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多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
新闻稿发现了确定霉菌寿命的DNA突变
6词汇表Akapan Mold Akapan模具（科学名称：Neurospora crassa）是一种属于门comyceae的丝状真菌，自古代以来一直用作遗传学的模型生物体。不仅为诸如获得突变体的培养和方法等研究建立了重要的技术，而且可以轻松地从生物库中心获得各种突变体，从而使其成为实验生物体的重要地位。 线粒体DNA线粒体是存在于真核生物内的细胞器，并通过氧气呼吸产生能量。线粒体具有自己的DNA，称为线粒体DNA，其中包含氧气呼吸所需的各种基因。如果这些基因异常，则无法产生能量。 线粒体疾病线粒体疾病是由异常线粒体功能引起的疾病的一般术语。据报道，许多线粒体疾病也是由DNA聚合酶γ异常以外的其他因素引起的。
使用近似刺激呈现技术的稳态视觉诱发电势...
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第30 届细胞及分子生物新知研讨会暨30 届庆祝活动暂定...
Utilizing a multimodal foundation model for constructing an AI- enabled opportunistic screening framework for the next-generation healthcare system 林嵚副教授( 国防医学院医学系副教授/ 三军总医院数位医疗中心人工智慧实验室主任) Associate Professor, School of Medicine, National Defense Medical Center Director of AI lab, Military Digital Medical Center, Tri-Service General Hospital
制定人工智能和机器人领域的技术战略
1 即使在ISO内部，机器人安全标准也是与汽车安全标准分开制定的。 此外，国际机器人制造商联合会（IFR）在其机器人定义或统计报告中没有包括汽车或自动驾驶汽车。
零信任保护表面的定义
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