XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBCIs
北德克萨斯大学-G。布林特·瑞安商学院
基础课程（18小时）DSCI 5180（3小时）业务决策过程介绍DSCI 5240（3小时）数据挖掘DSCI 5330（3小时）商业智能基金会DSCI 5340（3小时）预测分析和业务预测BCIS 5420（3小时）数据库管理DSCI 5260（3小时）的基础业务流程分析（REQ：DSCI 5240，并在上学期进行）支持/选择性课程（从中选择15小时）DSIC 5210（3小时） div。基于模型的商业智能DSCI 5230（3小时）商业研究的非参数统计DSCI 5250（3小时）刺激中的统计技术（req：DSCI 5180）DSCI 5350（3小时）大数据分析（Pre-Req：BCIS 5420）DSCI 5360（3小时）分析DSCI 5530（3小时）的数据可视化业务分析中的道德BCIS 5110（3小时）业务分析的编程语言BCIS 5120（3小时）信息系统开发BCIS 5140（3小时）商业中的人工智能（Pre-Req：DSCI 5180，BCIS 5110，DSCI 5240））BCIS 5610（3小时）企业数据仓库BCIS 5670（3小时）国际问题（雷克：BCIS 5120）BCIS 5740（3小时）信息安全管理BCIS 5750（3小时）业务DSCI 5800（3小时）的区块链实习
用于脑计算机接口应用程序的数据集，卷II
非侵入性脑部计算机界面（BCIS）是一种令人兴奋的技术，它为大脑与计算机之间的通信提供了通道。bcis可用于交流（Brumberg等，2018; Chaudhary等，2016），康复（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他应用程序（Finke等，2009; Makeig et e e e ectig et al。，2011）。在本研究主题的第一卷（Daly等，2021）中，我们发布了包括通过多种模式和BCI范式记录的信号的数据集，包括新型事件相关电位（ERP）（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCIS的bcis，Motor bcis，Motory bcis，BCIS，BCIS，BCIS，a bciiss a a，a bcis，a bciS a效率，效果，尼古丁成瘾的BCIS以及静止状态数据。但是，BCI的研究正在不断发展，对新的公开数据集的需求越来越不断发展。的确，BCI技术的持续发展取决于许多不同的研究领域的进步，这些研究领域可以单独和集体地改善BCI系统的各个方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。尽管如此，只有少数高质量的公共可用数据集可以在这些数据集上开发，评估和比较新的系统，工具和技术。此外，这些数据集的大小和数量相对较小，将过度拟合的风险引入了使用这些数据集开发和评估的方法。为了继续应对这一挑战，该研究主题提供了第二个出版物和相应数据集的集合。换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性可能会因缺乏和稀疏性数据集而阻止。他们报告了在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估过程中记录的生理数据集。用脑电图（EEG）和附近的红外光谱（FNIRS）收集数据。刺激范围内的刺激表现涵盖了不同的感觉方式。Botrel等人的文章。描述了一项关于神经反馈范式中关于α下调和
罕见病药物FDA正在进行步骤...
脑部计算机界面（BCI）使人们能够指导其大脑信号控制计算机，机器人或其他设备。bcis可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以在大脑附近植入或植入。1 BCIS可能会因神经系统疾病，中风或伤害而为残疾人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCIS允许麻痹的人使用机器人四肢抓住物体。他们还允许无法通过计算机交流的人进行交流。研究人员还正在调查（公司正在大量投资）使用BCI来控制用于非医学目的的设备，例如工作场所任务，国防申请，娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家使用BCIS免费演奏。
基于对抗过滤的逃避和对基于EEG的脑部计算机界面的后门攻击
大脑计算机接口（BCI）可以在大脑和外部设备之间进行直接通信。电子脑电图（EEG）是BCIS的常见输入信号，因为它的便利性和低成本。对基于EEG的BCIS的大多数研究都集中在EEG信号的准确解码上，同时忽略其安全性。最近的研究表明，BCIS中的机器学习模型容易受到对抗攻击的影响。本文提出了对基于EEG的BCI的基于对抗过滤的逃避和后门攻击，这非常容易实施。在不同BCI范式的三个数据集上进行了实验，证明了我们提出的攻击方法的效果。据我们所知，这是对基于脑电图的BCI的对抗过滤的第一项研究，提出了新的安全问题，并呼吁更多地关注BCIS的安全性。
在交流中使用极限学习机...
