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关于 CYBATHLON 影响力的调查......
RR 为 100 表示该团队在其学科中排名第一，RR = 0 表示排名最后的团队。混合效应模型仅考虑 PIL 变量，因为 RR 主要依赖于他们的表现和经验。模型中包含以下变量：QUEST_score（连续，1 - 5）、daily_use（分类，2 级）、involvement_quality（连续，0 - 500）、involvement_duration（分类，5 级）、training_intensity（分类，4 级）、training_duration（分类，4 级）。由于 RR 按学科分组，因此学科（分类，5 DOF）作为随机效应添加。对设备可用性的评级取决于用户对系统进行评级的环境和视角。因此，我们假设 QUEST 分数取决于日常使用，因为
2024 年 CYBATHLON 挑战赛 - 比赛和规则 - 苏黎世联邦理工学院
虽然 CYBATHLON 2016 和 2020 的竞赛任务指定程度非常高，但 CYBATHLON 2024 的任务将在大多数学科中设计为具有任务特定的不确定性。与以往的比赛相比，这将需要改进的控制、更快/更先进的动态、提高辅助设备的功能灵活性，以及与以往的比赛相比，飞行员需要更多地临时选择任务解决策略。增加竞赛任务变化的目的是更好地解释日常生活中的情况，在日常生活中，给定任务的确切情况并不总是已知的，或者在不同时间和地点保持不变。例如，扶手可以位于楼梯的左侧或右侧，台阶的高度和长度可以有所不同，或者物品在包中应该被抓住但放在包里的方式却可能完全不同。
2024：两支球队的银色和铜牌…
“对于Cybathlon的Padua大学信息工程系的神经机构小组取得了巨大的成功 - 萨伊斯教授Luca Tonin教授指导Paduan of Paduan Neurorobotics-。两个意大利球队，WHI团队和WHI学生团队在接口脑部计算机纪律中征服了银牌和铜牌。第一名是从匹兹堡大学的团队中获得的，匹兹堡大学通过手术手术将侵入性技术与试点大脑皮层植入的电极一起获得。WHI学生团队的学生还赢得了导致Cybathlon的界面脑机构系统的创新和可用性。这个结果强调了帕多亚大学进行的出色研究水平，并承诺让学生参与切割边缘项目和深远的社会影响。还将大学神经动物群体置于全球主要参与者，在非侵入性界面脑部计算机领域。 “
hexagonal硝化硼中的供体 - 受体对量子发射器
Brain Driver BCI赛车游戏用于练习化身（虚拟赛车）的控制（图1C）。Braindriver游戏的实际轨道包括四个不同的区域。有左右曲线的区域，有街道灯打开或关闭路灯的区域。要保持车辆的最大速度，飞行员必须使用4级BCI（例如，左或右臂运动图像或权利转弯，脚“大灯”，并放松“无控制”）。如果提出了不正确的命令，则抑制车辆，这对飞行员表现出明显的负面视觉反馈，以实现学习和尝试校正策略。发出命令后，指示飞行员立即放松，以允许“无控制”，或者作为继续维护
在实验室外对脑机接口进行基准测试
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏，模拟辅助 BCI 的实际应用，主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用，这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战，描述了基准测试游戏的设计，然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的规则。本文介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性（例如，我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素），但它可以成功地用于分析现实、结构性较差条件下的 BCI 性能。将来，基准测试游戏的参数可以进行修改，以更好地模拟不同的应用（例如，需要比其他命令更频繁地使用某些命令）。此外，Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
在实验室外对脑机接口进行基准测试
