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脑对文本解码：通过键入
现代神经假体现在可以恢复失去说话或移动能力的患者的沟通。但是，这些侵入性装置需要神经外科固有的风险。在这里，我们引入了一种非侵入性方法来解码脑活动中句子的产生，并在35名健康志愿者的队列中证明了其功效。为此，我们介绍了Brain2Qwerty，这是一种新的深度学习架构，训练了从电 - （EEG）或磁刻板图（MEG）解码句子，而参与者则在Qwerty键盘上简要记忆地进行了记忆。MEG，Brain2Qwerty平均达到32％的字符率（CER），并且基本上超过了EEG（CER：67％）。对于最佳参与者来说，该模型达到了19％的CER，并且可以在培训集之外完美地解码各种句子。误差分析表明解码取决于运动过程，但对印刷错误的分析表明，它也涉及更高级别的认知因素。总的来说，这些结果缩小了侵入性和非侵入性方法之间的差距，因此为开发安全的脑部计算机界面开辟了道路。
了解蓝牙® 技术的可靠性
信号越弱，其电平越接近背景噪声电平。此处的噪声定义为自然和人为电磁辐射引起的不需要的无线电信号。信号强度和背景噪声电平之间的关系称为信噪比。当信噪比降低时，最终很难无误地解码传输信号中包含的信息。尝试解码接收到的模拟符号以产生相应数字位的失败率称为误码率 (BER)。当 BER 足够高时，通信将完全失败。
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利用共享神经模式解码自然视频的动态情感反应
本研究探索了使用短暂情感事件（观看情感图片）中的共享神经模式来解码自然体验（观看电影预告片）中的扩展动态情感序列的可行性。28 名参与者观看了国际情感图片系统 (IAPS) 中的图片，并在单独的环节中观看了各种电影预告片。我们首先通过 GLM 分析定位双侧枕叶皮层 (LOC) 对情感图片类别有反应的体素，然后根据他们在观看电影预告片时的反应对 LOC 体素进行受试者间超对齐。超对齐后，我们在情感图片上训练受试者间机器学习分类器，并使用这些分类器解码样本外参与者在图片观看和电影预告片观看期间的情感状态。在参与者中，神经分类器识别图片的效价和唤醒类别，并跟踪观看视频期间自我报告的效价和唤醒。总体而言，神经分类器生成效价和唤醒时间序列，跟踪从单独样本获得的电影预告片的动态评级。我们的发现进一步支持了使用预先训练的神经表征来解码自然体验期间的动态情感反应的可能性。
根据基础向量增强短信密码学的安全性Ramesh Khanal教学学院Balkumari College Email
密码学是对除具有解码信息的手段或钥匙的所有人的隐藏信息的实践和研究。也是密码学领域采用许多不同的方法将正常数据转换为不可读形式。本文的研究目的是如何秘密地保持数字数据并通过基于基础向量的不安全渠道秘密地发送数字数据，即一项活动围绕着一种技术围绕一种技术，说明了一组名为Matrix to Cryptography的基础向量的技术，该方法涉及该方法涉及两个矩阵，该矩阵涉及该方法的两个矩阵，用于对编码编码矩阵的编码和另一个矩阵进行编码。字符在原始消息或流中分配了数值，并且矩阵必须是行降低echelon表单以用于解码。所提出的方法在其原理上非常简单，并且具有巨大的潜力，可以应用于秘密交换消息的其他情况。