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基于元启发式优化的图像和算术任务特征选择：一项 fNIRS 研究
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 已成为研究的前沿领域。特征选择对于降低数据集的维度、提高计算效率和增强 BCI 的性能至关重要。使用与活动相关的特征可以在所需任务中获得较高的分类率。本研究提出了一种基于包装器的元启发式特征选择框架，用于使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BCI 应用。在这里，从所有可用通道计算时间统计特征（即平均值、斜率、最大值、偏度和峰度）以形成训练向量。使用基于 k 最近邻的成本函数测试了七种元启发式优化算法的分类性能：粒子群优化、布谷鸟搜索优化、萤火虫算法、蝙蝠算法、花授粉优化、鲸鱼优化和灰狼优化 (GWO)。基于来自 29 名健康受试者的运动想象 (MI) 和心算 (MA) 任务的在线数据集，对所提出的方法进行了验证。结果表明，与从全套特征中获得的特征相比，利用从元启发式优化算法中选择的特征可以显著提高分类准确率。所有上述元启发式算法都提高了分类准确率并减小了特征向量大小。GWO 对 MA、MI 和四类（左手和右手 MI、MA 和基线）任务的平均分类率最高（p < 0.01），分别为 94.83 ± 5.5%、92.57 ± 6.9% 和 85.66 ± 7.3%。所提出的框架可能有助于在训练阶段为基于 fNIRS 的稳健 BCI 应用选择合适的特征。
具有高效金字塔加法器结构的 Braun 乘法器的算术应用实现
tmohanrao2020@gmail.com 摘要：乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用，因为与其他设备相比，它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中，功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件，因为与任何其他元件相比，它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中，使用金字塔加法器，它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量，但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器，那么与普通的 16 位加法器相比，这种金字塔加法器使用的门更少，延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟，因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词：MUX，FPGA，DSP，加法器，2.1块，2.2块
一种基于心算的脑电信号分类的新型进化预处理方法
摘要 脑机接口系统从脑电图 (EEG) 信号中解码大脑活动，并将用户的意图转化为控制和/或与增强或辅助设备通信的命令，而无需激活任何肌肉或周围神经。在本文中，我们旨在通过一种新颖的进化方法（基于融合的预处理方法）使用改进的 EEG 信号处理技术来提高这些系统的准确性。这种方法的灵感来自染色体交叉，即同源染色体之间遗传物质的转移。在本研究中，提出的基于融合的预处理方法被应用于从 29 名受试者收集的开放获取数据集。然后，通过自回归模型提取特征并用 k 最近邻分类器进行分类。我们对基于二元心算 (MA) 的 EEG 信号检测实现了 67.57% 到 99.70% 的分类准确率 (CA)。除了获得 88.71% 的平均 CA 之外，93.10% 的受试者在使用基于融合的预处理方法时表现出了性能改进。此外，我们将所提出的研究与共同平均参考 (CAR) 方法进行了比较，并且没有应用任何预处理方法。所取得的结果表明，所提出的方法分别比 CAR 和未应用任何预处理方法提供了 3.91% 和 2.75% 更好的 CA。结果还证明了所提出的进化预处理方法在对 MA 任务期间记录的 EEG 信号进行分类方面具有巨大潜力。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
先前的神经影像学研究提供了关于大脑激活和失活的空间组织的独特见解；然而，这些研究无法结合个体大脑层面的精确解剖信息源，探索亚秒级事件的确切时间。因此，我们对给定认知任务期间不同大脑区域的参与顺序知之甚少。使用实验算术任务作为人类独有符号处理的原型，我们使用颅内脑电图直接记录了 85 名人类受试者（52% 为女性）的 10,076 个大脑部位。我们的数据显示，几乎一半的采样部位的活动变化分布非常均匀。在每个激活的大脑区域中，我们发现并列的神经元群优先对目标或控制条件做出反应，并以解剖学上有序的方式排列。值得注意的是，在个体大脑中观察到一组大脑区域的有序连续激活——在受试者中解剖学上一致。这些部位的激活时间顺序在受试者和试验之间是可复制的。此外，部位之间的功能连接程度随着区域之间的时间距离而降低，这表明信息在处理链中部分泄露或转换。我们的研究补充了之前的成像研究，提供了迄今为止未知的有关算术处理过程中大脑事件时间的信息。这些发现可以作为开发人类特定认知符号系统的机械计算模型的基础。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
研究文章 | 行为/认知 简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2118-22.2024 收稿日期：2022 年 11 月 14 日 修订日期：2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 3 月 3 日 版权所有 © 2024 作者
在简单算术处理过程中，人脑连续激活的时空动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.568334 doi：Biorxiv Preprint
基于EEG
摘要 - 近年来，神经科学家与脑部计算机界面（BCI）设备的开发有关。运动障碍患者可能会受益于BCIS作为通信手段和恢复运动功能的手段。脑电图（EEG）是评估神经元活性的最常用之一。在许多计算机视觉应用中，深度神经网络（DNN）显示出显着的优势。倾向于最终使用DNN，我们在这里提出了一个浅神经网络，该网络主要使用两个卷积神经网络（CNN）层，其参数相对较少，并且快速学习了脑电图的光谱时暂时特征。我们将该模型与其他三个神经网络模型进行了比较，该模型具有不同的深度，该模型使用了针对患有运动障碍的患者和视觉功能下降的患者的眼神闭合状态应用于精神算术任务。实验结果表明，浅CNN模型的表现优于所有其他模型，并达到了90的最高分类精度。68％。处理跨主题分类问题也更加健壮：仅3％的准确性偏差而不是15。传统方法的6％。
探索我们的内置计算器：对算术运算相关脑区进行非侵入性脑刺激研究的系统叙述性回顾
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件（33 篇来自健康参与者，4 篇来自患者）。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致，即顶内沟既保存量值代码，又参与需要数值操作的运算，如减法。然而，大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突，即左侧角回用于算术事实检索，如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限，即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外，对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示，双侧缘上回参与在线计算和检索，左颞叶皮层参与检索，双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明，多个皮层区域有助于算术技能。
![arxiv：2011.08942v1 [Quant-ph] 2020年11月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b6bc1ae258745d886da35a85637216b445fecc5d.webp)
arxiv：2011.08942v1 [Quant-ph] 2020年11月17日
量子计算的几个线性代数例程使用标识和保利操作员的张量产物来描述线性运算符，并从其矩阵表示中获得任何给定的线性操作员的坐标，需要基于基础转换，对于N×N矩阵通常涉及O（n 4）Arithmetic actrix Arithmetic Arithmetic Operations。在此，我们提出了一种有效的算法，对于我们的特定基础转换仅涉及o（n 2 log 2 n）操作。由于该算法需要少于O（n 3）操作，因此对于大N，它可以用作用于某些应用程序的量子计算算法的预处理步骤。作为示范，我们将算法应用于哈密顿量，该算法描述了相对论相互作用的自旋零玻色子系统，并使用量子计算机上的变异量子量化量子算法来计算地面能量。
生物医学工程技术学士...
Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。