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用于评估决策信心的元学习 BCI
摘要 目的。我们研究了最近引入的基于元学习的迁移学习技术是否可以提高脑机接口 (BCI) 在决策信心预测方面的性能，而传统机器学习方法则无法实现。方法。我们将偏向正则化算法的元学习应用于基于视频馈送的困难目标识别任务中，根据脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 数据逐个决策地预测决策信心的问题。该方法利用以前参与者的数据来生成预测算法，然后快速调整该算法以适应新参与者。我们将该方法与 BCI 中几乎普遍采用的传统单受试者训练、一种称为领域对抗神经网络的最先进的迁移学习技术、我们最近用于类似任务的零训练方法的迁移学习改编以及简单的基线算法进行了比较。主要结果。在大多数情况下，元学习方法明显优于其他方法，在只有来自新参与者的有限数据可用于训练/调整的情况下，效果要好得多。通过有偏正则化的元学习，我们的 BCI 能够无缝集成来自过去参与者的信息与来自特定用户的数据，以产生高性能预测器。它在小型训练集存在下的稳健性是 BCI 应用中的真正优势，因为新用户需要在更短的时间内训练 BCI。意义。由于 EEG/EOG 数据的多变性和噪声，BCI 通常需要使用来自特定参与者的数据进行训练。这项工作表明，使用我们的有偏正则化元学习版本可以获得更好的性能。
电池通信接口（BCI）-Solarkontor
6。BCI使用32 6.1。一般信息32 6.2。配置BCI和电池组32 6.3。电池ID的32 6.3.1。电池ID重新编号过程33 6.3.2。电池布局36 6.3.3。输入级别配置37 6.3.4。BCI模块39 6.3.5。预电气调整40 6.3.6。一般设置：自动控制41 6.3.7。一般设置：总收费开关级别42 6.3.8。i-Request充电器合规性42 6.3.9。一般设置：最小I-Request 43 6.3.10。i-Request Control Loop 43 6.3.11。 保存配置43 6.4。 状态和控制44 6.5。 电池组的状态45 6.6。 电池加热48 6.6.1。 加热策略：手册49 6.6.2。 加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。 加热策略：最小。 SOC 49 6.6.4。 加热器控制按钮49 6.6.5。 加热器模块错误50 6.6.6。 使用并减少加热时间51 来节省能源i-Request Control Loop 43 6.3.11。保存配置43 6.4。状态和控制44 6.5。电池组的状态45 6.6。 电池加热48 6.6.1。 加热策略：手册49 6.6.2。 加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。 加热策略：最小。 SOC 49 6.6.4。 加热器控制按钮49 6.6.5。 加热器模块错误50 6.6.6。 使用并减少加热时间51 来节省能源电池组的状态45 6.6。电池加热48 6.6.1。加热策略：手册49 6.6.2。加热策略：On-Charger-ovailability 49 6.6.3。加热策略：最小。SOC 49 6.6.4。加热器控制按钮49 6.6.5。加热器模块错误50 6.6.6。使用并减少加热时间51
前额叶不对称 BCI 神经反馈数据集
前额叶皮层 (PFC) 不对称是情感神经科学的重要标志，已引起人们的极大兴趣，与动机、饮食行为、同理心、风险倾向和临床抑郁症的研究有关。本文提供的数据是使用 PFC 不对称神经反馈 (NF) 作为脑机接口 (BCI) 范例的三个不同实验的结果，而不是旨在获得长期效果的治疗机制，使用功能性近红外光谱 (fNIRS)，众所周知，它特别适合研究 PFC 不对称，并且对伪影不太敏感。从实验角度来看，BCI 环境更加注重个体受试者的基线、时期内成功和持续的激活以及最低限度的训练。受试者池也来自普通人群，对特定行为模式的偏见较少，并且不包含任何患者数据。我们在数据集中附上了数据格式、实验和协议设计的详细描述，以及基于基线阈值和参考任务的成功分数定义的个性化指标的分析。本文介绍的工作是 BCI 领域的几项实验的结果，其中参与者按照实时 NF 范式与连续视觉反馈进行交互，这源于我们在情感计算领域的长期研究。我们向社区提供这些实验的 fNIRS 数据集。我们特别提供从我们的情感交互领域的实证研究中提取的数据，这些研究与计算机生成的叙述以及与启发式搜索等算法的交互，所有这些都提供了一种机制来提高参与者由于其逼真的视觉反馈而参与主动 BCI 的能力。除了提供参与者实时接受背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 左半侧不对称激活增加的 NF 的方法细节外，我们还重申了精心设计协议的必要性，以确保实时视觉反馈能够适应参与者的个体反应，从而增强 BCI 中 NF 范式的优势。个性化反馈对于 BCI 中 NF 的成功至关重要。
用于实时 BCI 的多加速器 SoC 架构
• 针对 3 个平台进行评估：Intel i7、ARM Cortex-A53 和 RISC-V CVA6 • 时钟频率：FPGA @ 78MHz、ARM @ 1.2 GHz、Intel @ 3.7GHz • 在通用处理器上运行的 C++ 中优化的多线程软件应用程序 • P2P 可节省 90% 以上的内存访问 à 最大限度地降低片外能耗 • 时钟频率为 1GHz 的 ASIC 投影
