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Maplin-Electronics-2.. - 世界无线电历史
基于 PowerPC 4 40，可用于提高外部设备、集线器和交换机的流量，为互联网等网络供电。PowerPC 4 40 是 IBM 快速发展的 Blue Logic 芯片核心库的最新成员 - 这些芯片设计件可以快速组合起来，为包括通信、服务器、存储系统和普适计算设备在内的广泛市场创建新的芯片。新核心基于 IBM 领先的铜技术，其性能是该公司去年推出的 PowerPC 4 05 核心的三倍。它非常适合各种应用 - 包括打印机、RAID 控制器、蜂窝基站和机顶盒等。有关更多详细信息，请查看：ic ow.. 联系方式：IBM，电话：(0990) 4 26426。
脑机接口（BCI）的未来
脑机接口 (BCI) 是一种在大脑和外部设备或机器之间建立直接通信通路的技术。BCI 系统允许个人仅使用大脑活动来控制或与技术交互，而无需任何肌肉运动。BCI 是一个快速发展的领域，在医学、游戏、娱乐和军事等各个领域都有潜在应用。BCI 系统使用各种技术，例如脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、功能性磁共振成像 (fMRI) 以及可植入电极等侵入性技术来记录脑信号。然后，这些信号被转换成动作，例如移动屏幕上的光标、控制假肢或使用虚拟键盘输入文本。BCI 技术有可能改变我们与技术互动的方式，并改善残疾人的生活质量。
Applanix POSTrack
参数 时间标签、状态、位置、姿态、速度、轨迹和速度、动态、性能指标、原始 IMU 数据（以 IMU 速率）、原始 GNSS 数据显示端口 低速率（1 Hz）UDP 协议输出 控制端口 用于系统命令的 TCP/IP 输入 主端口 实时（最高 200 Hz）TCP/IP 协议输出 辅助端口 缓冲 TCP/IP 协议输出，用于将数据记录到外部设备 记录参数 时间标签、状态、位置、姿态、速度、轨迹和速度、动态、性能指标、原始 IMU 数据（以 IMU 速率）、原始 GNSS 数据 介质 外部：可移动 4 Gbyte 闪存盘（提供 2 个） 内部：嵌入式 4 Gbyte 闪存盘用于冗余记录
PSAEEGNet：基于金字塔挤压注意力机制的 CNN，用于 RSVP 任务中的单次试验 EEG 分类
脑机接口 (BCI) 技术通过解释脑电活动实现了人与计算机或其他外部设备之间的直接通信 (Cecotti and Graser, 2010; Manor and Geva, 2015)。BCI 技术在各个领域有着广泛的应用，例如运动方向识别 (Zhang et al., 2022a)、情绪识别 (Chen et al., 2019; Joshi and Ghongade, 2021; Tao et al., 2023) 和癫痫发作检测 (Xu et al., 2020; Dissanayake et al., 2021; Jana and Mukherjee, 2021; Wang B. et al., 2023)。同时，研究人员正在积极研究脑电图 (EEG) 在目标识别领域的潜在应用 (Lan et al., 2021)。在复杂环境中，计算机视觉容易受到环境干扰，
脉冲神经网络加速器：在脑科学领域...
摘要：脑机接口 (BMI) 代表着一种变革性技术，可实现人脑与外部设备之间的直接交互。在各种 BMI 方法中，脉冲神经网络 (SNN) 因其能够有效模仿大脑的脉冲行为而脱颖而出。本文介绍了一种先进硬件架构的设计和实现，该架构能够在现场可编程门阵列 (FPGA) 上执行与脑电图 (EEG) 采集系统集成的 SNN 计算。首先使用四层将数据预处理成数组以进行特征提取。该模型在软件中训练，存储权重和参数，然后用于创建硬件模型并生成比特流文件。Python 覆盖连接软件和硬件，允许输出模拟以进行精度计算。
大脑计算机界面的进展：挑战和机遇
大脑计算机接口（BCI）提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信链接。他们通过加强或替代人类外围工作能力来提供扩展的自由度，并在康复，情感计算，机器人技术，游戏和神经科学等各种领域具有潜在的应用。在全球范围内的重要研究工作为技术标准化提供了共同的平台，并有助于应对高度复杂和非线性的大脑动力学以及相关的功能提取和分类挑战。时间变化的心理神经生理学及其对大脑信号的影响对BCI研究人员构成了另一个挑战，即将技术从实验室实验转变为插入日常生活。本评论总结了过去几十年来BCIFIER的最新进展，并突出了关键挑战。
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
