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World File Search System蒙太奇
人工智能多模态沉浸式学习在机器人和跑步应用案例中的应用
摘要。在研究中，提出了不同的 MMLA 应用程序，它们为特定的心理运动学习任务提供解决方案，例如CPR 或乒乓球。所有应用程序的共同限制是它们都是特定于领域的。从这个意义上讲，我们提出了 MILKI-PSY 项目，其主要目标是提供跨不同领域的一劳永逸系统。本质上，跨领域的不同心理运动学习任务具有某些共同点，这将使一劳永逸的系统成为可能。此外，我们提出了通过不同传感器收集 MMLA 数据及其各自的存储、注释、准备和利用的想法。提出的想法涉及两个学习任务：体育领域的跑步和人机交互领域的协作蒙太奇。此外，我们建议系统必须让用户自由决定使用哪些传感器数据以及接收哪些反馈。最终，我们选择了一种可扩展的解决方案，可以提供给更多的受众。
基于遗传算法优化的最小电极子集的自动选择方法，用于精确的 EEG 源估计
高密度脑电图 (HD-EEG) 已被证明是估计大脑内部神经活动精度最高的 EEG 蒙太奇。多项研究报告了电极数量对特定源和特定电极配置的源定位的影响。这些配置的电极通常是手动选择的，以均匀覆盖整个头部，从 32 个电极到 128 个电极，但电极配置通常不是根据它们对估计精度的贡献来选择的。在本文中，提出了一项基于优化的研究，以确定可使用的最小电极数量，并确定可以保持 HD-EEG 重建定位精度的最佳电极组合。这种优化方法结合了广泛使用的 EEG 蒙太奇的头皮标志位置。这样，可以针对单源和多源定位问题系统地搜索最小电极子集。非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 结合源重建方法用于制定多目标优化问题，该问题同时最小化 (1) 每个源的定位误差和 (2) 所需的 EEG 电极数量。该方法可用于评估低密度 EEG 系统（例如消费级可穿戴 EEG）的源定位质量。我们对已知真实值的合成和真实 EEG 数据集进行了评估。实验结果表明，对于单个源情况，具有 6 个电极的最佳子集可以达到与 HD-EEG（具有 200 多个通道）相同或更好的精度。在重建特定大脑活动时，在合成信号中超过 88% 的情况和在真实信号中超过 63% 的情况都会发生这种情况，而在考虑具有 8 通道的最佳组合时，分别在超过 88% 和 73% 的情况下也会发生这种情况。对于三源多源情况（仅使用合成信号），研究发现，在至少 58%、76% 和 82% 的情况下，8、12 和 16 个电极的优化组合可达到与 231 个电极 HD-EEG 相同或更好的精度。此外，对于这样的电极数量，获得的平均误差和标准偏差低于 231 个电极。
泰坦AG
操作电压。。。。。。。。。。。。。。。。зз_。。。。。。。。。。。缓解张力。。。。。。。。。。。。。疏远张力。。。。。。。。。。。。。。。。。napiecie zelicania。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。çalışma电压。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。fishzültség。。。。。。。。。。。。9-18 V DC电流消耗。。。。。。。。。。。。。。消费。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。contumpo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。消费。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。pobórprądu。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。akım。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。基础架构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。<12 mA触点警报开关。。。。。。。。。。。。。。之后。。。。。。。。。。。。。。。。。。。警报内容。。。。。。。。。。。。。。。。游泳的内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。wything警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。akıı焦虑。。。。。。。。。。非接触式接触。。。。。。。。。。NC 30VDC @ 100mA（5 W）篡改开关。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 交叉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 typ。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 实质性通勤者。 。 。 。NC 30VDC @ 100mA（5 W）篡改开关。。。。。。。。。。。。。。。。。。交叉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。typ。。。。。。。。。。。。。。。实质性通勤者。。。。。。。。。。。。。。。。。。wyjścieSabotżowe。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。任务联系电压电压。。。轻拍小吃。。。。。。。。。。。。。。。。NC 18VDC @ 50mA温度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 当前激活。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 基本温度。 。 。 。 。 。 。 工作集。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。NC 18VDC @ 50mA温度。。。。。。。。。。。。。。当前激活。。。。。。。。。。。。。。。基本温度。。。。。。。工作集。。。。。。。。。。。。。。。。。pracy温度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。alalııı。。。。。。。。。。。。。。。。。。随后唱歌。。。。。。。。。。。。-20°C - +50°C温度存储。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。恢复脾气。。。。。。保护温度。。。。。。。。。。。宣讲公国。。。。。。。。。。。。。。FullAralışma。。。。。。。。。随后唱歌。。。。。。。。。。。。。-40°C - +50°C RF免疫。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 RF 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 RF保护。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 RF保护。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。-40°C - +50°C RF免疫。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。RF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。RF保护。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 RF保护。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。RF保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。RF保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Odporność在磁极中。。rfBağı一。。。。。。。。。。。。RF移民。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 V/M @ 80 MHz -1 GHz静电歌曲。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。静电保护。。。。。。。。。。。。电力保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。电子奇数。。静电巴林（Currish）。。。。。。。。vetettségelectror。。。。。。。。8 kV魏特轻型免疫。。。。。。。。。。。。。。защита是小吃。。。。。。。。。。保护Diurna Light。。。。。。。。。。。一天的保护。。。。。。。。。。odporność。。。。。。。。。。。。。。。。