BCI 与 Red Pitaya STEMLab 125-10
在整个领域提出的所有 BCI 范例中，我们决定专注于运动意象 (MI)，这是一种识别与想象运动相关的信号的范例。该范例常用的大脑相关信号是脑电图信号 (EEG)，它易于获取且非侵入性。传统上，特征提取器和分类器的组合已用于处理这些信号并识别 MI 任务，并获得可接受的性能水平。最近，卷积神经网络 (CNN) 是这两种算法的组合，已用于处理 EEG 信号，获得相似的性能水平，同时比其他机器学习 (ML) 算法更简单。EEGNet 就是一个例子，这是一种紧凑的 CNN 架构，足够强大，可以在一系列 BCI 任务中学习各种可解释的特征，并且与其他参考算法相比，跨范例的泛化更好。
与 BCI 性能相关的神经生理因素
脑机接口 (BCI) 是允许用户仅使用大脑活动来控制设备的系统。然而，参与者控制 BCI 的能力因人而异。对于基于通过头颅脑电图 (EEG) 测量的感觉运动节律调制的 BCI，大约 20% 的潜在用户无法获得足够的准确度来获得对系统的可靠控制。BCI 系统无法有效地解码用户意图，这需要识别决定 BCI 性能“良好”和“不良”的神经生理因素。鉴于 BCI 中使用的神经元振荡表现出丰富的空间相互作用，我们假设感觉运动区域的神经元活动将决定 BCI 性能的某些方面。这项研究的分析是基于 80 名缺乏经验的参与者的大型数据集进行的。他们在同一天参加了校准和在线反馈会议。通过相干性的虚部计算了感觉运动区域的无向功能连接。结果表明，校准记录中的刺激后和刺激前连接与 µ 和反馈频带的在线反馈性能显着相关。重要的是，连接和 BCI 反馈准确性之间的相关性显著性并不是由于相应的刺激后和刺激前间隔内振荡的信噪比。因此，这项研究表明，BCI 性能不仅取决于之前所示的感觉运动振荡的幅度，而且还与之前训练课程中测量的感觉运动连接有关。运动系统和躯体感觉系统之间存在这种连接，很可能有助于运动想象，而运动想象又与产生更明显的感觉躯体运动振荡（表现为 ERD/ERS）调制有关，而这种调制是 BCI 性能充分发挥所必需的。我们还讨论了上调此类连接的策略，以提高 BCI 性能。
量子 BCI 管理基金 (C)
投资政策 为实现目标，投资组合中应包含的投资包括本地和全球股票证券、非股票证券、货币市场工具、计息工具和证券、债券、债权证、公司债务、股票证券、房地产证券、优先股、可转换股票和流动资产。投资组合的最大股票敞口为其资产价值的 75%。风险将通过在可接受的风险承受范围内管理投资组合的波动性和长期回报来管理，重点是实现长期实际回报。经理可以投资于集体投资计划投资组合的参与权益或任何其他形式的参与。投资组合可能不时投资于上市和非上市金融工具。
starfunds.ai BCI资金财产基金（a）
投资政策投资将包括在投资组合中，除了以液体形式的资产外，还包括参与式利益和其他形式的集体投资计划的参与，或在南非注册的其他类似计划，这些计划与投资组合的主要目标，包括投资公司的投资，范围内的投资公司，这些公司的投资是一致的，这些公司的投资范围是范围的投资，这些公司的投资范围是范围的投资，这些公司的投资范围是材料的范围，这些公司的投资，涉及物业的投资，该公司的投资，范围内的投资，这些公司的投资，涉及投资，这些公司的投资，涉及投资的投资，工具和证券，优先股，非股权证券，金融工具和资产以液体形式。投资组合将至少将其市场价值的80％投资于投资组合，这些投资组合投资于FTSE / JSE房地产行业集团或国际证券交易所类似领域中列出的股票，并可能不时包括其他高收益证券。这种基本投资组合可以在从事类似业务活动的公司中投资于房地产部门以外的相关投资组合资产的10％。
介绍基于vep的准周期和混乱的bci
视觉诱发电位（VEP）对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性，例如高目标识别精度，较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中，我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较，以与基于VEP的大脑计算机界面（BCIS）一起使用。规范相关分析（CCA）和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表（VAS）评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA，与Quasi-periodic（M = 78.1，SE = 2.6，P = 0.008）和周期性（M = 64.3，SE = 1.9，SE = 1.9，P = 0.0001）相比，混乱刺激的目标识别精度最高（M = 86.8，SE = 1.8）。对疲劳率的评估表明，与准周期性（p = 0.001）和周期性（p = 0.0001）刺激组相比，混乱刺激引起的疲劳较少。另外，与周期性刺激相比，准周期性刺激导致疲劳率较低（p = 0.011）。我们得出的结论是，与具有CCA的其他两个刺激组相比，混沌组的靶标识别结果更好。此外，与周期性和准周期性刺激相比，混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少，并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
将 BCI 转化为实际应用的综合评估方法：可用性、用户满意度和在线 BCI 系统的使用情况
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