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运动皮层的深度学习神经编码器
摘要 - 心脏内脑机界面（BMIS）将神经活动转化为控制信号，以驱动假体或通信设备，例如机器人臂或计算机光标。在临床上可行，BMI解码器必须达到高准确性和鲁棒性。优化这些解码器是昂贵的，传统上需要动物或人类的实验跨越数年。这是因为BMI是闭环系统，用户在其中更新其电动机命令是为了响应不完美的解码输出。使用先前收集的“频线”数据的解码器优化将不会对此闭环响应进行计算。明显加速的解码器优化的另一种方法是使用闭环实验模拟器。该模拟器的关键组成部分是神经编码器，该神经编码器合成从运动学产生神经种群活动。先前的神经编码器并未模拟神经种群活动的重要特征。为了克服这些局限性，我们使用了深度学习的神经编码器。我们发现了这些模型在再现刺激性时间直方图（PSTHS）和神经popula posula todyics中的先验神经编码器上的表现非常优于先前的神经编码器。我们还发现，深度学习神经启动器可以更好地匹配神经解码，从而在频道数据和闭环实验数据中结果匹配。我们预计这些深度学习的神经编码器将大大改善BMI的模拟器，从而更快地评估，优化和BMI解码器算法的表征。
OPS™ 系列编码器 - Celera Motion
1.验证传感器安装表面高度 请参阅 OPS 接口图了解最新尺寸。验证传感器安装表面基准“A”与刻度尺顶部之间的 Z 高度距离如下： 胶带刻度尺：撕掉蓝色保护膜后，胶带刻度尺顶部到传感器基准“A”的 Z 轴距离：3.09 毫米 ±0.15 Z 高度计（型号 ZG-PP1）可用于验证 PurePrecision Marker Tape II 和 Laser Tape II 刻度尺的正确 Z 高度 玻璃刻度尺：玻璃刻度尺顶部到传感器基准“A”的 Z 轴距离：2.93 毫米 ±0.15 Z 高度计（型号 ZG-GS1）可用于验证 PurePrecision Performance and Value 线性玻璃刻度尺的正确 Z 高度
AMCI 编码器提高消防车安全性
AMCI 编码器提高消防车安全性 客户 Amity Fire & Safety 成立于 1973 年，为消防和设备行业生产转环（图 1）、伸缩水道、焊接件、机加工零件和销钉，以满足极其苛刻的应用要求。他们的国际客户群包括 KME（Kovatch 移动设备）、Pierce Manufacturing 和 Rosenbauer 等行业巨头。Amity 的客户制造我们在世界各地当地消防部门看到的消防车。KME 与 Amity 密切合作，设计和制造结构安全且耐用的消防车。KME 定制生产消防服务中最广泛的高空作业车系列，并在其卡车中采用 IQAN E-Control™（运动控制系统）以确保高水平的安全性。该公司在美国和加拿大的 5 个地点拥有 700 名员工。接近开关留有误差空间 梯子底座旋转装置允许云梯旋转，同时充当水和连续液压和电路的通道（图 3）。需要监控消防车上云梯的位置，以降低受伤和设备损坏的风险。Amity 通过在旋转装置上使用限位开关和标志开发了一种联锁装置，以监控梯子的位置并禁止梯子旋转超过 0-180 度。这种方法使他们能够检测梯子是否在一定旋转度数内或之外（通过使用物理标志）。但是，