XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机界面
台式和床头验证低成本可编程的皮质刺激剂，用于双向脑部计算机界面研究
为了表征和基准测试计算硬件，软件和算法，必须直接拥有许多问题实例。对于量子组合而言，这同样是正确的，其中大量现实世界中的问题实例将允许进行基准研究，从而有助于改善算法和硬件设计。为此，在这里，我们介绍了大量基于Qubit的量子哈密顿量的数据集。数据集，称为Hamlib（用于哈密顿库），可以在线免费获得，并且包含2到1000 QUAT的问题大小。hamlib包括海森堡模型，费米 - 哈伯德模型，玻色 - 哈伯德模型，分子电子结构，分子振动结构，maxcut，max-k -sat，max-k-sat，max-k -cut，qmaxcut，qmaxcut和旅行销售人员问题。这一效率的目标是（a）通过消除需要准备问题实例并将其映射到Qubit表示的需求来节省时间的时间，（b）允许对新算法和硬件进行更彻底的测试，以及（c）允许整个研究中的可重复性和标准化。
具有增强现实反馈的闭环大脑计算机界面，用于工业人类机器人协作
子例程1：基于特征提取和群集分析参数的闪光检测subRoutine detect_blink参数：corr_th 1，corr_th 2：第一和第二次通过的阈值。输入：E：EEG数据； t min：所有检测到的局部最小值的时间。输出：t = [t start t end]：所有检测到的眨眼的开始和结束时间。
使用机器学习，IOT和脑部计算机界面技术的锁定患者的医疗保健监控和通信系统的设计
机器学习（ML）模型在推进脑部计算机界面（BCI）信号处理以及增强物联网（IoT）移动设备的功能方面表现出了巨大的希望。通过将这些进步结合到全面的医疗保健监测和通信系统中，我们可能会显着改善锁定综合症患者的生活质量。为此，我们使用已知的ML模型提出了一种三层系统设计方法：数据收集，部署在物联网硬件上的本地集成系统以及管理管理。第一层重点是物联网传感器和大脑信号的非侵入性记录，它们的校准和数据收集以及数据处理。第二层侧重于汇总和指导数据，护理人员的警报系统以及用于个性化沟通的BCI。最后一级专注于问责制和基本管理工具。这项进行研究的研究证明了整合当前技术以改善对锁定患者的护理的可行性。
将深度学习模型从健康的受试者转移到运动成像脑部计算机界面中的中风患者
摘要。目标：基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）脑部计算机界面（BCI）主要是用于中风康复的，但是由于中风数据有限，当前的跨学科分类深度学习方法依赖于健康数据。本研究旨在评估使用健康个体数据进行预训练的MI-BCI模型的可行性，以检测中风患者的MI。方法：我们引入了一种新的转移学习方法，其中使用健康个体的两类MI数据的特征来检测中风患者的MI。我们将所提出方法的结果与中风数据中的分析获得的结果进行了比较。实验是使用深度转弯和特定于主题的机器学习MI分类器进行的，对来自健康受试者的OpenBMI两级MI-EEG数据进行了评估，并从健康受试者和两级MI和中风患者的REST数据进行了评估。主要结果：我们的研究结果表明，通过使用健康受试者数据进行预训练的模型，平均MI检测准确性为71.15％（46％）可以在71名中风患者中实现。我们证明，在转移学习后，预训练模型的准确性增加了18.15％（P p。0.001）。此外，拟议的转移学习方法的表现优于Deep Convnet和FBCSP所取得的特定主题结果，其绩效的显着增强分别为7.64％（P p。0.001）和5.55％（P p pst）。意义：转移值得注意的是，健康到中风的转移学习方法的表现与中风转移学习相似，没有显着差异（pą0.05）。使用转移模型确定的通道相关模式来解释的AI分析，这些模式表明了皮质的双侧运动，额叶和顶端区域对中风患者的MI检测的贡献。
在Cybathlon锦标赛锦标赛上竞争残疾运动员：长期运动图像脑部计算机界面训练四边形CYB
我们测试了MAD7表达质粒的共转染和GRNA表达质粒作为RNP方案的替代方案。质粒转染具有不需要先前产生和纯化MAD7蛋白的优势。我们使用与RNP实验相同的GRNA序列靶向相同的基因。如图2所示，基于质粒的协议也可以生成indels，但显示的Indels水平低于RNP协议。类似于RNP协议，尽管不太明显，但4XNLS版本优于1XNLS版本。
使用深度学习
edubillililavanya565@gmail.com摘要：由于人脑的复杂性，人类生成的思想和信号是非平稳和非线性的。因此，困难的部分是创建一个可以从人脑中提取更深入见解的系统。一旦获得了这些更深的见解，BCI应用程序将更有效地发挥作用。被称为脑部计算机界面的设备允许其用户仅通过大脑活动与计算机进行通信，这通常通过脑电图（EEG）检测到。在这项工作中研究了在大脑计算机界面（BCIS）中使用深度学习的方法。审查先前有关大脑计算机界面（BCIS）的研究结果以及它们如何与深度学习方法一起工作是研究的主要目标。它通过使用深度学习来研究BCIS中信号处理，特征提取和分类的方式。该研究的目的是对目前该部门的创新和改进状态进行详尽的审查。阐明使用深度学习对BCIS关键字的可能优势和困难：深度学习，计算机，大脑语言，脑电图和脑部计算机界面
植入脑部计算机界面（BCI）设备，用于瘫痪或截肢的患者 - 非临床测试和临床考虑
2023年6月14日，FDA发布了一份标题为“设备软件功能的预售内容的内容”的指南。 1该最终指南取代了2005年5月11日发布的医疗设备中包含的软件上市预报内容的指南。2023年6月14日发布的最终指南提供了有关推荐的文档发起人应包括的信息，以便在premarket提交中包括FDA评估设备软件功能的安全性和有效性。特别是，最终指南包括帮助确定设备文档级别（以前称为关注级别）的信息。文档级别的目的是帮助确定支持包括设备软件功能的前市场提交的最小信息。