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脑指纹技术
脑指纹识别是一种基于计算机的新技术，通过测量脑电波对计算机屏幕上显示的与犯罪相关的文字或图片的反应，准确、科学地识别犯罪者。脑指纹识别技术基于这样的发现：当一个人遇到熟悉的刺激时，大脑会产生独特的脑电波模式。美国将功能性磁共振成像用于测谎，其依据是研究结果表明，被要求说谎的人的大脑活动模式与他们说真话时不同。本文讨论了在法庭上使用此类证据的相关问题。结论是，目前这两种方法都没有足够的数据支持其在检测谎言方面的准确性，因此不足以在法庭上使用。在犯罪学领域，美国开发了一种新型测谎仪。这被称为“脑指纹识别”。这项发明被认为是迄今为止最好的测谎仪，据说可以检测出那些顺利通过测谎测试（传统测谎测试）的狡猾罪犯。新方法利用脑电波，可以检测接受测试的人是否记得犯罪的详细细节。即使这个人故意隐瞒必要的信息，脑电波发出者也会抓住他。大脑指纹识别在 120 多项测试中被证明 100% 准确，包括对联邦调查局特工的测试、对美国情报机构和美国海军的测试，以及对包括重罪在内的现实生活情况的测试。
研究论文：使用 SLAM 实现半自主移动机器人辅助系统远程操作的脑机接口
所提出的辅助混合脑机接口 (BCI) 半自主移动机械臂展示了一种设计，该设计 (1) 通过使用传感器观察环境变化并部署替代解决方案而具有适应性，(2) 通过非侵入式脑电图帽接收来自用户脑波信号的命令而具有多功能性。所提出的机器人由三个集成子系统、混合 BCI 控制器、全向移动基座和机械臂组成，其命令映射到与一组特定身体或心理任务相关的用户脑波上。传感器和摄像头系统的实施使移动基座和手臂都具有半自主性。移动基座的 SLAM 算法具有避障能力和路径规划能力，可帮助机器人安全操纵。机械臂计算并部署必要的关节运动，以拾取或放下用户通过摄像头馈送上的脑波控制光标选择的所需物体。使用 Gazebo 对子系统进行了验证、测试和实施。BCI 控制器和子系统之间的通信是独立测试的。使用与每个特定任务相关的预录脑电波数据循环来确保执行移动基座命令；使用相同的预录文件来移动机器人手臂光标并启动拾取或放下动作。进行最终系统测试，其中 BCI 控制器输入移动光标并选择目标点。辅助机器人手臂的成功虚拟演示表明恢复残疾用户的运动能力和自主能力是可行的。
在...
发展最快的BCI部门之一是基于脑电图（EEG）的脑部计算机界面（BCI）。这项技术有可能超越其最受欢迎的医疗应用。汉斯·伯格（Hans Berger）的研究和发现，他在1924年发现可以从头皮中检测到人脑的电信号，这使人使用了脑电图（Chorlian等，1995）。第一个发现用基本的电力计（Abdulkader et al。，2015）进行了使用该技术测量大脑活性的能力。电极应用于头皮，以检测神经元树突突触激发期间电活动电流引起的脑活动。从那时起，已经确定了更多类型的脑电波以及与它们相关的精神状态。通过在大脑和外部装置之间创建通道，脑电图系统可以读取受试者认知状态的某些元素的生物信号并破译某些元素（Houssein等，2022）。使用BCI系统，用户几乎可以通过EEG系统实时操作外部执行器。使用基于EEG的BCI应用程序，一个人可能只用自己的想法操作计算机或其他设备，从而消除了使用手的典型计算机操作技术的需求（Han等，2019）。基于脑电图数据的BCI应用可能会用于跟踪受试者的情绪，认知和嗜睡水平（Venkatasubramanian等，2008）。
尝试使用闭眼定量脑电图来开发 K1 跆拳道运动员的脑电波模型——初步概念
