EMG spike time difference based feedback control
Notice bibliographique
Résumé
Flight control in insects has been studied extensively; however the underlying neural mechanisms are not fully understood. Output from the central nervous system (CNS) must drive wing phase shifts and flight muscle depressor asymmetries associated with adaptive flight maneuvers. These maneuvers will, in turn, influence the insect's sensory environment, thus closing the feedback loop. We present a novel method that utilizes asymmetrical timing of bilateral depressor muscles, the forewing first basalars (m97), of the locust to close a visual feedback loop in a computer-generated flight simulator. The method converts the time difference between left and right m97s to analog voltage values. These voltage values can be obtained using open-loop experiments (visual motion controlled by the experimenter), or can be used to control closed-loop experiments (muscle activity controls the visual stimuli) experiments. Electromyographic (EMG) signals were obtained from right and left m97 muscles; spike time difference between them was calculated and converted to voltage values. Testing this circuit with real animals, we were able to detect the spike time difference and convert that to voltage that controlled the presentation of a stimulus in a closed-loop environment. This method may be used in conjunction with the flight simulator to understand the manner in which sensory information is integrated with the activity of the flight circuitry to study the neural control of this complex behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».