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用于通信的脑机接口：闭锁综合征患者的偏好、汽车
摘要 目标：为严重运动障碍患者开发脑机接口 (cBCI) 理想情况下依赖于最终用户和其他利益相关者（如护理人员和研究人员）之间的密切合作。意识到这些群体之间可能存在的意见分歧对于开发可用的 cBCI 和访问技术 (AT) 至关重要。在本研究中，我们比较了潜在 cBCI 用户、他们的护理人员和 cBCI 研究人员对以下方面的意见：(1) 用户希望用 cBCI 控制哪些应用程序；(2) 用户喜欢使用哪些心理策略来控制 cBCI；(3) 用户希望在临床轨迹的哪个阶段了解 AT 和 cBCI。方法：我们收集了 28 名闭锁综合征患者、29 名护理人员和 28 名 cBCI 研究人员的数据。问卷配有动画视频来解释不同的 cBCI 概念，并评估了这些概念的实用性。结果：三组人对最理想的 cBCI 应用的看法一致，但对心理策略和了解 cBCI 的时间存在分歧。动画视频被认为是向最终用户和其他利益相关者解释 cBCI 和心理策略的清晰且有用的工具。结论：利益相关者之间对于用户喜欢使用哪种心理策略以及他们希望何时了解 cBCI 存在明显分歧。为了推进 cBCI 的开发和临床实施，有必要将研究议程与最终用户和护理人员的需求相结合。
研究文章的协作脑机构接口框架，用于增强动态视觉目标的群体检测性能
在性能增强中，协作脑部计算机接口（CBCI）的优势使其成为破坏基于BCI的动态视觉目标检测的性能瓶颈的有效方法。但是，现有的CBCIS专注于静态和单向模式的多核信息融合，缺乏多个代理之间的信息交互和学习指导。在这里，我们提出了一个新型的CBCI框架，以增强动态视觉目标的群体检测性能。特别是，具有信息交互，动态学习和个人传递能力的相互学习域自适应网络（MLDANET）是CBCI框架的核心。Mldanet将P3-SSDA网络作为单个网络单元，引入相互学习策略，并在神经决策级别上建立一个动态的互动学习机制和协作性决策。te结果表明，所提出的MLDANET-CBCI框架可以达到最佳的组检测性能，并且相互学习策略可以提高单个网络的检测能力。在Mldanet-CBCI中，协作检测和单个网络的F1得分分别比三个思维协作时分别比多阶级的CBCI中的F1分别高0.19。tus，所提出的框架突破了传统的多态度协作模式，并展示了动态视觉目标的出色群体检测性能，这对于多智力协作的实际应用也非常有意义。
2023-24 年巴基斯坦经济状况 - CBER-IBA
ADP 年度发展计划 BCI 商业信心指数 BCS 商业信心调查 CBCI 当前商业信心指数 CEI 当前就业指数 CERC 应急响应组成部分 CPEC 中巴经济走廊 CPI 消费者价格指数 CPPA 中央电力采购机构 DI 扩散指数 DISCOs 配电公司 EBCI 预期商业信心指数 EEI 预期就业指数 EU 欧盟 FBR 联邦税收委员会 FED 联邦消费税 FREHP 洪水响应 紧急住房项目 FY 财政年度 GDP 国内生产总值 GRR 总收入 HDI 人类发展指数 IBA 工商管理学院 IEI 通胀预期指数 IMF 国际货币基金组织 IPPs 独立电力生产商 KIBOR 卡拉奇银行间拆借利率 LBOD 左岸排水沟 LSMI 大规模制造业指数 MW 兆瓦 NAC 国民账户委员会 NDMA 国家灾害管理局 NEPRA 国家电力监管局 NFPP 国家防洪计划