摘要：背景：脑损伤是格斗运动中常见的问题，尤其是在跆拳道等运动中。跆拳道是一项有多种比赛形式的格斗运动，大多数接触式格斗都是按照 K-1 规则进行的。虽然这些运动需要高水平的技能和身体耐力，但频繁的脑部微创伤会对运动员的健康和福祉造成严重后果。研究表明，格斗运动是脑损伤风险最高的运动之一。在脑损伤最多的运动项目中，拳击、混合武术 (MMA) 和跆拳道都名列前茅。方法：这项研究针对一组 18 名表现出高水平运动表现的 K-1 跆拳道运动员进行。受试者年龄在 18 至 28 岁之间。QEEG（定量脑电图）是对 EEG 记录的数字频谱分析，其中数据使用傅里叶变换算法进行数字编码和统计分析。每次对一个人的检查持续约 10 分钟，闭眼进行。使用 9 个导联分析特定频率（Delta、Theta、Alpha、感觉运动节律 (SMR)、Beta 1 和 Beta2）的波幅和功率。结果：中央导联的 Alpha 频率显示高值，前额叶 4（F4 导联）的 SMR 显示高值，F4 导联和顶叶 3（P3）的 Beta 1 显示高值，所有导联的 Beta2 显示高值。结论：SMR、Beta 和 Alpha 等脑波的高活动性会影响注意力、压力、焦虑和注意力，从而对跆拳道运动员的运动表现产生负面影响。因此，运动员监测自己的脑波活动并使用适当的训练策略来获得最佳效果非常重要。
使用AI的梦想生成：算法的比较
5孟加拉国国家神经科学与医院医院摘要：Theta和Alpha Brainwaves是与意识和认知过程不同状态相关的人脑中的重要频率。theta波，振荡在4-8 Hz。另一方面，在唤醒放松和机敏状态期间，Alpha波范围从8-12 Hz不等。Theta和Alpha Rhythms之间的平衡反映了个人的认知和情感状态，使其成为研究外部刺激（例如香气）的影响的宝贵指标。为了探索长矛芳香吸入对脑电波动力学的影响，进行了一项对照研究，涉及30名女性参与者暴露于Spearmint精油的气味。定量脑电图（QEEG）记录是从暴露期之前和之后分布在六个大脑区域中的19个头皮电极，以评估theta与α与α与α相比的变化。参与者的主观经历也有记录在与神经生理学的发现相关。QEEG分析表明，与所有大脑区域的基线测量相比，暴露于矛敏化的香气后的theta与α比率显着增加：前额叶（p = 0.000），额叶（p = 0.000），中央（p = 0.000），壁（p = 0.000），壁（p = 0.000），时间（p = 0.000），时间（p = 0.000）和incipipital（p = 0.000）（p = 0.000）。本研究提供了支持长矛质香气对脑电波动力学的有益作用的经验证据，这可以通过theta与α与α比率的调节所证明。关键字：香气，矛晶，脑波，QEEG。1。简介：人类大脑是一种复杂而神秘的器官，其中包含我们思想和奥秘的答案，这是科学家和研究人员的持续努力[1]。在这一旅程中，出现了一种有效的工具：定量脑电图（QEEG）。通过应用复杂的信号处理方法和算法，QEEG将被捕获的脑电波模式剖分为不同的频率范围，每个频率范围与特定的心理条件和认知功能相关[2]。脑波分为不同的频带，通常从非常缓慢到非常快。主频带包括：三角洲（0.5-4 Hz）：在深度睡眠期间或脑损伤情况下为主导； theta（4-8 Hz）：与深度放松，白日梦和轻度睡眠有关，这些波浪趋向于
原创文章 严重颅脑损伤中直接脑冷却的临床结果和热力学方面
转化为热量。[19] 正常情况下，脑内产热与散热相平衡。因此，脑温主要取决于几个因素：（a）局部产热；（b）血管内血液温度；（c）脑血流量（CBF）；（d）脑脊液（CSF），以及（e）海绵窦、翼窦、导静脉和气窦等热交换器产生的热量的消散。在严重受伤的大脑等异常情况下，大脑会产生过多的热量。两项关于严重创伤性脑损伤患者脑温的研究报告称，创伤后几天的脑温高于平均体温。[22,24] 观察到的脑温升高可能与以下因素有关：（a）创伤后脑代谢变化（高糖酵解）；（b）CBF 变化（充血）；（c）过度炎症反应（白细胞介素增加）；以及 (d) 热交换器功能障碍（静脉淤滞、颅内血容量位移和插管导致的气窦通气不良）。[5,6,12,15,16] 至于脑温度，它始终被认为高于体温（+0.5–1.5°C），大脑核心高于周围（皮质），它在正常生理范围内并不稳定，波动相对较大（2–4°C），脑温的微小变化会导致神经细胞代谢的显著变化，从而影响脑功能。[1,14,18,24,25] 因此，严格控制脑温对于最佳脑功能至关重要。一些关于脑损伤诱导低温的研究发现，31–35°C 的低温治疗效果良好。 [3,12,17,31] 基于上述介绍，我们的研究旨在调查直接脑冷却对临床结果、监测颅内压 (ICP)、脑灌注压 (CPP)、局部脑氧合 (PtiO 2 )、脑温度、脑电波的影响，并简要讨论脑冷却的热力学方面。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。