大脑计算机界面（BCI）正在为患有严重残疾的人提供替代的沟通渠道，而大部分嗡嗡声来自该方面，但最近几位硅谷有远见的人声称BCIS声称BCIS将改变我们未来与技术的交流方式（Zuckerberg，Zuckerberg，Jepsen，Jepsen，Musk，Johnson，Johnson，...）。bcis使用多种算法依靠需要通过示例基于示例的学习过程来调整的参数，以精神控制应用程序或实现其他形式的通信的目的解码大脑信号。因此，此学习过程至关重要，并且经常在单个BCI用户上执行以确保卓越的性能水平。学习过程可以在计算上很耗时，并且通常涉及先验知识，并且可以对用户征税。极限学习机（ELMS）已在各种AI应用中使用，但在BCIS中尚未使用，在BCIS中，它们因其良好的概括性能和比（深度学习）网络快数千次学习的能力而受到赞誉。elms实际上是单层或多层网络，其隐藏的神经元权重是随机分配的，并且在单个步骤中学习的输出权重。以最简单的形式沸腾，归结为单个隐藏层的sigmoid神经网络和线性输出神经元，其权重是通过应用伪内膜获得的。
针对具有复杂沟通需求和有限流动性的儿童的脑部计算机接口：系统评价
脑部计算机界面（BCIS）代表了一种新的边界，努力最大程度地提高了具有深远的运动障碍与相互作用和交流的个人的能力。虽然许多文献都表明了BCIS作为替代访问途径的承诺，但历史上很少有涉及严重身体残疾的儿童和年轻人的应用。随着该领域的研究正在进行，本文旨在评估将BCIS转化为儿科人群的当前状态。使用Scopus，PubMed和Ovid Medline数据库进行了系统的审查。包括2008年至2020年5月在2008年至2020年5月之间在同行评审期刊上以英语发表的BCI表现的儿童和青少年的研究。确定了十二个出版物，为小儿BCIS的持续研究提供了有力的证据。研究证据通常处于多个案例研究或探索性研究水平，样本量适中。七项研究集中于BCIS进行交流和五个研究。文章进行了分类和分组。确定了研究的优势和局限性，并用于为小儿BCIS的临床翻译提供要求。这项系统评价介绍了小儿BCI的最新作品，重点是开发先进的技术，以支持具有沟通障碍或有限手动能力的儿童和青少年。尽管进行了一些研究，该研究涉及BCI在儿童中的沟通和流动性的应用，但结果令人鼓舞，未来的工作应集中在基于大脑活动的可定制的儿科访问技术上。
使用深度学习
edubillililavanya565@gmail.com摘要：由于人脑的复杂性，人类生成的思想和信号是非平稳和非线性的。因此，困难的部分是创建一个可以从人脑中提取更深入见解的系统。一旦获得了这些更深的见解，BCI应用程序将更有效地发挥作用。被称为脑部计算机界面的设备允许其用户仅通过大脑活动与计算机进行通信，这通常通过脑电图（EEG）检测到。在这项工作中研究了在大脑计算机界面（BCIS）中使用深度学习的方法。审查先前有关大脑计算机界面（BCIS）的研究结果以及它们如何与深度学习方法一起工作是研究的主要目标。它通过使用深度学习来研究BCIS中信号处理，特征提取和分类的方式。该研究的目的是对目前该部门的创新和改进状态进行详尽的审查。阐明使用深度学习对BCIS关键字的可能优势和困难：深度学习，计算机，大脑语言，脑电图和脑部计算机界面
根据脑电图和生理信号估计情感、认知和意动状态的工具
近几十年来，基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器，尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令，例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI，因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而，BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展，目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而，另一种类型的 BCI 被证明特别有前景：被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序，而是用于实时监控用户的心理状态，以便相应地调整应用程序。请注意，被动 BCI 可以与生理信号相结合：它们被称为“混合 BCI”（Pfurtscheller 等人，2010 年）。
计算机信息系统学士学位课程回顾
商学与计算机学院的计算机信息系统学士 (BCIS) 课程于 2023-24 年进行了课程审查。学术规划和优先事项委员会审查了与课程审查相关的所有文件，并在 2024 年 4 月 24 日的会议上接受了这些文件，并建议参议院批准。APPC 认可了大量的工作，对 BCIS 课程审查团队和 PDQA 办公室所做的工作表示赞赏，并赞扬了报告的详尽性。建议包括需要更多的空间、员工和教师来适应 BCIS 课程的发展，以及使用混合学习和评估来提高学生和教学成果。APPC 承认，课程审查通常会产生对更多资源的请求，并且空间问题需要 UFV 的集体解决方案，并认可 BCIS 的积极发展，例如雇用更多员工和教职员工，以及创造性地使用实验室进行混合课程。建议的动议：
嵌入式大脑计算机接口：研究中最新的
摘要：有广泛的应用程序使用脑活动来恢复严重运动障碍患者的能力，实际上，此类系统的数量不断增长。当前的大多数BCI系统都是基于个人计算机。但是，比对于完整PC的PC，在便携式平台上实施BCI非常兴趣，该平台在便携式平台上实施BCIS，其尺寸较小，加载速度更高，价格低得多，资源较低和更低的功耗。根据信号处理算法的复杂性，它可能更适合使用缓慢的处理器，因为不需要允许超出任务的超额容量。因此，在本综述中，我们在讨论BCIS实验研究之前概述了BCIS开发和当前可用技术。