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使用脑机接口进行基于 P300 的身份验证的数据处理和机器学习技术的评估
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于各种应用场景，允许大脑和计算机之间直接通信。具体而言，脑电图 (EEG) 是获取由外部刺激引起的诱发电位的最常用技术之一，因为 P300 电位是从已知图像中引出的。机器学习 (ML) 和 P300 电位的结合对于验证受试者很有前景，因为每个人在面对特定刺激时产生的脑电波都是独一无二的。然而，现有的身份验证解决方案并未广泛探索 P300 电位，并且在分析最合适的处理和基于 ML 的分类技术时会失败。因此，这项工作提出了 i) 使用 P300 电位验证 BCI 用户的框架；ii) 在十个受试者身上验证该框架，创建采用非侵入性基于 EEG 的 BCI 的实验场景； iii) 框架性能评估，定义两个实验（二元和多类 ML 分类）和三个测试配置，逐步分析不同处理技术的性能以及使用时期或统计值进行分类之间的差异。该框架在两个实验中的最佳分类器都实现了接近 100% f1 分数的性能，突出了其在准确验证用户方面的有效性，并证明了使用 P300 电位进行基于 EEG 的身份验证的可行性。
Meeting Report: From Science Fiction to Reality, How Do Brain-Computer Interfaces Connect Artificial Intelligence and Human Intelligence? “The Matrix
会议报告：从科幻小说到现实，脑部计算机界面如何连接人工智能和人类智能？“从某种意义上说，矩阵描述了脑部计算机接口的最终目标：为大脑提供完整的外部虚拟环境，并在两个方向上与之互动。Tianqiao和Chrissy Chen Institute（TCCI®）最近举办了一个主题为“从科幻小说到现实的活动 - 人工智能如何与人类智能融合？”在上海图书馆的东大厅。在活动中，Li Yuanning和Jiang Bo是著名的科幻作家，获得了银河系奖和中国星云奖的冠军，分别从科幻和科学的角度进行了对话，并进行了激烈的讨论，并且对脑部计算机界面（BCI）进行了激烈的讨论，该技术从虚构到现实和现实都吸引了许多学院和行业，这是一种从虚构到现实和引起了人们的关注。他们探索了将脑部计算机界面与AI集成的无限可能性，并在从想象力的突破到广泛应用的距离上客观地阐明。脑科学是“自然科学的最后一个领域”，对人类知之甚少，它是科幻小说作家灵感的永恒源泉。这次会议吸引了普通大众和800多名专家参加者的520,000次观看。TCCI®也已积极全年，Tianqiao和Chrissy Chen Institute（TCCI®）一直在加强其促进“脑科学AI”的努力，目的是鼓励AI和脑科学领域之间的共同灵感和参与。TCCI®已组织了六次关于AI主题的学术会议，以允许AI科学家，神经科学家，临床医生，工业专家，来自大学的年轻学生和学者分享相关的基本研究进展和健康增强的应用。
情感大脑 - 计算机界面（ABCIS）：教程
手稿于2022年10月4日收到； 2023年4月21日修订；接受出版日期2023年5月31日；当前版本的日期2023年10月11日。这项工作得到了STI 2030年的部分支持，即Major Project 2021ZD0201300，部分由惠田省基金为杰出的年轻学者根据2020CFA050的授予年轻学者提供了支持。（相应的作者：bin hu; Zhigang Zeng。）Dongrui Wu和Zhigang Zeng是教育部的重要实验室，用于图像处理和智能控制部，人工智能与自动化学院，瓦兹港科学技术大学，WUHAN 430074，中国（电子邮件：drwu@hust.hust.edu.cn; zgzengement;Bao-Liang Lu曾在上海Jiao Tong University，Shanghai 200240，中国的计算机科学与工程系，中国（电子邮件：bllu@sjtu.edu.edu.cn）。 bin hu曾与中国北京理工学院工程医学研究所一起，中国北京100811（电子邮件：bh@bit.edu.cn）。Bao-Liang Lu曾在上海Jiao Tong University，Shanghai 200240，中国的计算机科学与工程系，中国（电子邮件：bllu@sjtu.edu.edu.cn）。bin hu曾与中国北京理工学院工程医学研究所一起，中国北京100811（电子邮件：bh@bit.edu.cn）。
