摘要 本文旨在阐明脑机接口对我们理解主观性影响的具体方面。脑机接口是人类机器人化的一个阶段。脑机接口领域的一些项目旨在实现自愿心灵感应——无需符号中介的交流。自愿心灵感应是指在奇点内传递信息的潜在方式之一。因此,自愿心灵感应是奇点的一个重要方面。奇点或人机共生与母子合一有相似之处。因此,心理动力学视角可能被认为有助于思考人机共生。发展心理动力学心理学的知识与斯拉沃热·齐泽克和让·鲍德里亚的见解相结合,为观察人机共生提供了另一种视角。本文声称,如果自愿心灵感应成为另一种交流方式,它将有可能消灭主观性,使其变得精神分裂。同时,我们通过成瘾的棱镜来审视逃离内心世界的可能性。
3.MIL-STD-187-X.XX 标准为信息传输层面不断发展和未来的国防信息系统 (DIS) 的设计提供了统一的指导。在概念工程阶段提供此指导将有助于在实施的后期阶段最大限度地减少无效设计和昂贵的互操作性问题,并确保使用适当的技术进步。规划标准的制定考虑了 DIS、商业系统(国内和国际)以及北大西洋公约组织 (NATO) 和其他盟军军事系统的当前和未来计划。这些标准通常基于或参考美国国家标准协会 (ANSI) 标准、国际电信联盟电信标准化部门 (ITU-T) [前身为国际电报电话咨询委员会 (CCITT)] 建议、国际标准化组织 (1S0) 标准、北约标准化协议 (STANAG) 和其他 MIL-STDS(如适用)。
微生物学是对微生物的微生物的研究,这是微观尺寸的生物。这些生物太小了,无法被无助的人眼清楚地感知。作为微生物对肉眼的隐形性的直接结果以及对它们进行特殊技术的需求,微生物学是生物学三个主要分区(其他两种是植物学和动物学)中的最后一个。尽管到达已经很晚了,但这是一门很快发展的学科。营养是一门研究饮食与健康之间关系的科学。营养师是专门从事这一研究领域的卫生专业人员,并接受了培训以提供安全的,循证的饮食建议和干预措施。许多常见疾病及其症状通常可以通过更好的营养来预防或减轻。营养科学试图了解特定饮食方面如何以及为什么影响健康。微生物学和营养都是相互联系的。
脊髓,表面上最不合理的研究可塑性的地方。结果,我花了近20年的时间在原始隔离方面工作。世界上可能有10个人关心我在做什么,也许没有人理解我为什么这样做。这很孤独,但和平 - 富有成效。因此,当丹尼斯·麦克法兰(Dennis McFarland)和我在1985年通过IBM的询问介绍了计算机如何访问大脑活动以恢复与严重神经肌肉障碍患者的沟通时,这是一个相当大的过渡。突然间,我正处于一个快速发展的领域,新同事不断地来自世界各地。实际上,这很有趣,尽管我确实担心很长时间以来会分散我的原始目的,但仍然是主要目的。,它向我介绍了许多工程师,他们被证明既有友善又非常有用。从2000年左右开始,我对神经系统可塑性的根本兴趣以及在BCI研发中的新参与开始合并。现在它们已完全合并;显然,BCI R&D是神经系统可塑性整体主题的一个独特方面,这是一个具有独特的科学和实践意义的方面。目前,我是国家适应性神经技术中心(NCAN)的主任,该中心是NIH资助的多机构中心,其中包括大约40位科学家,工程师,临床医生,博士后和学生。ncan创建神经技术,指导神经系统可塑性回答基本的科学问题并创建新的康复疗法,定义这种可塑性的机制,并将这些知识转化为临床使用,并提供培训和传播以使其他科学家,工程师和临床医生在科学和临床上开发和使用神经科学。
人类大脑是自然界中最神秘的生物结构之一。神经科学领域中大量的研究、技术和创新增强了临床评估、诊断和治疗能力。尽管如此,关于神经系统疾病和缺陷仍有许多有待发现的地方。神经技术公司 Neuralink 正在推动神经科学和神经工程领域的发展。该公司的最初目标是开发一种可植入的脑机接口设备,以改善严重脑损伤和脊髓损伤患者的生活。在这里,我们深入了解了 Neuralink 的设计、早期测试以及未来在神经外科中的应用。虽然对小型和大型动物的早期测试显示出有希望的结果,但迄今为止尚未进行临床试验。此外,在 PubMed 中对“Neuralink”进行了术语搜索。文献搜索仅产生 28 篇参考文献,其中大多数间接提到了该设备,但没有直接测试。为了得出 Neuralink 设备的安全性和可行性结论,需要进一步研究以超越猜测。
使用脑电图(EEG)(EEG)的大脑计算机接口(BCI)为用户提供了一种非侵入性方法,即可与外部设备进行交互而无需肌肉激活。虽然非侵入性BCI有可能提高健康和运动障碍者的生活质量,但由于性能不一致和自由度低,目前它们的应用有限。在这项研究中,我们使用基于深度学习的解码器进行在线连续追踪(CP),这是一项复杂的BCI任务,要求用户在二维空间中跟踪对象。我们开发了一个标签系统,用于使用CP数据进行监督学习,基于两个架构的基于DL训练的解码器,包括对PointNet架构的新提出的改编,并评估了几个在线会话的性能。我们在总共28名人类参与者中严格评估了基于DL的解码器,发现基于DL的模型在整个会话中都改善了,随着越来越多的培训数据获得,并且在上一堂课之前大大优于传统的BCI解码器。我们还进行了其他实验,以测试通过培训模型对来自其他受试者的数据和中期培训的转移学习的实施,以减少会议间的可变性。这些实验的结果表明,预训练并不能显着提高性能,但是更新模型中期可能会带来一些好处。总体而言,这些发现支持使用基于DL的解码器来改善CP等复杂任务中的BCI绩效,从而可以扩大BCI设备的潜在应用,并有助于提高健康和运动障碍者的生活质量。