Beyaz Utry冠。。。。。。。。。。。。。。。。。。。忠实的feny。。。。。。。。。。。。。6500 Lux Walk检测。。。。。。。。。。。。f> vim。。。。。。。。。。。。检测速度。。。。。。。。。。。。。。检测密西西比州。。。。。。。。。。。。。。。。。。szybkość诊断。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。AralBulmaHızı。。。。。。。。。。。。Arzekel单数莫兹加斯。。。。。。。。0.2m/s -3.5m/s角支撑。。。。。。。。。。。。。。。。。ъъъdEm。。。。。。。。。。。。。。。。。情侣简介。。。。。。。。。。。。。。。。关系天使。。。。。。。。。。。。。。。。。。检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。住宿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。拉丁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90°支撑范围。。。。。。。。。。。。。。。。зонана。。。。。。。。。。。。。。。。。铜区。。。。。。。。。。。。。。。。。审查区。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Zakreres诊断。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。algılama消息。。。。。。。。。。。。。。。。。。。将使用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1.5-15m斜率高度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 山区运动。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 安装座。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1.5-15m斜率高度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。山区运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。安装座。。。。。。。。。。。。。。。。。。安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。正常的蒙太奇蒙太奇。。。。。。。。。。。。。。Magasság。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 1.5-36m（2.1m）区域数。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 检测区编号。 。 。 。 。 。 。 检测区。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 liczba stref诊断。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。Magasság。。。。。。。。。。。。1.5-36m（2.1m）区域数。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 检测区编号。 。 。 。 。 。 。 检测区。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 liczba stref诊断。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1.5-36m（2.1m）区域数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。检测区编号。。。。。。。检测区。。。。。。。。。。liczba stref诊断。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。检测到BookselinineSayısı。。。。。。。。。。。。ssama。。。。。。。。。。。。。。54个维度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。照组。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。尺寸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。尺寸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Wymariy。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。boyutları。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。BefoglialMéretek。。。。。。。。。。。。。。。。62 x 97 x 50毫米重量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。teglo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。比索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。Poids。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。waga。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。干预。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。suly。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74克74克。。。。交货是小吃。。。。。。。。。。Angular Mountain Depl。。。。。。。以一定角度提交蒙太奇。。。Zakreres详细信息Dainstalowani。。。。。。AlgılamaMessenger的安装。。。。。拉丁语，szeletal seroks。。。。12m x 12m（90°）。。。。维护在那里。。。。。。。。墙山细节。。。。。。。将动议提交到墙上。。。。。。。。Zakreres详细信息。。。。十二个AlgılamaAlgılamaMessengers。。。稍后，Szeel线程。。。。。。。17m x 15m（90°）热身。。。。。。。。。。。。。。。。。。。没有时间去。。。。。。。。。。。。。电源电源时间。。构成时间。。。。。。。。。。。。。。。。。玫瑰胸。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。正读。。。。。。。。。。元素idő。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30s
基于频谱脑电波比率指数评估心理参与程度：系统评价
摘要：背景：本综述系统地研究了用于评估人类精神参与的脑电图衍生比率指数的科学文献，以推断它们是什么、如何定义和使用它们以及它们的最佳应用领域是什么。（2）方法：根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行审查。（3）结果：从搜索查询中，共得到 82 篇文档。大多数 (82%) 被归类为与精神紧张有关，而 12% 被归类为与感觉和情绪方面有关，6% 与运动有关。使用的脑电图电极蒙太奇在 13% 的文档中为低密度，6% 的文档中为高密度，81% 的文档中为极低密度。用于计算参与指数的最常用电极位置是额叶和前额叶皮层。总体而言，发现了 37 种不同的参与指数公式。它们都不能直接与特定的应用领域相关。（4）结论：这些指标的定义缺乏标准化，无论是在考虑的频带中还是在利用的电极中。未来的研究可能侧重于开发具有独特定义的指标，以监测和描述心理参与。
回顾经颅电刺激在大脑中产生的电场：体内记录的回顾
经颅电刺激 (tES) 是一种神经调节方法，需要通过头皮电极非侵入性地施加弱电流 [1,2]。在所有其他类型的刺激中，经颅直流电刺激 (tDCS) 和经颅交流电刺激 (tACS) 是研究最多的技术 [3,4]。由于 tDCS 提供特定强度的直流电，而 tACS 施加特定频率的交流电，因此它们对神经细胞和非神经细胞的影响有所不同 [5,6]。事实上，注入电流的时间特征（刺激波形）以及空间特征（电极的大小、形状和蒙太奇）和个人头部解剖结构决定了诱发生物变化并最终导致行为变化的电剂量 [7]（有关 tES 效应的系统描述，请参阅 [8,9]）。然而，对脑组织中产生的电场 (E 场) 的可接受估计仍然缺乏 [10]。虽然它本身并不能预测刺激效果[11]，但这些信息对于以下方面至关重要：（I）填补理论空白[12]和（II）提供优化的刺激方案[12,13]。
基于...
