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社论：脑机接口 (BCI) 和工业 4.0 在人机交互 (HMI) 方面的人工智能 (AI) 进展
人工智能 (AI) 与脑机接口 (BCI) 的融合已取得重大进展，特别是在情绪识别和认知筛查领域。这篇综合性社论深入探讨了 Front. Hum. Neurosci.、Sec. Brain-Computer Interfaces 中研究主题“脑机接口 (BCI) 中的人工智能 (AI) 和人机交互 (HMI) 的工业 4.0 进展”中提出的最新进展。在过去十年中，计算机控制和监控应用领域取得了显著的工业进步，进一步催化了人工智能赋能的 BCI 等先进技术的融合。现代 BCI 位于数据采集、信号处理、人工智能和信息物理系统 (CPS) 的交汇处。算法创新，尤其是认知计算领域的创新，正在推动人工智能不断融入 BCI、工业 4.0 和手术 4.0（医疗保健）等领域，旨在建立强大的工业人工智能生态系统。工业 4.0 是一个快速发展的行业，它寻求通过部署人工智能和脑机接口等数字工具来彻底改变传统的工业方法。包括机器学习和深度学习在内的复杂人工智能算法在提高 BCI 系统的性能方面发挥着关键作用，有助于更有效地应对现实生活中的挑战。基于 BCI 的解决方案在提高工业性能方面越来越受欢迎，从精确评估到优化神经人体工程学系统，准确评估工业操作员的心理和认知工作量，促进人机交互、机器人辅助手术，以及确保危急情况下的安全。BCI 提供了一种基于脑信号操纵计算机和外部机电一体化设备的方法。最近，现代工业界对 BCI 操作机器的兴趣日益浓厚。创新型 BCI 的研究和开发，
SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对虚拟现实分类准确性和用户友好性的影响
摘要 — 基于 SSVEP 的 BCI 在速度和准确性方面是最有前途的 BCI 之一。然而，尽管社区付出了巨大的努力使它们更加实用和用户友好，但它们使用起来仍然特别烦人。在本文中，我们研究了 SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对分类准确性和界面烦恼的影响，总体目标是在性能和用户友好性之间找到一个平衡点。我们对十二 (12) 名参与者进行了用户研究，以评估不同刺激大小和对比度对虚拟现实环境中 SSVEP 分类准确性的联合影响。该实验的结果表明，刺激的大小对分类准确性（低于某个阈值）和感知烦恼都有显著影响。然而，对比度对分类准确性和感知烦恼都没有影响，这表明使用较低对比度的刺激仍然可以准确地操作基于 SSVEP 的 BCI。索引术语 — 组件、格式、样式、样式、插入
设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。
假肢的感人瞬间：能“感觉”的新型仿生肢体
过去也曾出现过类似的 BCI。然而，这些 BCI 有局限性。用户可以按下按钮——这是一个不需要连续移动的简单动作。事实证明，使用这些 BCI 很难实现更复杂的动作。在何和他的团队的演示中，受试者通过精神控制机械臂跟踪光标。假手指能够像真手指一样连续跟踪光标。他说，该系统可以与用脑电图记录和无线电极编程的智能手机应用程序一起使用。这将消除对脑部手术的需要。
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表号32 BCIS客户信用调整…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………35可再生现成服务………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………37 Voluntary Renewable Energy Rider ............................................................................................. 41 Standard Rate for Purchasing Power from Qualifying Small Power Production or Cogeneration Facilities ...................................................................................................................... 42 Demand Side Management ......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... ....................................................................................................................... 56 Business Development Service ................................................................................................... 57 Carbon Capture Compliance Surcharge……………………………..…………………………….. 59
首个人类 Neuralink 植入物
走向神经伦理学和神经隐私：建立伦理框架，定义 BCI 的治疗和辅助应用，并解决与之相关的隐私、安全和同意问题。透明度和知情同意：促进有关 BCI 功能、局限性和潜在风险的透明沟通，以确保用户充分了解情况。平等访问：实施计划以弥合数字和认知鸿沟，确保来自不同背景的个人（尤其是面临身体和精神残疾的人）能够使用 BCI。教育和意识：为研究人员、医疗保健专业人员和普通公众提供教育和培训，以确保道德规范。
通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
![arXiv:2404.17895v1 [cs.HC] 2024 年 4 月 27 日](/simg/7\71317db7666471198cd2dd51133daac74c160000.png)
arXiv:2404.17895v1 [cs.HC] 2024 年 4 月 27 日
摘要。脑机接口 (BCI) 融入智能轮椅 (SW) 技术领域，标志着在增强残疾人士的行动能力和自主能力方面取得了显著的飞跃。BCI 是一种使大脑和外部设备之间能够直接通信的技术。虽然 BCI 系统为增强人机交互和为残疾人士提供移动解决方案提供了绝佳的机会，但它们也引发了有关安全性、安全性和隐私的重大担忧，而这些问题尚未得到大规模研究人员的彻底解决。我们的研究旨在通过利用 BCI 的脑电图 (EEG) 信号来增强残疾人士对轮椅的控制。我们引入了一种非侵入式 BCI 系统，该系统利用神经信号采集耳机来捕获 EEG 信号。这些信号是从个人经过训练产生的特定大脑活动中获得的，从而可以精确控制轮椅。基于 EEG 的 BCI 有助于捕捉大脑的电活动并将这些信号转化为可操作的命令。我们研究的主要目标是展示该系统解释脑电图信号和解码用户发出的特定思维模式或心理命令的能力。通过这样做，它旨在将这些转换成轮椅的精确控制命令。这一过程包括识别导航意图，例如前进、后退或转弯，这些意图是专门为轮椅操作量身定制的。通过这种创新方法，我们旨在在用户的认知意图和轮椅运动之间创建一个无缝的界面，增强身体残疾人士的自主性和机动性。