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表征无效的能量条件
脑电图（EEG）是汉斯·伯格（Hans Berger）[1]开创的非侵入性神经形态，其中包括通过将电极放置在头皮上记录大脑的电活动。低成本，简单性和高时间分辨率（它很好地捕获了大脑活动动力学），使其受欢迎，并允许其在各种应用中使用。EEG确实在大脑研究中被广泛用于研究睡眠或癫痫。它也是脑部计算机界面（BCI）的中心，该受试者通过大脑信号与计算机相互作用。例如，这些可以用于控制外骨骼[2]或帮助机械通气[3]。本文专注于BCI，更专注于各种可能的范式中的两个：与事件相关的范围（ERP）和运动图像（MI）。ERP是大脑对某些刺激的特定时间锁定反应，例如灰烬[4]。鉴于大脑信号，目标是确定受试者是否暴露于刺激，即，发现特定时间锁定的响应在EEG记录中。关于MI，目标是认识到在运动皮层不同区域中表示的心理任务（作为手或脚运动）。在这两种情况下，BCI都归结为手头大脑信号的分类任务。各种方法
研究模式的频谱转移和脉冲分裂 -
摘要：我们对C和L波段非线性极化旋转（NPR）模式锁定的纤维激光器的光谱和脉冲特性进行了系统研究，实际上采用了非线性极化旋转技术。在我们的实验设置中，我们在1560.076 nm处获得了稳定的模式锁定状态，显示了9.1 nm的3 dB光谱带宽。随着泵功率的增加，我们观察到频谱移动，并伴随着第一个凯利边带和新的凯利边带的变化。在本文中，通过分析Kelly小处的形成和偏差，通过自相度调制，组速度漂移和偏振依赖性隔离器（PD-ISO）滤波效应的相互作用来阐明光谱偏差现象。值得注意的是，即使泵功率超过200 MW，光谱移动也持续存在。但是，连续的泵功率升级导致孤子分裂，从而形成了新的孤子梁。基于同时生成光谱移位和脉搏分裂，我们的研究有助于增强对超快纤维激光器中的孤子动力学的了解，并为应用具有可调波长的高频率谐波模式锁定激光器的应用奠定了基础。
在英国的辅助服务期间，在锁定期间：无碳未来的一瞥
在2020年的前半年，几个国家的共同大流行导致了几个国家的部分或全部锁定，这又导致电力需求降低。在英国（GB）中，这种低需求加上有时可再生产量的大量需求，这会产生预期的条件，直到可再生能力增加以满足未来几年的排放目标。GB系统经历了非同步可再生能源的瞬时穿透非常高的时期，由于网格缺乏惯性，因此损害了系统稳定性。在本文中，提供了对GB电力系统锁定的后果的详细分析，重点是为保证稳定性所采购的辅助服务。辅助服务成本在5月至2020年7月的几个月中增加了2亿英镑，而2019年同期（增长了三倍），强调了辅助服务在低碳系统中的重要性。此外，本文中还使用了频率安全的调度模型来展示GB期望经历的未来趋势，因为到2050年，可再生能源的渗透率在净零排放的道路上增加。考虑了几种敏感性，表明辅助服务代表的总运营成本的份额可能达到35％。
AY 22-23本科研究报告
领先的半导体公司，例如Apple和高通公司部署第三方铸造厂，可以访问公司的集成电路（IC）设计。IC供应链中可能存在攻击者，可以通过启动面向硬件的攻击来损害制造，测试，组装和包装期间基础硬件的安全性。逻辑锁定旨在保护整个全球化供应链中IC设计的知识产权，但是，基于量身定制的机器学习模型的帆攻击绕开了组合逻辑锁定。因此，我的夏季研究项目的目的是实施Unsail，这是一种效应技术，以克服无甲骨文，基于机器学习的逻辑锁定攻击。Unsail的主要算法涉及插入像帆一样混淆机器学习（ML）模型的指定钥匙门结构。首先，我通过准备处理Gate Level Netlists的C ++脚本实现了随机逻辑锁定。i通过准备单独的脚本编码了构成密钥输入的指定门。然后，我合成了锁定的电路，然后制定了一种算法，并对其进行了编码，以比较合成前后的密钥门结构。比较后，我能够实现Unsail的主要目的，将指定键门结构插入合成的锁定电路（合成过程中修饰的门）中，以最终实现Unsail。
在Peer Rev
摘要：RNA编程的CRISPR效应蛋白CAS12A已成为基因编辑和分子诊断的强大工具。但是，需要其他生物工程策略来控制CAS12A活动。在这里，我们表明，可以使用toehold开关DNA发夹，并在环路中呈现一个合理设计的锁定的原始探针相邻基序（PAM），可用于控制CAS12A，以响应分子输入。通过链位移反应从发夹中重新配置Toehold开关DNA从发夹到双链体构象，这提供了一种有效的手段来调节PAM的可及性，从而控制了Cas12a的结合和裂解活性。通过这种方法，我们通过利用基于接近度的链位移反应来响应目标结合来展示触发下游CAS12A活性的潜力。通过利用Cas12a的反式分解活性作为信号转导方法，我们证明了我们的传感应用方法的多功能性。我们的系统可以快速地检测具有高灵敏度和特异性的IgG抗体和小分子。除了生物分析应用外，可开关的PAM设计的脚趾开关还可以作为可编程工具，能够调节基于CAS12A的靶向和DNA处理，以响应分子输入，并且对广泛的生物技术应用持希望。
避免回应或社交互动？