基于神经反馈的脑机接口
基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 的出现为学习障碍人士在辅助技术领域开辟了一条非常有前景的途径。这项研究的主要目的是探索基于神经反馈的脑机接口 (BCI) 在缓解与学习障碍相关的挑战方面的有效性，特别是与注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 相关的挑战。这项研究采用了严格的定量方法，采用了一种涵盖认知功能、注意力和学业成绩指标的前后评估的方法。研究结果显示，在参加神经反馈训练的 ADHD 患者中，这些指标得到了显著改善。这些结果强调了使用基于神经反馈的脑机接口作为针对这一特定人群的可行和有效干预措施的光明前景。然而，关于患有阅读障碍和自闭症谱系障碍 (ASD) 的个体的研究结果表现出一系列复杂多样的结果，从而强调了进一步调查和开发定制
原子层沉积薄膜中的界面
和压力，并在每次前体暴露之间进行吹扫循环。[3] 需要彻底了解以选择前体、基材和发生自饱和沉积的温度窗口。之前已全面介绍了 ALD 类型和前体化学，重点是金属硫化物及其应用。[4] 本综述重点介绍 ALD 生产的薄膜中的界面相互作用。术语“界面”是指两相之间的边界——前一层结束和下一层开始的分离边界。理想情况下，这两层在化学上不具有相互作用，界面充当向下一种材料的突然转换。然而，在实践中，接触区域中的物理、化学和电子相互作用是不可避免的。这些相互作用引起的各种现象为与界面相关的研究开辟了新的途径。例如，最明显的相互作用可能是涉及晶格的相互作用。Short 等人。 [5] 报告称，他们在沉积 ZnS 和 Cu x S 多层薄膜的过程中发现，薄膜的结构取决于最先沉积的材料：Cu 2 S 主要呈现单斜结构，而 CuS 和 ZnS 则呈现六方取向。[6]
使用Multi-Branch CNN
摘要：脑–计算机接口（BCI）是一个基于计算机的系统，允许大脑与外部世界之间进行通信，从而使用户能够使用神经活动与计算机进行交互。该大脑信号是从脑电图（EEG）信号获得的。基于脑电图发展BCI的显着障碍是主题无关的运动图像数据的分类，因为脑电图数据非常个性化。深度学习技术（例如卷积神经网络（CNN））已经说明了它们对特征提取的影响，以提高分类精度。在本文中，我们提出了一个多分支（五个分支）的2D卷积神经网络，该网络为每个分支使用多个超参数。所提出的模型在三个公共数据集上实现了跨主题分类和优于EEGNET，ShandowConvnet，DeepConvnet，MMCNN和EEGNET_FUSION的有希望的结果。我们提出的模型EEGNET融合V2分别为EEGMMIDB数据集的实际和想象的运动活动达到89.6％和87.8％的精度，而BCI IV-2A和IV-2B数据集的实际运动活动分别为74.3％和84.1％。但是，该模型的计算成本更高，即，每个样本的计算时间比EEGNET_Fusion所需的计算时间大约高3.5倍。
在H -BN/SIC异质结构中的扭转界面处的非线性光学
abbit biswas *，rui Xu，Gustavo A. Alvarez，Jin Zhang *，Joyce的Christian-Salamheh，Anand B. Pummirath，Corry Burns，Jordan A. Elkins，Tymophi S. Paykov，Robert Vaggei，A。Glen Birdwell，Mahesh R. Neupnae，Elias J. Garatt，Tony G. Evanov，Bradford b。pate，Yuji Zhao，Hanue Zhu *，Zhiting Tea *，Angel Rubio *和Pulickel M. Ajayan *