XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接口
GSV接口：新的Python访问气候数字...
lon（ncells）float64 101MB 45.0 45.04 44.96 ... 315.0 315.0 315.0 lat（ncells）float64 101Mb 0.0373 0.0746 0.0746 0.0746 0.0746 ... 315.0 315.0 lat_bounds (ncells, cell_corners) float64 403MB 0.0746 0.0373 ... -0.0373 * time (time) datetime64[ns] 192B 2024-01-01 ... 2024-01-01T23:00:00 Dimensions without coordinates: ncells, cell_corners Data variables:
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
使用脑机接口技术在 Blender 软件中建模 3D 对象
1. 简介 3D 建模是使用专门的计算机程序创建和修改三维对象的过程，该程序为用户提供了一组必要的工具。 3D 建模通常从基本形状（基元）开始，例如立方体、球体、圆环等。然后通过软件提供的不同功能修改这些形状。用户通常通过按下键盘上的组合键或从用户界面中选择它们来激活这些功能。如今，有许多功能强大的 3D 建模软件，可以创建 3D 资源、动画、特效和渲染图像。最受欢迎的付费应用程序是 Autodesk Maya、Autodesk 3ds Max 和 Cinema 4D。也有许多免费应用程序可用，但最受欢迎的应用程序是 Blender。Blender 是一个免费的开源 3D 计算机图形软件工具集。它用 C、C++ 和 Python 编程语言编写。Blender 基金会是一个负责 Blender 开发的非营利组织。 Blender 也是由社区开发的，社区创建了用 Python 编写的附加插件（称为附加组件）。附加组件为 Blender 添加了新功能或改进功能。由于 Blender 发展基金的成立，Blender 最近获得了 Epic Games、Nvidia 或 Intel 的大量资金支持。它使 Blender 基金会能够招募新的团队成员，从而更快地开发 Blender。
脑机接口技术与隐私的新法律问题
摘要：随着人工智能和通信技术的进步，神经科学领域的发展每天都在给我们带来惊喜，我们现在已经更接近自 20 世纪以来一直追求的目标：将大脑机器本身变成一台计算机。因此，从帕金森症到多发性硬化症等多种疾病的治疗将可能成为可能，并且交流的物理界限也可能被消除。脑机接口技术在带来潜在好处的同时，也带来了需要从法律角度探讨的风险。本文通过重新审视随着脑机接口技术的发展而开始成为法律概念的神经数据（脑机接口过程中获得的数据）方面的隐私，提出了在“直接、连续、流畅和不可阻挡”的数据流时代有关脑机接口数据的各种问题。本研究的主要目的是主张从脑机接口技术的发展阶段开始制定尊重人类自主权和隐私的法律框架，该技术将得到新通信技术的支持，其应用领域将不断扩大，旨在为在脑机接口和隐私权交叉领域进行法律研究提供基础资源。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
2024 年脑机接口与医疗保健技术国际会议 (iCon-BCIHT) – 合作者 C-DAC、IEEE、政府医学院
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议，请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系，Binu PJ，组织秘书，科学家 E/联合主任，CDAC Trivandrum 健康技术组，电话：9496236198。