图1：实验设置。一个带有多电极阵列的储罐，用于记录电信号，然后通过我们的自定义电控界面（EFI）进行放大并随后处理。坦克用月光下列的坦克照亮，以模拟夜间状况，并使用高架摄像头跟踪游泳行为。b代表性热图显示了活鱼对的运动模式。颜色梯度从深蓝色到黄色，指示较高的访问频率或延长的停留时间，偏爱储罐墙附近的位置。在分布中的圆形间隙概述了储罐弯曲的角和多电极阵列的位置，由八个测量电极组成，它们成对在水箱的相对侧面成对。c记录的EOD波形的出现取决于鱼对电极的相对位置。p =正，n =负。d的示例性电相互作用的时间表，垂直条代表了两条鱼的颜色编码的EOD。隔离间隔（IDI）表示同一个人连续信号之间的时间。可能会重叠。回声反应的特征是固定潜伏期（M. Rume中的15-22毫秒），一条鱼对另一种鱼的EOD做出反应。两种鱼的相互回声都会产生时间锁定的信号传导序列，称为EOD同步。
简洁的语言范式（拍手），一个研究
研究语言通常分离出一种语言方式或过程，重点是理解或生产。我们的目标是将两者结合在新的简洁语言范式中（拍手），在一个试验中利用理解和生产。试验结构在各种条件下是相同的，呈现一个听觉句子（受约束，不受约束，时间转移），然后是要命名的图片（正常，拼命的）。我们用脑电图测试了21位年轻的健康演讲者，以检查拍手提供的几种验证和新颖的对比。行为结果揭示了在受约束的句子之后的图片的最快命名时间，这表明在图片开始之前，基于句子约束，表明单词检索。命名不受约束的句子的命名与裸照命名一样快。句子发作后对正常语音的大脑反应（240-400ms）与时间转相关的语音有显着差异。图片锁定的ERP显示出幅度差异与条件的函数，尤其是在P2组件（200-300ms）中，并且也受到前面约束句子的调节。alpha-beta功率相对于时间倒转或不受约束的句子而言，上下文引导的图片命名降低。这些结果表明，拍手提供了一个有希望的框架来研究语言系统，提供了不同版本的语言内容和任务，并结合了电生理学或其他成像方法。
为儿童贫困策略提供理由：英格兰教会的审查
在不同组织中达成了一般性的同意，即儿童贫困是一个需要解决的严重问题。许多组织引用了官方DWP统计数据，表明2019 - 20年有430万儿童生活在贫困中，这是该数据可用的最新一年。此外，这个问题在大流行期间加剧了，因为研究表明，锁定的经济和社会影响对低收入家庭和儿童的影响不成比例。1莱格塔姆研究所（Legatum Institute）估计，由于19020年3月采取的保护措施，这一数字最多有12万名儿童生活在贫困中。许多组织，例如JRF，CPAG和儿童社会，指出近年来儿童贫困一直在增加。根据DWP的相对贫困措施，贫困儿童的儿童比2010/11年的儿童多（或贫困儿童400,000-600,000个儿童比2009/10年截至2021年的儿童多）。是由总理和其他部长引用的绝对儿童贫困措施，在此期间，儿童贫困在此期间一直保持稳定，在过去的十年中已经大大跌倒。自2000年左右以来，社会指标委员会开发的替代措施也相对稳定（请参见下面的表1），尽管现在有更高的家庭在贫困中更深入。2
DNA构象平衡能够不断更改o p m n b o -f -o s a
在这项工作中，我们研究了用于解决双重优化（BO）的第一阶算法，其中目标函数平滑但在两个级别上可能非凸，并且变量仅限于封闭的凸集集。作为第一个步骤，我们通过惩罚方法研究BO的景观，其中将上层和下层目标组合成具有惩罚参数σ> 0的加权总和。特别是，我们通过明确表征两者的值和衍生物必须为o（σ） - 可锁定的条件，从而建立了惩罚函数与超物体之间的牢固联系。我们分析的副产品是当低级问题在轻度的规律性条件下具有多个解决方案时，高目标梯度的明确公式，这可能具有独立的利益。接下来，将罚款公式视为原始BO的O（σ） - 对象，我们提出的第一阶算法通过使用σ= o（✏）优化惩罚公式，从而发现了✏殖民地解决方案。当扰动的低级问题均匀地满足小近端错误结合（EB）条件时，我们提出了一种第一阶算法，该算法将使用总计O（✏-7）访问者在惩罚函数的tone惩罚点上，以实现pocterient ockess-fimsterster-first forder-Forder-Forder-Forder-Forper-Storder-Storder-Storder-Storder-Storder-Sentchostical Oracles。在随机甲壳的额外假设下，我们表明该算法可以完全单循环的方式，即在迭代中使用O（1）样品，并实现O（✏-5）的改善的Oracle-complexity。
贝塔爆发质疑脑机接口的统治力
目前，构建可靠的脑机接口 (BCI) 的努力涵盖了多个方面，从硬件到软件，再到更复杂的实验协议和个性化方法。然而，尽管付出了这些努力，但仍有显著改进的空间。我们认为，一个相当被忽视的方向是将 BCI 协议与基础神经科学的最新进展联系起来。鉴于这些进展，特别是对 beta 频带活动的爆发性特征和 beta 爆发的多样性的描述，我们重新审视了 beta 活动在“左手 vs. 右手”运动想象任务中的作用。目前针对此类任务的解码方法利用了运动想象在感觉运动皮层中产生时间锁定的诱导功率变化这一事实，并依赖于带通滤波功率变化或协方差矩阵，这些矩阵也描述了从不同通道记录的信号中共同变化的功率变化。尽管人们对运动想象过程中 beta 爆发活动的动态知之甚少，但我们假设 beta 爆发的调节方式应该类似于其在执行真实上肢运动时的活动。我们表明，基于 beta 突发调制模式的分类特征产生的解码结果等于或优于多个开放脑电图数据集中通常使用的 beta 功率，从而提供了对这些生物标志物特异性的洞察。