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏，模拟辅助 BCI 的实际应用，主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用，这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战，描述了基准测试游戏的设计，然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的纳入规则。介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性（例如，我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素），但它可以成功地用于分析现实、结构化程度较低的条件下的 BCI 性能。将来，基准测试游戏的参数可以进行修改，以更好地模拟不同的应用程序（例如，需要比其他命令更频繁地使用某些命令）。此外，Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
社论：长期的用户培训和准备，以在闭环 BCI 竞赛中取得成功
脑机接口 (BCI) 的研究已有 30 年左右的历史。然而，即便如此，在实验室环境中完成的大部分工作也很少应用于目标终端用户，例如患有严重运动障碍的人。研究界的主要目标应该是最终将 BCI 带入终端用户可以获利并获得独立和生活质量的状态。将该领域推向实际应用的一种可能性是由 CYBATHLON [由苏黎世联邦理工学院（Riener，2016）发起] 和其他竞赛推动的。这样的竞赛挑战研究机构和行业在现实世界中展示他们的发展并突破研究的界限。在 CYBATHLON（Novak 等，2017）的 BCI 竞赛中，终端用户是飞行员，他们通过使用多类 BCI 控制化身与其他飞行员竞赛。此类竞赛以及其他竞赛对开发人员的要求极高，因为 BCI 系统必须在竞赛时正常工作，在实验室之外的陌生环境中，周围有观众、有噪音，并且没有第二次机会。在中国，BCI 竞赛于 2010 年首次由清华大学组织。自 2017 年起，BCI 竞赛由中国电子学会作为世界机器人大会的一部分组织。每年都有数千名用户参加。BCI 竞赛包含两部分：用户竞赛和算法竞赛。用户竞赛的获胜者随后参加算法竞赛，以测试 BCI 研究团队上传的算法的性能。通过这些 BCI 竞赛，获得了大量用于进一步研究的 BCI 数据，这些数据已用于推动 BCI 算法的进步。在不久的将来，这些数据将在线发布，供世界各地的 BCI 研究人员使用。当然，另一个极其重要的因素是团队为竞赛所做的准备。具体来说，应该训练最终用户飞行员产生稳定和准确的心理状态，产生一致的大脑振荡来控制 BCI，即使在诸如 CYBATHLON 竞技场等潜在的压力环境中也是如此。
社论：长期的用户培训和准备，以在闭环 BCI 竞赛中取得成功
脑机接口 (BCI) 的研究已有 30 年左右的历史。然而，即便如此，在实验室环境中完成的大部分工作也很少应用于目标终端用户，例如患有严重运动障碍的人。研究界的主要目标应该是最终将 BCI 带入终端用户可以获利并获得独立和生活质量的状态。将该领域推向实际应用的一种可能性是由 CYBATHLON [由苏黎世联邦理工学院（Riener，2016）发起] 和其他竞赛推动的。这样的竞赛挑战研究机构和行业在现实世界中展示他们的发展并突破研究的界限。在 CYBATHLON（Novak 等，2017）的 BCI 竞赛中，终端用户是飞行员，他们通过使用多类 BCI 控制化身与其他飞行员竞赛。此类竞赛以及其他竞赛对开发人员的要求极高，因为 BCI 系统必须在竞赛时正常工作，在实验室之外的陌生环境中，周围有观众、有噪音，并且没有第二次机会。在中国，BCI 竞赛于 2010 年首次由清华大学组织。自 2017 年起，BCI 竞赛由中国电子学会作为世界机器人大会的一部分组织。每年都有数千名用户参加。BCI 竞赛包含两部分：用户竞赛和算法竞赛。用户竞赛的获胜者随后参加算法竞赛，以测试 BCI 研究团队上传的算法的性能。通过这些 BCI 竞赛，获得了大量用于进一步研究的 BCI 数据，这些数据已用于推动 BCI 算法的进步。在不久的将来，这些数据将在线发布，供世界各地的 BCI 研究人员使用。当然，另一个极其重要的因素是团队为竞赛所做的准备。具体来说，应该训练最终用户飞行员产生稳定和准确的心理状态，产生一致的大脑振荡来控制 BCI，即使在诸如 CYBATHLON 竞技场等潜在的压力环境中也是如此。
在Cybathlon锦标赛锦标赛上竞争残疾运动员：长期运动图像脑部计算机界面训练四边形CYB
我们测试了MAD7表达质粒的共转染和GRNA表达质粒作为RNP方案的替代方案。质粒转染具有不需要先前产生和纯化MAD7蛋白的优势。我们使用与RNP实验相同的GRNA序列靶向相同的基因。如图2所示，基于质粒的协议也可以生成indels，但显示的Indels水平低于RNP协议。类似于RNP协议，尽管不太明显，但4XNLS版本优于1XNLS版本。