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解码听觉和触觉注意力以用于脑电图......
摘要 — 脑机接口 (BCI) 系统为人类与机器交互提供了一种非语言且隐蔽的方式。它们旨在解释用户的大脑状态，并将其转化为行动或用于其他交流目的。本研究调查了基于听觉和触觉注意力开发无需动手和眼睛的 BCI 系统的可行性。向用户呈现多个同时的听觉或触觉刺激流，并指示用户检测某一特定流中的模式。我们应用线性分类器从 EEG 信号中解码流跟踪注意力。结果表明，所提出的 BCI 系统可以使用多感官输入吸引大多数研究参与者的注意力，并显示出在多个会话中进行迁移学习的潜力。
FPGA-FORUM程序
•打开主题演讲：Altera FPGA安全专家Anthony Cartolano。‘fpgaaipqcccrabbq，或如何解码（生存？）网络风暴的网络安全捕获了头条新闻，频率令人震惊。在AI，量子计算机，软件平台和政府查询之间，很难避免每日中断，更不用说完整的合理产品开发周期了。在这次演讲中，我们将研究最近的趋势，包括人工智能，量词后加密术以及更多的趋势对产品设计师提出了令人难以置信的需求。我们将展示FPGA如何以及为何非常适合帮助设计师在当前的迅速变化的要求中生存，并准备应对整个生命周期的挑战。最后，我们将讨论FPGA如何准备满足《网络弹性法》的要求。
WiFi和Lora能源消耗比较IOT ESP 32/ SX1278设备 div>
摘要最近，电子设备的开发以细胞外记录许多神经元的同时电动活动一直在开放，为接口和解码神经元活动打开了新的可能性。在这项工作中，我们测试了如何使用EDOT电聚合剂来调整制造材料，可以优化此类设备的电池 /电极界面。我们的结果表明，与金电极相比，检测到的神经元更高的信噪比，更好的生物相容性和更高数量的神经元。然后，使用具有2D神经元培养物与荧光光学成像结合的增强记录，我们检查了可以仅通过细胞外特征估算记录神经元的位置的程度。我们的结果表明，假设神经元以单脚骨的形式行为，可以用大约数十微米的精度估算位置。
失明会影响情绪的真实性感知：行为和ERP证据
将自发性（真实）与自愿性（姿势）情感表达区分开来是一项重要的社会技能（Anikin＆Lima，2018； Gervais＆Wilson，2005）。我们可以对我们的情绪表达情绪（例如，当亲戚死亡时哭泣），但我们也可以调节并自愿控制它们（例如，嘲笑朋友的笑话让他们开心）。一个有目光的人学会了根据多感官提示（例如面部，身体和人声表达）的组合来解码他人的情绪状态。相比之下，盲人个人仅依靠声音提示。理解视力的丧失是否会影响解释他人情绪和感情的能力，因为盲人个人通常需要在日常生活中信任他人（例如，在不知名的街道上寻求指导时）。
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。
超越主电机皮层以改善脑部计算机界面
大脑 - 用于运动恢复的计算机接口（BCIS）通常会从其主电机皮层（M1）中的神经活动中解码用户的意图，并使用此信息来启用外部设备的“心理控制”。在这里，我们认为M1的活动具有太少和太多的信息，无法进行最佳解码：太少了，因为超出其超出其的许多区域都会贡献独特的电动机，并且具有与运动相关的信息，而与运动相关的信息缺乏或以其他方式从M1活动中解析；太多了，在那个电机命令中，与注意力和反馈处理等非运动过程纠缠在一起，从而极大地阻碍了解码。我们认为，通过整合来自多个大脑区域的其他信息来开发BCIS，可以更好地解释用户的意图，从而规避这两个挑战。
在 Starkey Edge AI 中利用 DNN
机器学习技术通常用于助听器领域，最常见的方法是识别不同类型的声学环境，尤其是在有语音的情况下。这些算法通常在外部计算机上进行训练，并在助听器中实施缩小版，仅受处理能力和助听器内存限制的限制。深度神经网络 (DNN) 是机器学习的一个子集，它为创建更复杂、更准确的算法提供了可能性。DNN 试图通过创建节点和层的网格来模仿大脑处理信息的方式，这些节点和层可以在经过广泛训练后解码信息。虽然 DNN 背后的概念无处不在，但它在不同品牌的助听器中并不一定以相同的方式实现。
因果关系：在哪里可以找到生物学意义？
摘要“信息”一词在生物学，认知科学和意识哲学中广泛使用，与“含义”和“因果关系”的概念有关。虽然“信息”是在特定学科中有用的术语，但概念有很多问题。第1部分是对信息是独立现有实体的立场的批评。在这种观点以及在生物学环境中，系统传输，获取，同化，解码和操纵它，并因此而产生含义。i在第2部分中提供了一项详细的建议，该建议支持说明系统的动态形式的说法，它符合有意义的交互式参与的信息性质，也就是说，该信息取决于动态形式，而不是独立存在。在第3部分中，我通过专门研究如何更好地解释因果关系和出现的含义来反思独立立场和依赖立场之间区别的重要性。
![arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\8aeefbb195336dbc21f8ba28fedd28d586512293.webp)
arXiv:2001.11954v1 [eess.SP] 2020 年 1 月 30 日
摘要——基于头皮记录脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 系统可以极大地改善患有运动障碍的人的生活质量。创建由多个卷积、LSTM 和全连接层组成的深度神经网络来解码 EEG 信号，以最大限度地提高人类意图识别的准确性。然而，之前的 FPGA、ASIC、ReRAM 和光子加速器在处理实时意图识别时无法保持足够的电池寿命。在本文中，我们提出了一种超低功耗光子加速器 MindReading，仅通过低位宽的加法和移位运算即可实现人类意图识别。与之前的神经网络加速器相比，在保持实时处理吞吐量的情况下，MindReading 将功耗降低了 62.7%，并将每瓦吞吐量提高了 168%。