手部运动康复的深度学习模型
脑电图 (EEG) 可以控制机器用于人类目的，尤其是对于进行康复锻炼或常规任务的残疾人。机械手的脑机接口 (BCI) 使用深度学习将 (EEG) 大脑活动转换为机械手的命令，使用户可以通过想象的运动向右或向左移动他们的手。它可以使瘫痪者执行基本的手部动作，并帮助康复机器人帮助中风患者恢复手部功能，通过提供基于机器学习对其动作和意图的解释的指导性练习。人工智能算法，特别是深度学习，将隐含的脑波模式和意图分类和识别为脑电图。然而，EEG 信号具有高度的非平稳性，使其分析具有挑战性。因此，选择合适的信号处理策略变得至关重要。本研究旨在建立一个混合模型来指导机械臂运动，该模型应用运动方向和左右分类。通过将预训练的卷积神经网络（CNN）-Inception V3模型与传统的机器学习算法（逻辑回归（LR））（被认为是一种广泛的分类方法）相结合，并确定合适的信号处理方法，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）以选择最准确的方法对所提模型进行分类。所提出的混合模型的训练结果表明，STFT 比 CWT（0.997）具有更高的平均准确率（0.998），使其对九个受试者的当前数据集进行更精确的分类并提高混合 CNN 模型训练的有效性。同样，在评估指标上，STFT 实现的平均准确率的评估结果高于 CWT（0.997 > 0.797）。这表明 STFT 是特征提取的更好选择，提高了带有逻辑回归的混合 CNN 模型的泛化和鲁棒性。
【目录】
人类增强人机合作。 这是在第五次工业革命中确定的一种新兴趋势，可以为人类提供共同的利益。 lin是1992年的模糊神经网络（FNN）的发明者，将神经网络学习引入模糊系统中，并将类似人类的推理纳入神经网络中。 从那时起，关于FNN在线发布了大约500,000篇文章。 lin此后，开发了一系列具有适用于不同学习环境的学习能力的FNN模型，以及针对多无形协调和网络安全的多代理增强学习的目标。 林于2016年加入UTS，担任澳大利亚AI Institute（AAII）的联合主任，以推进AI和BCI。 他还获得了行业资金，以建立2023年以人为中心的AI（HAI）中心。 Lin是机器智能系统和大脑计算机接口领域的高度发表的研究人员，也是UTS澳大利亚AI Institute的计算智能和大脑计算机界面实验室的创始总监。 实验室正在开发移动传感技术，以使用非侵入性方法来测量大脑活动，以评估人类的认知状态。 林通过美国陆军研究实验室领导了一个关于认知和神经经济学（2010 - 20年）的大型10年（1000万美元）。 该项目通过研究车辆运动和认知疲劳的影响以及开发可穿戴的脑电图设备来探索先进的BCI技术。 林是IEEE交易的主编（2011-16），是几个IEEE社会的理事会委员会。人类增强人机合作。这是在第五次工业革命中确定的一种新兴趋势，可以为人类提供共同的利益。lin是1992年的模糊神经网络（FNN）的发明者，将神经网络学习引入模糊系统中，并将类似人类的推理纳入神经网络中。从那时起，关于FNN在线发布了大约500,000篇文章。lin此后，开发了一系列具有适用于不同学习环境的学习能力的FNN模型，以及针对多无形协调和网络安全的多代理增强学习的目标。林于2016年加入UTS，担任澳大利亚AI Institute（AAII）的联合主任，以推进AI和BCI。他还获得了行业资金，以建立2023年以人为中心的AI（HAI）中心。Lin是机器智能系统和大脑计算机接口领域的高度发表的研究人员，也是UTS澳大利亚AI Institute的计算智能和大脑计算机界面实验室的创始总监。