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探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
解码ADHD中的人工智能（注意缺陷多动障碍）
注意力缺陷多动障碍（ADHD）是一种影响儿童和成人的常见神经发育障碍，其特征在于注意力不集中，多动症和冲动性症状。在全球范围内，多动症影响约5-7％的儿童和青少年以及2.5％的成年人。这种情况会显着影响日常运作，社会关系或互动以及学术或专业表现。ADHD在不同年龄段的人群中的表现不同，在儿童中，课堂上断和社交互动的困难，而成年人可能会在时间管理，组织和维持人际交往的情况下挣扎。该疾病分为三种主要类型：主要是注意力不集中，大多是活跃的冲动和组合表现，它们由主要的症状模式定义。诊断涉及持续的症状评估，以及针对个人需求量身定制的药物，行为疗法和管理策略，包括治疗方案。人工智能（AI）在医疗保健中的日益增长的使用已大大改善了ADHD诊断和治疗，提供了更高的精度，效率和个性化。AI算法通过分析大型数据集并识别医学图像中的复杂模式，从而提高诊断精度，从而可以尽早检测ADHD和相关条件。此外，AI驱动的治疗计划基于单个患者数据来个性化治疗技术，改善结果并减少不良副作用。AI的好处包括提高诊断准确性，通过自动化提高效率，个性化医学的开发以及降低医疗保健费用。本评论探讨了AI在ADHD诊断和治疗中的作用，重点是其在改善患者护理和推进精确医学方面的变革潜力。了解医疗保健中的AI应用可能会导致更有效的多动症治疗管理和改善患者生活质量。
用于脑电图解码的深度黎曼网络
摘要：目前，脑电图 (EEG) 解码任务中的最佳性能通常通过深度学习 (DL) 或基于黎曼几何的解码器 (RBD) 实现。最近，人们对深度黎曼网络 (DRN) 的兴趣日益浓厚，它可能结合了前两类方法的优势。然而，仍然有一系列主题需要额外的洞察力，为 DRN 在 EEG 中的更广泛应用铺平道路。这些包括架构设计问题，例如网络大小和端到端能力。这些因素如何影响模型性能尚未探索。此外，尚不清楚这些网络中的数据是如何转换的，以及这是否与传统的 EEG 解码相关。我们的研究旨在通过分析具有广泛超参数的 EEG DRN，为这些主题领域奠定基础。在五个公共 EEG 数据集上测试了网络，并与最先进的 ConvNets 进行了比较。在这里，我们提出了端到端 EEG SPDNet（EE(G)-SPDNet），并且我们表明这种宽的端到端 DRN 可以胜过 ConvNets，并且在这样做时使用生理上合理的频率区域。我们还表明，端到端方法比针对 EEG 的经典 alpha、beta 和 gamma 频带的传统带通滤波器学习更复杂的滤波器，并且性能可以从特定于通道的滤波方法中受益。此外，架构分析揭示了进一步改进的地方，因为整个网络可能未充分利用黎曼特定信息。因此，我们的研究展示了如何设计和训练 DRN 以从原始 EEG 推断与任务相关的信息，而无需手工制作的滤波器组，并强调了端到端 DRN（如 EE(G)-SPDNet）用于高性能 EEG 解码的潜力。
使用人工智能解码 CRYSTALS-Kyber 攻击：检查和恢复策略 ⋆
摘要 人工智能和量子计算的最新进展对传统的公钥密码系统构成了重大威胁。在此背景下，依赖于格问题硬度的后量子加密技术 Kyber 已被标准化。尽管美国国家标准与技术研究所 (NIST) 进行了全面测试，但最近的调查暴露了 CRYSTALS-Kyber 中的漏洞，表明其在使用人工智能的非受控环境中容易受到攻击。本研究深入探讨了 CRYSTALS-Kyber 对侧信道攻击的敏感性。基于对 Kyber512 参考实现的研究，很明显，使用选定的密文会导致其他功能受到损害。最后一种的成功实现允许在各种攻击场景中实时恢复整个密钥。
日常生活中的神经语音追踪和听觉注意力解码
当我们乘坐繁忙的火车、穿过拥挤的城市或与朋友聚会时，我们经常会面临复杂的听力挑战。在这种情况下，人们不断接触许多不同的、重叠的声源，如语音、音乐或交通噪音。听觉场景分析需要分离和识别不同的听觉对象，抑制不相关信息，并对相关信息进行高级处理（Kaya 和 Elhilali，2017 年）。不同听觉对象的分割和流式传输可能非常困难，可能需要大量的注意力资源（Herrmann 和 Johnsrude，2020 年）。许多听力受损的人难以将听觉对象彼此区分开来，这使得多说话者设置对这一群体来说尤其具有挑战性（Shinn-Cunningham 和 Best，2008 年）。最先进的听力
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
