (0)361 342-87311 基尔海军陆战队音乐团 电话:+49 (0)431 71745-2402 威廉港海军陆战队音乐团 电话:+49 (0)4421 79-2202
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激;其中,音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下,本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音(语音和音乐)的反应的分类。为此,设计了两个不同的实验,从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此,提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类;该方案基于构建一个特征矩阵,该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据,对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明,所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中,准确率达到61.59%,音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
护理人员/看护者)可以佩戴半透性敷料,以在工作时提供额外的保护,防止牛痘传播。非医护人员接种疫苗的人应仅在洗澡时佩戴半透性敷料。长时间使用半透性敷料可能会导致接种部位浸渍以及刺激和瘙痒。这可能会增加手部的触摸、抓挠和污染,并可能延迟接种部位病变的愈合。8. 教育接种者如何护理接种部位,以防止
能量流的时间动力学从电子泵设置中从电子自由度到晶格的自由度的时间动力学可能会受到热量瓶颈的存在,从而可以在光学激发的电子状态下保持更长的连贯性。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述,该MGB 2(具有Tc≈39K的基于电子的超导体,基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。 这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性,该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。 由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点,具有特定的晶格位移对称性,因此目前的分析非常笼统,它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料(例如石墨烯,硼乙烯,硝酸硼,黑色磷酸盐,均匀的蛋白质)呈现。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述,该MGB 2(具有Tc≈39K的基于电子的超导体,基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性,该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点,具有特定的晶格位移对称性,因此目前的分析非常笼统,它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料(例如石墨烯,硼乙烯,硝酸硼,黑色磷酸盐,均匀的蛋白质)呈现。
摘要:本研究探讨了构音障碍患者与智能虚拟助手 (SVA) 互动时使用的不同交互方法的有效性和用户体验。研究主要关注三种模式:通过 Alexa 发出直接语音命令、通过 Daria 系统发出非语言语音提示以及眼神控制。研究目的是评估每种方法的可用性、工作量和用户偏好,以满足构音障碍患者不同的沟通能力。虽然 Alexa 和 Daria 促进了基于语音的交互,但眼神控制为那些无法使用语音命令的人(包括患有严重构音障碍的用户)提供了一种替代方案。这种比较方法旨在确定每种交互方法的可用性如何变化,研究对象为八名患有构音障碍的参与者。结果表明,非语言语音交互,尤其是与 Daria 系统的交互,因其工作量较低且易于使用而受到青睐。眼神控制技术虽然可行,但在更高的工作量和可用性方面也存在挑战。这些发现强调了与 SVA 多样化交互方法的必要性,以适应患有构音障碍的个体的独特需求。
Motoyasu Adachi 1 , Kenichi Asano 2 , Thomas Busch 3 , Tianben Ding 4 , Evan Economo 3 , Hidenori Endo 5 , Ryosuke Enoki 6 ,7 , Ritsuko Fujii 8 , 9 , Katsumasa Fujita 10 , 11 , 12 , Kyoko Fujita 13 , Naoya Fujita 14 , Takasuke Fukuhara 15,Josephine Galipon 16,17,18,Hiroshi Harada 19,Yoshie Harada 20,21,22,Takeshi Hayakawa 23,Shinjiro Hino 24,Eishu Hirata 25,26,Tasuku Honjo 27 ,33,Yuichi Iino 34,Hiroshi Ikeda 35,Koji Ikeda 36,Yuji Ikegaya 37、38、39,Daichi Inoue 40,Tsuyoshi Inoue 41,Masaru Ishii Ishii 42、42、43、43、43、44,Shoji Ishizaka 45 45,45,izakakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiizakiiza 45,45,akihito 45 Kimitsune Ishizaki 48,Terumasa Ito 49,Kenji Kabashima 50,Takaaki Kajita 51,52,53,Azusa Kamikouchi 54,Hiroshi Kanno 4,55,Hitoshi Kasai 56,Satoshi Kasai 57 Kikuchi 60,Yasutaka Kitahama 4,Koichi Kobayashi 61,Satoshi Kodera 62,Tamiki Komatsuzaki 63,64,65,Hidetoshi Kono 1,66,Hidetoshi Kono 1,66,Tsuyoshi Konuma 67,Yassei Konuma 67,Yassei Kudo 68,daiSuke Kumike Kumike Kumuke 69, Shoen Kume 70, Erina Kuranaga 71,72, Fabio Lisi 4, Kiminori Maeda 73, Kazuhiro Maeshima 74,75, Kanetaka M. Maki 76, Hiroyuki Matsumura 4, Takeo Minamikawa 77, Emi Minamitani 47,78, Yoshiko Miura 79, Kyoko Miura 80, Norikazu Mizuochi 81,82,83, Masayoshi Mizutani 84, Hiroki Nagashima 73, Ryoichi Nagatomi 85,86, Kuniyasu Niizuma 55,87,88, Masako Nishikawa 89, Emi Nishimura 90,91, Norihiko Nishizawa 92, Hiroaki Norimoto 54,61, Osamu Nureki 34, Fumiaki Obata 19,93, Shizue Ohsawa 54, Misato Ohtani 94, Yoshikazu Ohya 94, Kimihiko Oishi 95, Mariko Okada 20, Taku Okazaki 96, Satoshi Omura 97, Yuriko Osakabe 70, Tsuyoshi Osawa 98,Yukitoshi Otani 99,Walker Peterson 4,