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罕见病药物FDA正在进行步骤...
脑部计算机界面（BCI）使人们能够指导其大脑信号控制计算机，机器人或其他设备。bcis可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以在大脑附近植入或植入。1 BCIS可能会因神经系统疾病，中风或伤害而为残疾人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCIS允许麻痹的人使用机器人四肢抓住物体。他们还允许无法通过计算机交流的人进行交流。研究人员还正在调查（公司正在大量投资）使用BCI来控制用于非医学目的的设备，例如工作场所任务，国防申请，娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家使用BCIS免费演奏。
社会界面（SPSI）能力发展计划
Capacity development activities may include: 1) general training on SPSI skills and competences (as identified in the JRC-Knowledge4Policy competence framework: https://knowledge4policy.ec.europa.eu/projects-activities/competence-frameworks-policymakers- researchers_en ), 2) topical capacity development to enhance the implementation of specific objectives of the BDS2030通过与相关的参与者和知识持有者建立合作，3）培训边界跨越（在科学，政策和社会界限的个人，Bednarek等人，2018 https://doi.org/10.1007/s11625-018-0550-9），以实现知识和实践的交换，并在主动和功能的SPSI上建立共享价值。作为生物阿戈拉（Bioagora）的作品赋予目标群体以进行生物多样性变化的目标群体，将优先考虑第三种选择（即远离通常的合作和创新的合作，在这种合作中，使用对话和共学习挑战和破坏了既定的观点和工作模式）。
统一付款接口（UPI）的课程
在印度，统一的付款接口（UPI）已成为领先的付款系统 - 截至2024年11月，每月处理超过150亿美元的交易。强劲的UPI增长可以归因于应用程序的易于开发，以及开放的技术 - 静态体系结构，可以在多个第三方应用程序提供商之间进行交易。最终用户的用户友好接口和零交易成本也有助于增加采用率。通过基于手机号码或基于身份的代理和可互操作的快速响应（QR）代码进行交易。通过与私营部门的积极合作来加强该系统。UPI受严格的数据存储和使用规定。熟练的监管条件对于为这一成功奠定基础以及解决诸如技术故障，非均匀的互操作性和跨境交易的可扩展性等挑战至关重要。UPI模型在印度的金融包容性方面取得了迅速的进步，同时保留了消费者的保护和金融稳定。
隐私保护脑机接口
摘要 — 脑机接口 (BCI) 在人脑和计算机之间建立了直接的通信通路。它已广泛应用于医疗诊断、康复、教育、娱乐等。到目前为止，大多数研究都集中在如何使 BCI 更加准确和可靠，但对其隐私的关注却很少。开发商业 BCI 系统通常需要多个组织（例如医院、大学和/或公司）之间的密切合作。BCI 中的输入数据（例如脑电图 (EEG)）包含丰富的隐私信息，并且开发的机器学习模型通常是专有的。不同方之间的数据和模型传输可能会带来重大的隐私威胁，因此必须考虑 BCI 中的隐私保护。不幸的是，目前还没有任何关于隐私保护 BCI 的当代和全面的评论。本文通过描述 BCI 中潜在的隐私威胁和保护策略填补了这一空白。它还指出了开发隐私保护 BCI 的几个挑战和未来研究方向。
Frédéric Alexandre、Peter Ford Dominey、Philippe Gaussier、Benoît Girard、Mehdi Khamassi 等人。当人工智能与计算神经科学相遇时。Springer。人工智能研究导览，人工智能的界面和应用，3，2020，人工智能的界面和应用，978-3-030-06170-8。hal-01735123
摘要 计算智能和人工智能都旨在构建具有智能行为的机器和软件。因此，它们容易发生相互作用，即使后者不一定对理解认知如何从大脑基础中产生感兴趣。在本章中，我们列举、描述和讨论了最重要的交互领域。有些是方法论的，涉及信息表示、处理和学习。在功能层面，重点放在感知、导航、决策和语言等主要认知功能上。在计算神经科学对智能系统发展的重要贡献的显着特征中，其对大脑功能的系统性观点对于建模决策等高度多模态的认知功能特别有价值
基于脑电图的脑机接口中的用户身份保护
摘要 —脑机接口 (BCI) 在大脑和外部设备之间建立了直接的通信通路。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 中最受欢迎的输入信号。大多数基于 EEG 的 BCI 研究都集中在 EEG 信号的准确解码上；然而，EEG 信号也包含丰富的隐私信息，例如用户身份、情绪等，这些信息应该受到保护。本文首先揭示了基于 EEG 的 BCI 中的一个严重的隐私问题，即 EEG 数据中的用户身份很容易被学习，因此来自同一用户的不同 EEG 数据会话可以关联在一起，以更可靠地挖掘隐私信息。为了解决这个问题，我们进一步提出了两种方法将原始 EEG 数据转换为身份不可学习的 EEG 数据，即删除用户身份信息，同时保持主要 BCI 任务的良好性能。在来自五种不同BCI范式的七个EEG数据集上的实验表明，平均而言，生成的不可学习身份的EEG数据可以将用户识别准确率从70.01％降低到最多21.36％，极大地促进了基于EEG的BCI中的用户隐私保护。
有效的高通量方法利用机器学习原子电位来计算石墨烯 - 聚合物接口的相互作用能量*
信用撰稿人贡献声明Jared Keith Averitt：写作 - 原始草案，评论，可视化，验证，资源，方法，软件，调查，资金获取，正式分析，数据策划，概念化，概念化。sajedeh pourianejad：写作 - 原始草稿，验证，方法论，调查，正式分析，数据策划。Olubunmi O. Ayodele：方法论，概念化。柯比·施密特（Kirby Schmidt）：调查，数据策划。Anthony Trofe：数据策划。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。 Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。 致谢J.K.A. 承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作， [1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持 T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。致谢J.K.A.承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作，[1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。图1。这项工作是在纳米科学和纳米工程联合学校进行的，东南纳米技术基础设施走廊（SENIC）和国家纳米技术协调基础设施（NNCI）的成员，该基础设施（NNCI）得到了国家科学基金会[ECCS-1542174]的支持。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。 使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。 （a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。（a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。
基于对抗性过滤的脑机接口逃避和后门攻击
脑机接口 (BCI) 可以实现大脑与外部设备之间的直接通信。脑电图 (EEG) 因其便利性和低成本而成为 BCI 的常见输入信号。大多数对基于 EEG 的 BCI 的研究都集中在 EEG 信号的准确解码上，而忽略了它们的安全性。最近的研究表明，BCI 中的机器学习模型容易受到对抗性攻击。本文提出了基于对抗性过滤的基于 EEG 的 BCI 的逃避和后门攻击，这些攻击非常容易实现。在来自不同 BCI 范式的三个数据集上的实验证明了我们提出的攻击方法的有效性。据我们所知，这是第一项关于基于 EEG 的 BCI 对抗性过滤的研究，这引发了新的安全问题并呼吁更多关注 BCI 的安全性。