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如何引用本文Aliyeva A（2023年12月12日）的超人类主义：将人工智能与人工智能和脑机融合在一起
1。超人类主义：社会和哲学运动。（2023）。访问：2023年10月12日：https：//www.britannica.com/topic/transhumanism#ref1308463。2。Crowson MG，Lin V，Chen JM，Chan TC：机器学习和人工耳蜗 - 机遇和挑战的结构化审查。耳醇神经醇。 2020，41：e36-45。 10.1097/Mao.00000000002440 3。 Waltzman SB，Kelsall DC：使用人工智能编程人工耳蜗。 耳醇神经醇。 2020，41：452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020，41：e36-45。10.1097/Mao.00000000002440 3。Waltzman SB，Kelsall DC：使用人工智能编程人工耳蜗。耳醇神经醇。 2020，41：452-7。 10.1097/mao.0000000000002566 4。 Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。 耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2020，41：452-7。10.1097/mao.0000000000002566 4。Wathour J，Govaerts PJ，Lacroix E，NaïmaD：在经验丰富的耳蜗植入患者中使用人工智能的CI编程拟合工具的效果。耳醇神经醇。 2023，44：209-15。 10.1097/Mao.0000000000003810 5。 张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109耳醇神经醇。2023，44：209-15。10.1097/Mao.0000000000003810 5。张X，Ma Z，Zheng H等。 ：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。 Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109张X，Ma Z，Zheng H等。：脑部计算机界面和人工智能的组合：应用和挑战。Ann Transl Med。 2020，8：712。 10.21037/atm.2019.11.109Ann Transl Med。2020，8：712。10.21037/atm.2019.11.109
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士学位。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士。随后，她在Mobalib创业公司和IMS CNRS实验室共同担任UX研究人员，涉及数字加速性以及为轮椅使用者选择城市行人路径。自2019年7月以来，她一直在Inria Bordeaux担任博士生。作为ERC项目BrainConconquest的一部分，她的研究重点是学习如何控制基于心理任务的BCIS的培训任务。LéaPillette于2019年从波尔多大学获得了计算机科学博士学位。她目前正在波尔多大学开始第二次胜利，她将在那里使用BCIS用于帕金森氏病人的运动康复。在博士学位期间，她专注于BCI用户培训期间提供的反馈。她做出了一些贡献，以评估用户概况的特征（例如他们的注意力）如何影响反馈的类型。例如，她的早期工作表明了社会和情感维度在反馈内容中的重要性。SébastienRimbert是Inria Bordeaux Sud-ouest的Brainconconquest ERC项目的大多数。他在洛里亚（Nancy，2020年）获得了计算机科学博士学位。在他的论文中，他是第一个基于中位神经刺激设计BCI的人，并显示了其在全身麻醉期间发现意外意识的潜力。他的跨学科工作在脑部计算机界面，神经科学和心理学领域中产生了25多种文章。波尔多，2016年）。最后，他最近因在IEEE SMC 2020会议上的论文工作而获得了“最佳学生论文奖”。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。 他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。 他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。 劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。 他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。 他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。 他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。 他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。 目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。 Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。 他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。 Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。 他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。他是BCI（脑部计算机界面，神经工程杂志，IEEE生物医学工程交易）的几个领先期刊的编辑委员会成员，神经人工经济学领域的专业首席编辑：神经技术和系统神经工程学和系统神经工程学和共同编辑的两本书。