解码心灵：跨模态感知和想象的神经差异和语义表征
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析，旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统（ANT Neuro BV，亨格洛，荷兰）获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型，测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型，包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost，都表现出过度拟合的趋势，导致准确率较低。至于语义解码，不幸的是，不同的模型在机会层面上执行。索引词：语音解码、EEG、BCI、语义解码
大脑编码和解码的计算语言学
近年来，计算语言学 (CL) 取得了巨大进步，大型语言模型等模型在各种自然语言处理任务中表现出色。这些进步凸显了它们有助于理解大脑语言处理的潜力，尤其是通过大脑编码和解码的视角。大脑编码涉及将语言刺激映射到大脑活动，而大脑解码是从观察到的大脑活动重建语言刺激的过程。擅长捕捉和操纵语言特征的 CL 模型对于将语言刺激映射到大脑活动和反之亦然至关重要。大脑编码和解码具有广泛的应用，从增强人机交互到为有沟通障碍的个人开发辅助技术。本教程将重点阐述计算语言学如何促进大脑编码和解码。我们将深入研究使用计算语言学方法进行大脑编码和解码的原理和实践。我们还将讨论大脑编码和解码的挑战和未来方向。通过本教程，我们旨在提供计算语言学和认知神经科学之间交叉点的全面而翔实的概述，启发未来对这一令人兴奋且快速发展的领域的研究。
利用深度学习解码脑电图脑活动信号
本文介绍了寻找脑电图 (EEG) 分类任务的最优解的研究。考虑到训练数据有限的限制，我实施了三种数据增强策略：频谱图变换、基于聚类的增强和带噪声的子采样。为了确定最有效的策略，我还对数据预处理和特征工程进行了两项消融研究，结果表明数据的最佳时间范围是 0-700，最有效的数据增强方法是带噪声的子采样。根据从数据集探索和文献综述中获得的见解，我选择了五种模型进行进一步研究：CNN、RNN、CNN+LSTM、CNN+GRU、ResNet。该模型基于受试者 1 和所有受试者的数据进行训练，结果表明，基于所有受试者数据训练的模型比基于受试者 1 数据训练的模型具有更强的通用性和更高的性能。此外，我建立了一个 9 倍交叉验证流程来微调模型，结果在所有受试者数据的组合上使用 CNN 模型实现了 73% 的测试准确率，使用 CNN+GRU 模型实现了 70% 的测试准确率。
利用人工智能解码和可视化人类思维
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构，目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它，以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来，世界正通过采用人工智能（AI）、物联网（IOT）、区块链技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合，以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外，它将成为研究罪犯心理的有用工具，特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯，通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词：人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移，医学科学领域取得了许多技术进步，特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能，能够记忆和解释新知识，像人类一样思考和行动，并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外，人们正在尝试让人工智能具有创造性，理解和回应人类的情感，表现出自然的本能，如战斗或逃跑反应，并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现，但许多科学家和研究人员仍在探索，以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解，还为脑机接口开辟了新的可能性。