实验室正在开发移动传感技术，以使用非侵入性方法来测量大脑活动，以评估人类的认知状态。林通过美国陆军研究实验室领导了一个关于认知和神经经济学（2010 - 20年）的大型10年（1000万美元）。该项目通过研究车辆运动和认知疲劳的影响以及开发可穿戴的脑电图设备来探索先进的BCI技术。林是IEEE交易的主编（2011-16），是几个IEEE社会的理事会委员会。自2016年加入UTS以来，Lin教授被授予4个ARC Discovery项目，2个NHRMC项目，1个CRC-P项目和2个国防创新中心项目。他还吸引了大量的行业资金，其中包括在UTS建立一个由行业支持的研究中心建立行业支持的研究中心的资金。2020年，由林的一组研究人员与国防部进行了为期两年，120万美元的项目，以研究如何使用脑电波来指挥和控制自动驾驶汽车，从而整合认知神经科学和设备工程以开发可穿戴技术。该项目的成功导致了下一阶段25年的下一阶段，2023年的380万美元项目在上一阶段成熟了开发的技术。
如何通过心灵感应
想象能够在不使用单词的情况下与某人交流。可以通过超越身体边界的精神联系来实现这种能力。每个人都有发展这项技能的潜力，但需要接触正确的刺激和实践。术语“心灵感应交流”源自希腊语单词，意为遥不可及或敏感性。这是与其他人没有身体接触的方式联系的一种方式。根据大不列颠的说法，心灵感应是个人之间直接转移思想，而无需使用感官渠道。这意味着心灵感应沟通涉及通过心理连接传输信息。这种交流形式可以以各种形式发生，例如单词，图像或感觉。双方的意图和感知在这种类型的交流中至关重要。研究表明，每个人都具有心理能力，尽管有些人可能比其他人更加发达。发展心灵感应技能的关键是实践和专注。但是，意识到某些迹象可以指示您是否已经在心灵感应上进行交流。这些标志包括：1。考虑某人，然后他们与您联系。2。即使在身体上分开，也会与某人有心理联系。3。感知他人的情绪或思想的变化。4。在没有解释的情况下从某人那里收到印象或想法。虽然心灵感应沟通并未被普遍接受，但研究表明，这可能是一个真正的现象。可能是心灵感应！通过理解和发展这种技能，个人可以增强自己的情感联系和心理意识。1）即使他或她仍然无法与您建立联系，您也有可能感受到某种感觉。您可能会收到一条消息，但是您不会是发送消息的消息。2）您是否考虑过真正对您不感兴趣的随机事物？有没有你的想法？也许您正在接受别人的想法，而您只是不知道是谁。肯·梅洛（Ken Mellor）说，在牢固的关系中，人们通常会发生强烈的感觉。如果您有这些奇怪的想法，可能是因为与他人之间的紧密联系。3）即使他们在说话，您也能理解某人吗？这也可能是心灵感应！您可能会进入另一个人的头部或阅读他们的意图。例如，您遇到某人，突然觉得您确切地知道他们想说的话。不一定是一个为您弄清楚的心理学家 - 有些真正的心理学家可以解释为什么您认为自己的方式。4）您是否曾经在梦中与人们交谈？那也是心灵感应！研究人员发现，科学家甚至可以与正在做梦并知道自己在想什么的人进行交流。这似乎很奇怪，但是有可能是因为做梦，但仍然知道自己在做这件事时，这是可能的。您可以通过思想与他人交流，影响他们的决定并将其绘制到特定的地方或人。这种现象被称为Dream Telepathy。对Scott博士博士（一个高度敏感的人（HSP））是对身体，情感或社交刺激的敏感性增加或更深的中枢神经系统敏感的人。 这意味着HSP倾向于从其环境中收到更多的信息。 迹象表明您可能是HSP，包括在发生之前感知某些东西，感受人们的精力或情绪，即使别人没有，也要意识到情绪。 如果您认为自己是HSP，则可能会遇到心灵感应沟通，这涉及在没有身体手段的情况下接收思想或消息。 许多人认为HSP是心理学家，因为它们可以感觉到别人没有的东西。 要提高心灵感应技能，请尝试以下7种方法：首先，让冥想成为放松并集中精力的常规练习；其次，找到提高灵敏度的方法，例如通过精神呼吸，这使您可以通过可视化和感觉空气渗透到身体的毛孔中来发展超敏反应。 这将帮助您阅读并认识到有关周围环境的更多信息。 