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使用眼动追踪和 SSVEP 的混合拼写器设计......
摘要：稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其稳健性、大量命令、高分类准确率和信息传输率 (ITR) 等优点，被广泛应用于开发脑机接口 (BCI)。然而，同时使用多个闪烁刺激往往会导致用户感到非常不适、疲倦、烦恼和疲劳。在这里，我们建议使用脑电图 (EEG) 和基于视频的眼动追踪来设计一种刺激响应混合拼写器，以提高用户在面对大量同时闪烁的刺激时的舒适度。有趣的是，基于典型相关分析 (CCA) 的框架可用于识别闪烁信号持续时间为 1 秒的目标频率。我们提出的 BCI 拼写器仅使用六个频率来对 48 个目标进行分类，从而大大提高了 ITR，而基本的 SSVEP BCI 拼写器使用的频率数量与目标数量相同。使用此拼写器，我们在提示拼写任务中获得了 90.35 ± 3.597% 的平均分类准确率，平均 ITR 为 184.06 ± 12.761 比特/分钟，在自由拼写任务中获得了 190.73 ± 17.849 比特/分钟。因此，我们提出的拼写器在目标分类、分类准确率和 ITR 方面优于其他拼写器，同时产生的疲劳、烦人、疲倦和不适感更少。我们提出的混合眼动追踪和基于 SSVEP BCI 的系统最终将实现真正的高速通信通道。
M1F00152011417E电力事实标签（EFL）...
TDU的交付费用包括TDU通过无标记的所有重复指控，可能包括所得税退款骑士（ITR）。ITR退款金额根据用法而变化。此价格披露是一个基于平均价格的示例 - 您的服务平均价格会根据您的使用而有所不同。您每月支付的价格将包括基本费用，能源费和TDU交付费用。其他关键条款和问题请参阅服务条款说明，以全面清单，存款政策和其他条款。
M1F00120495908O电力事实标签（EFL）美国...
AEP得克萨斯州中央送货费用包括来自AEP Texas Central通过未加价的所有经常性指控，并且可能包括所得税退款骑士（ITR）。ITR退款金额根据用法而变化。**麦卡伦/任务区的客户以前由Oncor服务的客户将不接受TC-3，NDC或SRC费用或与SRC相关的ADFIT信用。其他关键条款和问题请参阅服务条款说明，以全面清单，存款政策和其他条款。
SRK 咨询 - 在线挖掘数据
附件为我们的独立技术报告（“ITR”），该报告涉及 Mwana Africa plc（“Mwana”）的重大和某些其他采矿及勘探资产。Mwana 是一家在英格兰和威尔士注册成立的公司，注册号为：02167843，注册办事处位于 Devon House Dartmouth Street, London, SW1H9BL，包括位于津巴布韦的 Bindura Nickel Corporation 和 Freda Rebecca Mine 以及位于津巴布韦和刚果民主共和国的勘探前景。我们根据 2007 年 3 月的提案编号 377727/1 以及我们对多伦多证券交易所安大略省证券委员会（“OSC”）上市要求的理解编制了此 ITR。
一种用户友好的基于 SSVEP 的 BCI，使用不可感知的...
摘要：利用四类相位编码刺激，开发了基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）系统。将高于临界融合频率（CFF）的60Hz闪烁光诱发的SSVEP与15Hz和30Hz的SSVEP进行比较。采用任务相关成分分析（TRCA）方法检测脑电图（EEG）中的SSVEP成分。对17名受试者的离线分析表明，60Hz的最高信息传输速率（ITR）为29.80±4.65bpm，数据长度为0.5s，分类准确率为70.07±4.15％。在线BCI系统在4s的60Hz下达到平均分类准确率为87.75±3.50％，ITR为16.73±1.63bpm。具体来说，受试者在60Hz下的最大ITR为80bpm，持续时间为0.5s。虽然60Hz的BCI性能低于15Hz和30Hz，但行为测试的结果表明，在无闪烁感知的情况下，60Hz的BCI系统比15Hz和30Hz的BCI系统更舒适。相关性分析表明，信噪比（SNR）较高的SSVEP对应更好的分类性能，舒适度的提高伴随着性能的下降。本研究证明了使用无感知闪烁的用户友好型SSVEP BCI的可行性和潜力。
通过多尺度增强 P300 检测的性能...
