XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDecoded
动作观察过程中注意状态同步外周电刺激引起脑卒中后皮质脊髓可塑性的明显调节
材料和方法：我们创新的 BCI-AO 干预措施解码了用户在完成任务时的专注观察。此过程涉及提供奖励性视觉提示，同时通过 PES 激活传入通路。分析包括 15 名中风患者。所有患者在四种不同的实验条件下接受 15 分钟的 BCI-AO 程序：无 PES 的 BCI-AO、有连续 PES 的 BCI-AO、有触发 PES 的 BCI-AO 和有反向 PES 应用的 BCI-AO。PES 以相当于感觉阈值 120% 的强度和 50 Hz 的频率应用于腕部尺神经。实验随机进行，间隔至少 3 天。为了评估皮质脊髓和周围神经的兴奋性，我们比较了四种条件下患手肌肉的运动诱发电位和 F 波在任务前后（0 后、20 分钟后）的参数。
帕金森病患者丘脑底核的步态编码原理
帕金森病患者丘脑底核动力学的破坏会导致行走障碍。在此，我们旨在揭示丘脑底核编码帕金森病患者功能性和功能障碍性行走的原理。我们设计了一个神经机器人平台，使我们能够在控制良好的条件下解构行走的关键组成部分。我们在 18 名帕金森病患者身上利用了这个平台，这使我们能够证明丘脑底核编码腿部肌肉激活的开始、终止和活力。我们发现相同的基本原理决定了行走的编码。我们将这种理解转化为机器学习框架，该框架可以解码肌肉激活、行走状态、运动活力和步态冻结。这些结果揭示了丘脑底核动力学编码行走的关键原理，从而有可能利用这些信号操作神经假体系统，以改善帕金森病患者的行走能力。
GCSE 计算机科学 - GwE
冯·诺依曼 早期的计算机通常设计用于执行特定任务或计算。重新编程这些定制的计算机非常困难，甚至可能需要重新布线。1945 年，约翰·冯·诺依曼提议将程序指令与数据存储在同一内存中。这种存储程序的想法通常被称为“冯·诺依曼”架构，它使得计算机可以更轻松地重新编程，并且是现代计算机处理的基础——提取-解码-执行循环的基础。提取-解码-执行循环 处理当前运行的程序给出的指令分为三个步骤：1.提取循环从内存中获取所需的地址，将其存储在指令寄存器中，并将程序计数器移动到一个位置，使其指向下一条指令。2.控制单元检查指令寄存器中的指令。解码指令以确定需要执行的操作。3.执行周期中发生的实际操作取决于指令本身。
脑芯片技术
印度奥里萨邦鲁尔克拉 shrutisnehadas[at]gmail.com 摘要：Brain Gate 是由生物技术公司 Cyber kinetics 于 2003 年与布朗大学神经科学系合作开发的。该设备旨在帮助那些失去对四肢或其他身体功能控制的人。植入大脑的计算机芯片可监控患者的整个大脑活动，并将用户的意图转换为所有计算机命令。目前，该芯片使用 100 个细如发丝的电极来“听到”大脑特定区域神经元的放电。例如，控制手臂运动的区域。这些活动被转换成带电信号，然后使用程序发送和解码，从而移动手臂。根据 Cyber kinetics 网站的信息，已有两名患者植入了该 Brain Gate 系统。 1. 简介 Brain Gate 是由生物技术公司 Cyber kinetics 于 2003 年与布朗大学神经科学系合作开发的。该设备旨在帮助那些失去对肢体或其他任何身体功能控制的人。植入大脑的计算机芯片可监测患者的大脑活动，并将用户的意图转换为一些计算机命令。目前，该芯片使用 100 个细如发丝的电极来“听到”大脑特定区域（例如控制手臂运动的区域）的神经元放电。这些活动被转换成带电信号，然后使用计算机程序发送和解码，从而移动手臂。据 Cyber kinetics 网站称，已有两名患者植入了此 Brain Gate 系统。除了实时分析神经元模式以传播运动外，Brain-gate 阵列还能够记录电子数据以供日后分析。此功能的潜在用途是让神经科医生研究癫痫患者的癫痫发作模式。Brain-gate 目前正在招募患有一系列神经肌肉和神经退行性疾病的患者，在美国进行试点临床试验。该系统的整个技术基于思维上传。脑电图 (EEG) 脑电图 (EEG) 是一种通过大脑神经细胞发出的电信号记录大脑每一项活动的设备。它们记录所有神经连接的每一个模式和图像，并通过芯片发送回计算机。
中脑编码没有听觉皮层的声音检测行为
