XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBCI
BCI 疗法帮助恢复中风后的运动能力
ONWARD ARC-BCI 系统将 WIMAGINE BCI 与基于研究的 ONWARD ARC-IM 疗法（靶向植入脊髓刺激）相结合，创建了 DigitalBridge™，通过无线 BCI 实现大脑和身体之间的通信，从而恢复瘫痪后的思维控制运动。 ARC-BCI 系统使用人工智能解码人的大脑信号并将其意图转化为思想控制的动作。 WIMAGINE BCI 在人体中拥有七年的安全数据，ONWARD ARC-IM 疗法现已在研究中用于超过 30 名参与者。美国 FDA 于 2024 年初授予 ARC-BCI 系统突破性设备称号，这是该公司获得的十项此类称号之一。
基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
LBCIL 成立 60 周年及儿童心理健康与......
2024 年 12 月 14 日，星期六，下午 1:00 至 5:00 LBCIL 信号山中心 2399 California Avenue, Signal Hill 90755 长滩社区改善联盟 (LBCIL) 是洛杉矶县历史最悠久的反贫困组织，成立于 1964 年，现已庆祝成立 60 周年。Farah Naz Khaleghi 博士代表董事会自豪地宣布，LBCIL 的周年纪念活动将以最独特的儿童心理健康和人权论坛“心理健康不是一种选择，而是儿童的人权”于 2024 年 12 月 14 日星期六开始。该论坛首次包括婴儿期儿童，并将重点关注儿童获得高质量心理健康服务的人权，无论其种族、民族、出身、宗教背景和社会经济地位如何。参与者包括幼儿教育、心理健康和心理学领域的专家、学者和从业者、教育工作者、家长、社区成员、倡导者和民选官员。长滩和信号山市长和市议会通过向 LBCIL 发出公告，将 12 月定为儿童心理健康和人权月；长滩市长和市议会进一步确认，此后每年都要纪念和庆祝这一天。
SSVEP BCI系统的可解释的模糊转移学习
摘要 - 大脑计算机界面（BCIS）的快速演变显着影响了人类计算机相互作用的领域，具有稳态的视觉诱发电势（SSVEP），作为一种尤其是强大的范式。这项研究探讨了高级分类技术利用可解释的模糊转移学习（IFUzzyTL）来增强基于SSVEP系统的适应性和性能。最近的努力通过创新的转移学习方法加强了减少校准要求，从而通过策略性地应用域适应性和很少的动作学习策略来完善跨主题的生成性并最大程度地减少校准。深度学习中的开创性发展还提供了有希望的增强功能，促进了稳健的领域适应性，并显着提高了SSVEP分类的系统响应能力和准确性。但是，这些方法通常需要复杂的调整和广泛的数据，从而限制了立即适用性。ifuzzytl引入了一个自适应框架，该框架将模糊逻辑原理与神经网络体系结构相结合，重点关注有效的知识传递和域自适应。ifuzzytl通过整合模糊的推理系统和注意机制来完善人类干预格式的输入信号处理和分类。这种方法通过有效管理脑电图数据的固有可变性和不确定性来增强模型的精度，并与现实世界的运营需求保持一致。在三个数据集中证明了该模型的功效：12JFPM（1s的12JFPM（89.70％精度为149.58），基准（ITR为85.81％，ITR的精度为85.81％），ITR的准确性为213.99）和Eldbeta（76.50％的IT and and and and ath and and and and and and and and and and and and and and and aft）and 94.63）和94.63）和94.63） SSVEP BCI性能的基准。
BioFire®血液培养标识2面板（BCID2）®
o当BCID2仅能够将链球菌物种识别为属水平时，该物种不是BCID2面板上随附的链球菌物种之一（即agalactiae，肺炎，pyogenes）。如果检测到面板上包含的任何链球菌物种，则链球菌属也将如检测到的报告。•表皮链球菌和其他凝固酶阴性葡萄球菌（CONS）是正常的皮肤菌群，可能污染培养物。在单个血液培养物对缺点呈阳性的情况下，并且对患者的症状有另一种解释，或者不关心主动感染，样本可能被认为是污染的。在多种血液培养或重复培养物呈阳性的情况下，应考虑来自缺点的真实感染。•S。金黄色葡萄球菌和S. lugdunensis不应被视为污染物。建议对这些生物引起的菌血症病例进行ID咨询。我该与谁联系以获取有关BCID2面板的问题？
Shekhar Narayanan-朝着独立于目光的C-VEP BCI
2 7 7 7 06 06 The GH eight 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 ... 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 magco 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5黄色5 6 4 7 7 7 7 7 7 06 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5池塘2 div>
SSBCI SBOP FACTSHEET
国家小型企业信贷倡议SSBCI提供了将近100亿美元的支持，以支持小型企业并授权他们获得投资于创造工作机会所需的资本。SSBCI向各州，哥伦比亚特区，领土和部落政府提供资金，以促进美国企业家精神，支持小型企业所有权，并使全国各地的资本获得民主化，包括在服务不足的社区中。SBOP奖项补充了87亿美元的SSBCI Capital计划计划，1.45亿美元的批准的技术援助赠款计划奖，以及由从财政部到少数党业务发展机构的1.25亿美元转让给资本准备计划的奖励。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
SSBCI 2.0概况表
和信誉良好但无法获得所需的资本来发展或建立业务并在英联邦创造就业机会所需的资本。SSBCI不是政府赠款计划。这是一项大流行的经济刺激计划，它使用联邦资金通过贷款和股权计划利用私营部门对现有小型企业的投资。SSBCI旨在增加获得资本的机会并促进企业家精神，尤其是在传统服务不足的社区中，它们来自大流行。该计划强调了对非常小的企业（VSB）的援助，这些员工少于10名员工，不超过250名员工，以及由社会和经济不利的个人（Sedis）拥有的小型企业。弗吉尼亚州于2022年11月9日获得了高达2.304亿美元的SSBCI资金。访问全部2.3亿美元的访问取决于弗吉尼亚州符合某些联邦资金基准，包括与VSB和Sedis相关的基准。
2024_BCICTS-高级计划草案-08.14.JP_MDR.pdf
摘要：单晶半导体衬底上的外延和薄膜形成工艺直接实现了各种复杂的 III-V 异质结器件设计，因此决定了最终的电子或光电器件性能。III-V 异质结不仅包括结上掺杂剂种类变化的概念，更重要的是，还包括半导体晶体的变化，从而区分了 III-V 器件设计选项以及与硅基器件相比的伴随性能优势。最早的商业化实例是 AlGaAs/GaAs 结，它利用能带隙差异来设计电荷载流子限制。GaAs 的带隙比 AlGaAs 窄，并且可以通过精确控制 Al 的成分来“调整”AlGaAs 的带隙。数十年的研究已经导致整个半导体光谱中 III-V 异质结化合物的开发；元素周期表的 III 列中的 B、Al、Ga 和 In，以及 V 列中的 N、P、As 和 Sb。该演讲将深入探讨 III-V 外延和薄膜沉积技术、关键工艺考虑因素、异质结挑战和局限性等主题，并提供对未来机遇的看法。