目标：帮助患有严重神经系统疾病的患者阻碍了独立运动，这对工程师来说是高度的社会重要性，并且是跨学科的挑战。大脑 - 基于脑电图（EEG）信号的计算机接口（BCI）接口不容易使用，因为它们需要耗时耗尽多个电极蒙太奇。我们旨在通过设计由使用Alpha波和仅几个电极的算法控制的轮椅，将BCI系统带到实验室外面，以便患者更容易进入患者。方法：设计了八个二进制单词的集合，允许，向后，转向，旋转，旋转45°AsellastoIncreaseanDdecreasEthesteShesteShespeDofThewHeelchair。我们的项目包括：开发移动应用程序，该应用程序用作图形用户界面，脑电图信号的实时信号处理，电动轮椅发动机控制系统的开发和机械构建。结果：未经培训的平均敏感性为79.58％，特异性为97.08％，对以前与BCI接触的人的平均敏感性为97.08％。结论：拟议的系统可能有助于患有无法治愈的疾病的人，这些疾病使它们在身体中关闭，并且几乎不可能与周围世界的沟通。
免责声明：这是当前在同行评审中的手稿的预印本。随着同行评审PR
最近十年的移动脑电图（EEG）的可用性增加了。这些移动系统使研究人员能够在“信封中”进行数据收集，从而减轻了参与者的负担，并可能增加了研究样本的多样性和表示。我们的研究团队使用移动EEG系统从来自低收入背景的400多名12个月大的婴儿完成了家庭数据收集。在本手稿中，我们为收集婴儿的高质量移动脑电图提供了方法和分析指南。具体来说，我们为设备选择，数据收集和数据分析提供了见解和建议，重点介绍了选择移动EEG系统的重要注意事项。示例包括记录设备，电极类型，参考类型和可用蒙太奇的尺寸。我们还重点介绍了围绕围绕脑电图收集的非标准化记录环境的重要建议此外，我们还提供了对分析代码的访问权限，并使用此方法证明了最近一项研究中数据的鲁棒性，其中20个无伪影时代具有良好的内部一致性可靠性。最后，我们为未来的研究提供了建议和公开资源，以收集移动脑电图。
通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
数字化与公民空间：机遇与挑战
作者 Kai Schächtele、Ingo Dachwitz、Felix Zimmermann、Chris Köver、Christine Meissler、Martina Hahn、Sven Hilbig 英文版编辑 Camila Sanchez Ugalde、Christine Meissler、Karin Saarmann、Silke Pfeiffer 根据德国新闻法负责 图片 Klaus Photos（Klaus Photos 见照片中的 Klaus Photos）； Geert Vanden Wijngaert/图片联盟/美联社照片（第 17 页）； Talukdar David/Shutterstock（第 21 页） Fabian Bimmer/图片联盟/路透社（第 28 页）；埃德加·加里多 (Edgard Garrido)/路透社（第 30 页） Teun Voeten/Panos Pictures（第 33 页）； Ajeng Dinar Ulfiana/路透社（第 36 页）照片蒙太奇：fizkes/Shutterstock 2020/Brot für die Welt（第 39 页）； Marco Longari/法新社/盖蒂图片社（第 42 页）马克·亨利/Panos Pictures（第 45 页）； Valentyn Ogirenko/路透社（第 48 页） Alexey Pavlishak/路透社（第 51 页） Valentyn Ogirenko/路透社（第 52 页） 排版 János Theil 翻译 Translationes 编辑 德语原文截稿日期 2022 年 2 月 15 日