改善心灵感应沟通不仅涉及学习技术，还需要发展正确的心态和情感控制。 管理情绪至关重要，因为混乱的情绪状态会阻碍注意力，因此难以有效地进行心灵感应。 对没有偏见的抽象主题进行定期自我反思可以帮助建立精神力量，从而更好地调节情绪。 为了进一步，感觉剥夺可以成为实现高度了解重点状态的有效工具。 这涉及将外部刺激和调整为手头的特定任务。对Scott博士博士（一个高度敏感的人（HSP））是对身体，情感或社交刺激的敏感性增加或更深的中枢神经系统敏感的人。这意味着HSP倾向于从其环境中收到更多的信息。迹象表明您可能是HSP，包括在发生之前感知某些东西，感受人们的精力或情绪，即使别人没有，也要意识到情绪。如果您认为自己是HSP，则可能会遇到心灵感应沟通，这涉及在没有身体手段的情况下接收思想或消息。许多人认为HSP是心理学家，因为它们可以感觉到别人没有的东西。要提高心灵感应技能，请尝试以下7种方法：首先，让冥想成为放松并集中精力的常规练习；其次，找到提高灵敏度的方法，例如通过精神呼吸，这使您可以通过可视化和感觉空气渗透到身体的毛孔中来发展超敏反应。这将帮助您阅读并认识到有关周围环境的更多信息。改善心灵感应沟通不仅涉及学习技术，还需要发展正确的心态和情感控制。管理情绪至关重要，因为混乱的情绪状态会阻碍注意力，因此难以有效地进行心灵感应。对没有偏见的抽象主题进行定期自我反思可以帮助建立精神力量，从而更好地调节情绪。为了进一步，感觉剥夺可以成为实现高度了解重点状态的有效工具。这涉及将外部刺激和调整为手头的特定任务。通过白噪声和停电镜等技术练习感觉剥夺可以帮助自己更深层地与自己联系并改善心灵感应沟通。身心放松对于成功的心灵感应沟通也至关重要。从事瑜伽等实践，将身体运动与深呼吸练习相结合，可以显着降低压力水平并促进心理清晰度。这种身体和思想的对齐对于保持关注并实现心灵感应沟通的期望状态至关重要。最后，利用双耳的节奏和等音色调可能是一种冥想，刷新思想，放松和提高智力的高效方法。这些基于声音的技术已知会显着影响脑电波模式，这可能会导致认知能力增强和改善的情绪控制 - 这对于心灵感应沟通至关重要。使用双耳节拍和等音色调时，使用优质的耳机并使灯光变暗或关闭百叶窗以增强您的感官并提高心理意识至关重要。这种感觉剥夺使您可以更有效地利用心灵感应沟通技巧。但是，发展这些技能需要时间和练习；不要指望一overnight一夜。为了改善心灵感应，请尝试使用卡片或简单的心理图像，例如与朋友发送和接收消息，例如发送和接收消息。关键是持久性 - 您对心灵感应的关注越多，您就会变得越好。每天练习以完善您的技能，并记住这不是一项不可能的任务。实际上，随着您继续练习，您的思想将适应并提高其使用心灵感应的能力。到目前为止，您应该对心灵感应的沟通以及如何在日常生活中应用。如果您是潜在的发灵，请不要放弃 - 利用提供的技巧和技巧来帮助您进一步发展技能。如果您需要个性化的指导，请考虑与拥有特殊直觉的人交谈。大脑对脑接口通过突触传递来实现脑细胞通信，从而可以发送和接收电脉冲。这种现象产生了脑波，根据认知过程有所不同。使用脑电图（EEG）检测到脑波，并使用计算机软件记录和解释图案活动。科学家现在专注于解码脑电波中的特定信号，以在动物之间建立人工通信渠道。最近的研究成功地证明了大鼠和人类的BBI能力，研究人员能够控制尾部运动，甚至可以在个人之间传递有意识的思想。一个值得注意的突破包括通过脑电图和TMS将人的手从一个人传输到另一个人。这项成就依赖于两个参与者都意识到实验并从事合作活动。最新的创新代表了一个重大的飞跃，可以使用一系列技术在长距离之间在两个人之间进行有意识的思想传播。二元脑界面已经到来，人们可以思考诸如“ Hola”或“ Ciao”之类的词，并使用经颅磁刺激直接将它们发送到机器人。这种未来派的技术使人们可以将思想解码为实际的单词，为与人类甚至动物的新沟通方式打开了大门。但是，它引起了严重的道德问题，并提出了有关思想之间边界的问题。要使BBIS工作，需要在主题之间有意识地建立联系，这可能会导致创新的疗法，例如机器人的遥控器甚至思维能力。