摘要 听觉涉及分析声音的物理属性，并将分析结果与其他感觉、认知和运动变量相结合，以指导适应性行为。听觉皮层被认为是整合声音和背景信息的关键，并被认为通过其巨大的下行投射与皮层下听觉结构共享由此产生的表征。通过对参与声音检测任务的小鼠下丘皮层受体壳中的细胞活动进行成像，我们发现大多数神经元编码的信息超出了刺激的物理属性，并且可以从这些神经元的活动中高度准确地解码动物的行为。令人惊讶的是，在双侧皮层损伤导致中脑听觉皮层输入被切断的小鼠中也是如此。这表明皮层下听觉结构可以获取大量非声学信息，并且可以独立于听觉皮层携带比以前认为的更丰富的神经表征。
感觉积极？根据脑信号预测情绪图像相似性
目前的视觉相似性概念是基于从图像内容中得出的特征。这忽略了用户对内容的情感体验，以及用户在搜索图像时的感受。在这里，我们将效价（情感评价的正或负量化）视为图像相似性的一个新维度。我们报告了最大规模的神经成像实验，该实验使用脑机接口的功能性近红外光谱来量化和预测视觉内容的效价。我们表明，情感相似性可以 (1) 直接从响应视觉刺激的大脑信号中解码，(2) 用于预测情感图像相似性，平均准确率为 0.58，高唤醒刺激的准确率为 0.65，(3) 有效地用于补充基于内容的模型的情感相似性估计；例如，当融合 fNIRS 和图像排名时，检索 F-measure@20 为 0.70。我们的工作为情感多媒体分析、检索和用户建模开辟了新的研究途径。
山丘密码和仿射密码对称键...
1个计算机应用大师，1 Sanketika Vidya Parishad工程学院，Visakhapatnam，Andra Pradesh，印度摘要：密码学：密码[3]是信息加密和解密的研究。参加从未经授权的用户中隐藏信息的过程是由于需要从远古时代到现在的信息。当前的技术允许使用对称和非对称加密技术来创建密码。对称方法在发件人的末端加密纯文本，以产生密码文本，然后在接收器的末端解码，以产生原始的纯文本。建议的方法可以利用融合山丘密码和仿射密码的属性。第三个键是矩阵，是在整个密钥生成过程中创建的。第三个密钥矩阵格式用于将纯文本转换为密码文本，并且使用Modulo公式用于每种文本形式，以提高信息安全性并创建令人难以置信的有效密码系统。
mynd：对消费者硬件的新型BCI控制策略的无监督评估
抽象的神经生理实验室研究通常受到直接地理环境的限制，并且可以在时间上受到限制。对发现的生态有效性，可伸缩性和概括性的局限性对在Terfaces（BCIS）开发脑部计算机（BCIS）的开发构成了挑战，最终需要在任何CON文本中在消费级硬件上发挥作用。我们介绍了MYND：一个开源框架，该框架将消费级记录ING硬件与易于使用的应用程序融合在一起，以对BCI控制策略进行无关的评估。受试者是通过实验选择，硬件拟合，记录和数据上传的指导，以便自我管理多日研究，其中包括神经生理记录和在家中的问卷调查。作为用例，三十个受试者通过MYND对四通道脑电图（EEG）评估了两种BCI控制策略（“正面记忆”和“音乐图像”）。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。始终可以用平均地位准确度为68.5％和64.0％的神经活动。
t-quake量子机械微芯片
量子世界违反直觉。其公理之一，即海森伯格的不确定性原则，指出任何试图测量量子对象的位置或动量的尝试都会改变对象本身。从历史上看，这一原理被试图检查量子颗粒的科学家认为是一种障碍。但是，长期以来，具有相同的量子效应是密码学和情报群落长期以来感兴趣的。在理论上，量子加密的信息在未经检测的情况下无法截获，因为任何试图测量构成量子加密消息的粒子都会改变其量子特征，从而提醒漏洞的预期发件人和接收者。此外，量子加密的信号不能被强大的未来（也许是量子）计算机解码，因为对于现在广泛用于银行，互联网和国家安全域中的安全交易的RSA加密协议所担心的那样。由于这些原因，量子加密被视为发送和接收私人密码键的有前途的替代方法。
纳米孔测序用于蛋白质
它的快速分析和超长读数，纳米孔测序改变了基因组学，转录和表观基因组学。现在，由于纳米孔设计和蛋白质工程的进步，使用该技术的蛋白质肛门可能正在追赶。“所有碎片都从那里开始进行单分子蛋白质组学，并使用纳米含量来识别蛋白质及其修饰。这不是确切的测序，但可以帮助您确定存在哪些蛋白质。“您可以通过多种不同的方式识别蛋白质，这些蛋白质实际上并不需要所有20种氨基酸的确切识别，”他指的是蛋白质中通常的数字。在纳米孔DNA测序中，单链DNA通过电流通过蛋白质孔驱动。作为DNA残基横穿孔，它破坏了电流以产生可以将其解码为DNA碱基的特征信号。