摘要 — 基于 P300 的拼写系统是最流行的脑机接口应用之一。它的成功很大程度上取决于性能，包括信息传输率 (ITR) 和检测率（即准确率）。为了获得良好的性能，我们提出了一个多尺度卷积神经网络 (MS-CNN) 模型，该模型由七层组成。首先，使用前期数据集训练 MS-CNN，旨在获得一个用于 P300 检测的非特定于受试者的模型（通用模型）。其次，通过结合迁移学习技术，利用来自受试者的一部分数据对该通用模型进行调整，以更新模型以获得特定于受试者的模型。我们在 2019 年世界机器人大会的 BCI 控制机器人比赛中应用了所提出的模型，我们的表现是比赛中所有团队中最好的。在比赛中，比赛委员会随机分配了十名健康的年轻受试者来评估该模型。我们的模型实现了最佳的 P300 检测性能（更高的准确率和更少的重复时间）。当重复次数少于六次时，不特定主语情况下的 ITR 为 13.49 位/分钟，而特定主语情况下的 ITR 为 12.13 位/分钟。我们相信我们的方法可能为进一步高效实施基于 P300 的拼写系统铺平道路。
使用Qiacuity®DigitalPCR系统
基因组滴度确定高精度。b参考标准标准（后代），并使用CGT DPCR分析在QIACINID DPCR系统上使用2个三个三重反应（ITR，CMVE，CMVP和GFP，WPRE，HGHPA）进行定量。显示了非ITR目标之间的变异系数（CV）。aav2，aAv8和aav9的目标<5％的目标之间的最大偏差<5％，<2％。C基因组完整性使用Qiacuity软件套件2.5版确定。基因组靶标在5个质子反应中运行。进行了基因组完整性的分析，包括所有5个通道或跨越基因组不同部分的2组。
DF-SSmVEP：采用双倍典型相关分析的双频聚合稳态运动视觉诱发电位设计
摘要：脑电图 (EEG) 传感器技术和信号处理算法的最新进展为脑机接口 (BCI) 在从康复系统到智能消费技术等多种实际应用中的进一步发展铺平了道路。当谈到 BCI 的信号处理 (SP) 时，人们对稳态运动视觉诱发电位 (SSmVEP) 的兴趣激增，其中运动刺激用于解决与传统光闪烁/闪烁相关的关键问题。然而，这些好处是以准确性较低和信息传输速率 (ITR) 较低的代价为代价的。在这方面，本文重点介绍一种新型 SSmVEP 范式的设计，而不使用试验时间、阶段和/或目标数量等资源来增强 ITR。所提出的设计基于直观的想法，即同时在单个 SSmVEP 目标刺激中集成多个运动。为了引出 SSmVEP，我们设计了一种新颖的双频聚合调制范式，称为双频聚合稳态运动视觉诱发电位 (DF-SSmVEP)，通过在单个目标中同时整合“径向缩放”和“旋转”运动而不增加试验长度。与传统的 SSmVEP 相比，所提出的 DF-SSmVEP 框架由两种运动模式组成，这两种运动模式同时集成并显示，每种模式都由特定的目标频率调制。本文还开发了一种特定的无监督分类模型，称为双折典型相关分析 (BCCA)，该模型基于每个目标的两个运动频率。相应的协方差系数被用作额外特征来提高分类准确性。基于真实 EEG 数据集对所提出的 DF-SSmVEP 进行了评估，结果证实了其优越性。所提出的 DF-SSmVEP 表现优于其他同类方法，平均 ITR 为 30.7 ± 1.97，平均准确度为 92.5 ± 2.04，而径向缩放和旋转的平均 ITR 分别为 18.35 ± 1 和 20.52 ± 2.5，平均准确度分别为 68.12 ± 3.5 和 77.5 ± 3.5。
优化非计算机-脑接口参数...
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究，但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能，以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数（包括窗口长度、更新率和分类器准确度）保持不变，以研究改变 CBI 参数（包括系统延迟、SFR 和超时阈值）的影响。基于被动监测 BCI 参数，使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短，阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数，系统能够保持接近最大效率，即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时，CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数，即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明，每分钟的试验次数越多，非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来，每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。
神经科学方法杂志
背景：最近，我们利用并发的P300和稳态视觉诱发电位（SSVEP）特征（也称为混合特征）实现了具有大指令集的高速脑机接口（BCI）系统。然而，如何为所提出的BCI系统选择刺激间隔（ISI）以平衡编码效率和解码性能仍不清楚。新方法：本研究开发了一个6 * 9混合P300-SSVEP BCI系统，并研究了一系列ISI，范围从-175 – 0 ms，步长为25 ms。从几个方面分析了ISI对混合特征的影响，包括诱发特征的幅度、分类准确性、信息传输速率（ITR）。招募了12名天真的受试者进行实验。结果：结果表明ISI因素对混合特征有显著影响。具体而言，随着ISI值的降低，诱发特征的幅度和准确性逐渐降低，而ITR迅速增加。当ISI等于-175 ms时，达到了最高的ITR 158.50 bits/min。与现有方法的比较：与前文研究中使用的ISI相比，本研究中的最佳ISI取得了更好的性能。结论：ISI对P300-SSVEP BCI系统有重要影响，本研究中其最优值为-175 ms，这对于未来开发具有更大指令集的高速BCI系统具有重要意义。