在音频刺激期间，平滑过滤器对记录的数据质量的影响与Epoc Epoc flex脑 - 计算机界面耳机的影响
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）; michal.podpora@gmail.com（M.P.）; m.podpora@po.edu.pl（M.P.）2计算机和信息系统系，格林威治大学，伦敦SE10 9LS，英国3号控制论与生物医学工程系，FEECS，VSB-Technical University Ostrava，708 00 00 00 Ostrava-Porruba，捷克共和国； radek.martinek@vsb.cz 4生物医学科学与医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； Medsystem@medsystem.com.pl 5哲学研究所，Kazimierz Wielki大学，85-092 Bydgoszcz，Poland 6 6门诊成瘾治疗，Babinski专业精神病医疗保健中心，91-229 Lodz，Poland，波兰 *通信：Kawala84@gmail.com
基于SSVEP，EOG和眼动物跟踪的混合脑计算机界面中使用强制反馈设备用于排序项目
摘要：针对从人类有机体衍生的信号的研究变得越来越流行。在这个领域，基于脑电波的脑部计算机界面扮演了特殊的角色。由于脑电图记录设备和较低的设定价格的缩小尺寸，它们变得越来越受欢迎。不幸的是，此类系统在生成的命令数量方面受到很大的限制。这尤其适用于不是医疗设备的集合。本文提出了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP），EOG，眼睛跟踪和力反馈系统的混合脑计算机系统。这样的扩展系统消除了许多特定的系统缺点，并提供了更好的结果。本文的第一部分介绍了有关混合脑部计算机系统中应用的方法的信息。根据操作员将机器人的尖端放置在指定位置的能力来测试提出的系统。提出了工业机器人的虚拟模型，该模型用于测试。在现实生活中的工业机器人上重复测试。通过启用和禁用的反馈系统验证了系统的定位精度。在模型和真实对象上进行的测试结果清楚地表明，在由操作员控制时，力反馈提高了机器人尖端的定位精度。此外，模型和现实生活中的工业模型的结果非常相似。在下一阶段，对使用BCI系统进行分类项目的可能性进行了研究。该研究是在模型和真正的机器人上进行的。结果表明，可以使用来自人体的生物信号进行排序。
概念d'une界面cerveau-cour-cour pur贡献者交流患者d'unescléroseLatéraleAmyotrophique
Camille Thillier，Elena Parsy，Lorraine Charles，Pierre-Baptiste Mathieu de Carvalho，Laurent Bougrain等。设计脑部计算机界面以促进肌萎缩性侧索硬化症患者的通信。loria; IDMC（统一洛林）。2024。hal-04521816
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
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对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
第八届国际大脑计算机的讲习班...
大脑计算机界面（BCI）研究的领域有许多名称，其中最历史性源自具有融合目标的相关研究领域。术语BCI和脑机界面（BMI）很常见，一词神经假体也适用。通常，BCI是一种直接从大脑中解释信息以提供与技术互动的手段的设备。可以使用植入电极或外部传感器来测量脑活动。该技术可以通过多种方法进行操作，包括大脑和效应器之间的直接连接（例如，操作假肢）或辅助接口（例如键盘显示）（例如，用于通信）。最近的工作还使用了对大脑本身的电刺激来“关闭循环”并提供有关技术状态的感觉反馈。BCI的定义特征是解释了大脑活动本身，控制设备的信息不是从通过外围神经传播的活动得出的。许多BCI最初是由身体损害的人使用的，但是当前广泛的应用也针对其他神经和认知
博士学位名人堂2021 Honoree Adriane B博士...
Randolph博士的研究着重于脑部计算机界面系统的设计和应用，这些系统允许非肌肉控制的辅助技术并反映不同的人类精神状态。通过肯尼索州立大学布里奇布（Brainlab），她正在努力通过发现影响用户控制和认知性能的基本特征来发现脑部计算机界面的有影响力的解决方案。肯尼索州立大学的Brainlab成立于2007年，有三个主要的目标：了解个人对基于大脑的设备的控制，设计可改善生活质量的设备，并评估基于大脑的应用程序在或范围环境中的实用性。在过去的二十年中，兰道夫博士在通过脑部计算机界面，神经营销和神经教育的情况下进行了许多项目。她获得了超过1500万美元的联邦和私人资金，并获得了相关专利。
谁可以应用感兴趣的领域
大脑灵感的人工智能；机器学习；信号处理；理论和计算神经科学；细胞系统和认知神经科学；感觉系统：视觉，言语；高级认知过程：学习，注意力，决策；脑机界面；神经形态计算，神经形态硬件。