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基于非侵入性神经记录的最新趋势，基于大脑对脑之间的脑之间的同步分析多学科人类相互作用，以理解大脑动态：系统评价
许多视网膜假体系统表明，由于视网膜外变性疾病而失去视力的个体，可以恢复有用的视力。早期的假体研究主要集中在电刺激的结合上，以改善空间分辨率和/或特定视网膜神经节细胞（RGC）类型的偏置刺激，以选择性视网膜在/OFF道路上的选择性激活，以增强视觉感知。为了更好地复制正常视力，考虑通过在RGC种群中产生的峰值活动来考虑信息传递也是至关重要的，因为将大量的视觉信息从眼睛转移到大脑。在以前的研究中，尚未充分探索，这是根据微电极传递的电刺激而创建了多少人工视觉信息。在目前的工作中，我们讨论了神经信息对高质量人工愿景的重要性。首先，我们总结了先前的文献，这些文献从RGC的峰值活动中计算出信息传输速率，以响应视觉刺激。第二，我们举例说明了一些研究，这些研究从电诱发的反应中计算出神经信息。第三，我们介绍了如何以代表性的两种方式计算信息速率 - 直接方法和重建方法。第四，我们在硅方法中介绍了建模人工视网膜神经网络，以探索信息量与尖峰模式之间的关系。最后，我们以临床意义结束了审查，以强调考虑视觉信息传输以进一步改善视网膜假体的必要性。
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。
基于视觉的小型无人机系统紧急着陆
紧急降落是飞行器的关键安全机制。商用飞机具有三重冗余系统，可大大增加飞行员在紧急情况下能够将飞机降落在指定机场的概率。在通用航空中，始终到达指定机场的几率较低，但成功的飞行员可能会使用地标和其他视觉信息在未准备好的地点安全降落。对于小型无人机系统 (sUAS)，由于尺寸、重量和功率限制，三重甚至双重冗余系统不太可能出现。此外，对超视距 (BVLOS) 操作的需求日益增长，在这种情况下，sUAS 操作员无法将车辆安全引导到地面。
开发镜像治疗设备
摘要。先前关于大脑活动和动作之间互连的研究导致发现了镜像神经元，神经元具有两个特别重要的作用：它们基于视觉信息介导了模仿运动的模仿，并且是对动作的理解的基础。镜像疗法是一种基于视觉反馈在恢复中的使用，是一种相对较新的非侵入性治疗。自1996年以来，它一直在医疗康复计划中引入，以诸如：中风后的偏瘫，中风后的偏瘫，步态恢复，帕金森患者的指尖改善，减轻幻影肢体疼痛的减轻，截肢后的幻影症和手动疼痛的慢性疼痛，骨关节炎，纤维肌痛和复杂的区域疼痛。本工作主题的设备展示了镜像盒的新建设性变体，该变体在上肢和下肢的水平上提供了一种更有效的方法来应用镜像疗法。对视觉刺激在恢复中的有效性进行了两次评估的结果，在该设备的帮助下进行，首先是关于缺血性中风后瘫痪的受试者的手动功能的恢复，并在治疗手动骨关节炎的受试者慢性疼痛方面进行了第二次评估。关键字：镜像疗法，视觉反馈，神经塑性，动力学记忆，中风，幻影肢体疼痛rezumat。dezvoltarea unui dispozitiv pentru terapiaoglindă。terapia prin oglindire este o terapie相对nouă，先前关于大脑与动作之间互连的研究导致发现了镜像神经元，神经元具有两个非常重要的角色：它们基于视觉信息介导模仿运动，并且是理解动作的基础。
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
虚拟现实中的动作观察与运动意象相结合对皮质活动的影响
简介：过去，人们使用各种技术来改善运动想象 (MI)，例如沉浸式虚拟现实 (VR) 和动觉排练。虽然脑电图 (EEG) 已用于研究基于 VR 的动作观察和动觉运动想象 (KMI) 之间的大脑活动差异，但尚未研究它们的综合效果。先前的研究表明，基于 VR 的动作观察可以通过提供视觉信息和体现来增强 MI，即对自己作为被观察实体的一部分的感知。此外，已经发现 KMI 产生的大脑活动与实际执行任务相似。因此，我们假设，利用 VR 为动作观察提供沉浸式视觉场景，同时参与者进行动觉运动想象，将显著改善与 MI 相关的皮质活动。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
salesforce-aigiate的免费问题
预测分析，机器学习，自然语言处理（NLP）和计算机视觉是所有可以在Salesforce中应用的人工智能技术的类型，以增强业务运营和客户互动的各个方面。预测分析使用历史数据来预测未来事件。机器学习涉及可以根据数据学习并做出决策的算法。NLP使用自然语言关注计算机与人之间的相互作用，计算机视觉解释和处理来自世界的视觉信息，以人类的方式了解它。Salesforce利用这些AI技术，尤其是通过其爱因斯坦平台，提供强大的工具，可帮助企业自动化任务，做出更好的决策，并提供更多个性化的服务。有关Salesforce如何利用这些AI技术的更多信息，您可以探索Einstein