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双被动反应脑机接口
本研究提出了一种新的神经自适应技术概念，即双被动-反应脑机接口 (BCI)，可实现人与机器之间的双向交互。我们在逼真的飞行模拟器中实现了这样一个系统，使用 NextMind 分类算法和框架来解码飞行员的意图（反应性 BCI）并推断他们的注意力水平（被动 BCI）。12 名飞行员使用反应性 BCI 执行检查单以及由被动 BCI 监督的防撞雷达监控任务。当后者检测到飞行员没有遇到即将到来的碰撞时，它会模拟自动避让动作。当仅执行检查单任务时，反应性 BCI 的分类准确率达到 100%，平均反应时间为 1.6 秒。当飞行员还必须驾驶飞机并监控防撞雷达时，准确率高达 98.5%，平均反应时间为 2.5 秒。被动 BCI 的 F 1 − 得分为 0.94。首次演示展示了双 BCI 改善人机协作的潜力，可应用于各种应用。
基于SSVEP的大脑计算机界面，用于使用低
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胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择
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SnO2 在金属卤化物钙钛矿上原子层沉积的界面缺陷形成
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
基于 EEG 的脑机接口利用 Steady-...
摘要。脑机接口旨在从用户的大脑活动中获取命令，以便将其传递到外部设备。为此，它可以检测到所谓的“主动”BCI 中的心理状态的自发变化，或“反应性”BCI 中大脑对外部刺激的反应的瞬时或持续变化。在后者中，用户通过感官通道（通常是视觉或听觉）感知外部刺激。当刺激持续且周期性时，大脑反应会达到可以相当容易检测到的振荡稳定状态。我们关注基于 EEG 的 BCI，其中周期性信号（机械或电）刺激用户皮肤。这种类型的刺激会引起体感系统的稳态响应，可以在记录的 EEG 中检测到。表征这种反应的振荡和锁相电压分量称为稳态体感诱发电位 (SSSEP)。研究表明，SSSEP 的幅度会受到特定心理任务的调节，例如当用户将注意力集中在或不集中在体感刺激上时，从而允许将这种变化转化为命令。实际上，基于 SSSEP 的 BCI 可以从直接的 EEG 信号分析技术中受益，就像反应式 BCI 一样，同时允许自定节奏的交互，就像主动式 BCI 一样。在本文中，我们对与利用 SSSEP 的基于 EEG 的 BCI 相关的科学文献进行了调查。首先，我们努力描述 SSSEP 的主要特征和允许调整刺激以最大化其幅度的校准技术。其次，我们介绍了作者实施的信号处理和数据分类算法，以便在基于 SSSEP 的 BCI 中详细说明命令，以及他们在用户实验中评估的分类性能。
探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。
探索脑机界面中的协同作用
患有严重神经损伤的个体通常依赖于辅助技术，但是当前的方法在准确解码多度自由度（DOF）运动方面存在局限性。皮质内脑机界面（IBMIS）使用神经信号提供更自然的控制方法，但目前在更高的动作方面挣扎 - 大脑毫不费力地处理。从理论上讲，大脑通过肌肉协同作用简化了高功能运动，这些肌肉将多个肌肉连接起来作为单个单位。已经使用降低性降低技术进行了研究，例如主成分分析（PCA），非负矩阵分解（NMF）和Demixed PCA（DPCA），并成功地用于降低噪声并改善非侵入性应用中的噪声并提高离线解码器的稳定性。然而，它们在改善各种任务的植入记录的解码和普遍性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以在非人类灵长类动物的IBMI表现中提高执行两多手指任务的IBMI表现。具体来说，我们测试了PCA，DPCA和NMF是否可以压缩和降低大脑和肌肉数据，并改善跨任务的解码器概括。我们的结果表明，尽管所有方法在解码准确性时都有最小的损失有效地压缩数据，但没有通过降解来改善性能。此外，这些方法均未增强跨任务的概括。这些发现表明，虽然降低维度可以帮助数据压缩，但仅凭它可能无法揭示提高解码器性能或概括性所需的“真实”控制空间。需要进一步的研究来确定协同作用是最佳控制框架还是是否需要替代方法来增强IBMI应用中的解码器鲁棒性。
基于命令的用户界面的设计和评估...
AV的低水平系统，例如方向盘和踏板，ROS可以通过标准化命令来管理各种车辆的能力，包括尺寸，宽度和类型的不同车辆以及各种舰队，包括私人汽车，班车和卡车。这种方法简化了适应过程并简化了学习曲线，因为在不同的远程手工车辆之间过渡时，不需要ROS开发新的心理模型[63]。第三，Tele-satherance在安全性方面提供了重要的增强。来自美国运输部的数据表明，在美国，人为错误是94％的事故[30]。Waymo的最新发现进一步强调了自动驾驶汽车
征求建议书：交互式昆虫的用户体验/用户界面 (UX/UI) 设计
职位名称 用户体验/用户界面 (UX/UI) 设计师 – 合同职位 描述 森林生态系统监测合作社 (FEMC) 是由美国森林服务局资助的地区合作社，总部位于佛蒙特大学，旨在提高对森林生态系统的物理、化学和生物成分的了解。FEMC 实现这一目标的主要手段是通过长期监测计划、广泛的数据档案以及创建使数据更易于访问和解释的产品。FEMC 目前正在开发一个交互式数据门户，以存储来自美国东北部森林的昆虫 eDNA 数据。该门户将供森林管理专业人员和学术研究人员使用。数据将以表格和地图格式显示，显示昆虫 DNA 的发现时间和地点。用户将能够查看与每个识别相关的元数据，包括识别的置信度，并注册接收电子邮件提醒，当数据库中添加了用户定义的感兴趣的物种的新识别时。带有摘要信息的仪表板将显示数据中的亮点，包括稀有或濒危物种的 DNA 检测、释放的生物防治物种、高调入侵物种、受管制的害虫等。FEMC 正在寻找 UX/UI 设计师来制定数据门户网站工具的设计规范。这是一个合同职位，接受提案的截止日期为 2025 年 3 月 7 日美国东部时间下午 5 点。所需输出包括：