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Muse 2头带规格（神经元跟踪）
●Cruz-Garza，J。G.，Darfler，M.，Rounds，J.D.，Gao，E。，＆Kalantari，S。（2022）。基于脑电图对房间大小和窗户放置对认知性能的影响的研究。建筑工程杂志，53，104540。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104540●Segawa，J.A.（2019）。使用低成本脑电图（EEG）设备的实践本科体验。本科神经科学教育杂志。17（2），A119 – A124。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。 缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。 机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。 评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。 在J. 中 A. Jacko（ed。 ），人类计算机https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc6650260/●Tian，K。（2018）。缪斯头带：锁定人员的潜在沟通工具。机械工程研究，8，16。 E. A.和V.-C。 M. D.和De F. S.和L. F.和G.-G. A. R.（2009）。评估Neurosky在评估练习中检测注意力水平的可用性。在J.A. Jacko（ed。），人类计算机
托马斯·爱迪生的论文 - Project MUSE
爱迪生在冬天和早春的大部分时间里，都远离纽约的家、商店和办公室。当他于 5 月初返回该地区时，他已经是一个新婚男子，并且是新泽西州 Llewellyn Park 郊区一处乡村庄园的主人。在此期间，他专注于重塑个人生活的细节、创造性发明工作（特别是在留声机电报系统方面），以及对物理世界中力和能量的性质的推测。在开始他的婚姻之旅之前，爱迪生还在家里处理了一系列发明和商业事务。2 月 1 日，他在斯塔顿岛与利兰·斯坦福、亨利·塞利格曼和埃拉斯图斯·威曼等人一起参加了他的铁路电报系统的一次成功公开演示。他可能从几天后袭击该地区的一场暴风雪中获得了灵感，并因此写下了一系列杂七杂八的技术笔记和图纸，其中包括一种使手持煤油灯（如铁路制动员使用的灯）能够抵御强风的设计。他还绘制了一台机器的草图，用于清除街道上的积雪并将其压缩成块，以便在夏季降温。1 2 月中旬，他与查尔斯·巴彻勒的合作正式化，西姆斯-爱迪生电气鱼雷公司成立，巴彻勒为该公司开发了一种电动机，爱迪生希望爱迪生机械厂能生产这种电动机。大约在同一时间，电管公司和爱迪生轴系公司都合并到了爱迪生机械厂。根据账目记录，他似乎还对留声机做了一些实验，尽管
Cytek®Guava®EasyCyte™和Cytek®Guava®Muse®...
图5。该测定法提供了准确的浓度和生存力（A＆B）以及各种细胞样品的精确测量（C＆D）。（a）计数精度，观察到的五个代表性细胞系的连续稀释液（包括粘附和悬浮细胞）的连续稀释液的比较。每个点表示三个采样的平均值。（b）收集了辅助线和悬浮线的五种细胞类型，并在各种细胞浓度上确定了可行性。每个条表示一式三份样本的平均值，误差线代表相应的标准偏差。（c）数据是根据以多个浓度和可行性以及多个操作员（D）为单方的三次测量对30个细胞样品的一式三份测量结果（d）生成的。
托马斯·爱迪生的论文 - Project MUSE
我们非常感谢罗格斯大学和托马斯·爱迪生论文监督委员会的远见和支持。本版由新泽西历史委员会、国家历史出版物和记录委员会以及国家人文基金会提供的资助资金支持。本卷的主要承销由 Cinco Hermanos 基金会提供。我们还感谢 Aribex Inc.、E. Thomas Arnn、Eugene Barretta、Thomas Berkenkamp、Kevin & Patricia Burke、Louis Carlat、Cathy Carpenter、Tara & James Condon、Paul Spehr & Susan Dalton、Peter DeSorcy、Helen Endick、Karen Ferrante、Bernard S. Finn、Dr. Michael Geselowitz、Paul & Lucy Israel、Thomas Jeffrey、David Katz、Gregory & Karen Kushla、David J. Michnal、Abhisek Panda、Crystal Paris、Alexandra Rimer、Rutgers Alumni Associa-tion、David Sloane、Wayne Trester、Lawrence S. Waldman、Jane & Bernard Wallerstein、Daniel Weeks、Jackie Weeks 和 Rachel Weissenburger 的贡献。对于这些组织和个人的慷慨捐助，编辑们深表感谢。
写作课中的人工智能：编辑、合著者、代笔作家还是缪斯？
国会图书馆是世界上最全面的图书馆。它通过玩一个简单的反复试验的语言游戏（猜猜从文本中随机删除的单词）来处理这些数据，以不断改进其知识库，使用 1,024 台强大的计算机每天 24 小时运行，预计耗时 34 天。结果是一个拥有 1750 亿个参数的神经网络，这是人类大脑中突触的电子模拟。随着 GPT-3 在庞大的文本语料库中经过数十亿次试验掌握猜单词任务，该系统获得了词汇、句子结构、单词内涵、世界事实、写作风格等知识。然后它可以使用这些知识来响应各种各样的请求。当然，它没有每个人通过经验和互动获得的对世界的理解，所以可以说它有知识的深度但缺乏广度。
在《 Lewisham Gateway》的故事中20年-Muse
Lewisham有了新的跳动心，将社区融合在一起，并提供真正需要的东西。 社区，新的居民和游客现在可以享受两条河流，发现所有人都可以在位于刘易森门户中心的Confluence Park上参观和参观。 这也是一个城市绿化计划的结果，该计划促进生物多样性并培养野生动植物和植物。Lewisham有了新的跳动心，将社区融合在一起，并提供真正需要的东西。社区，新的居民和游客现在可以享受两条河流，发现所有人都可以在位于刘易森门户中心的Confluence Park上参观和参观。这也是一个城市绿化计划的结果，该计划促进生物多样性并培养野生动植物和植物。
媒体的人工智能在生成模型时代激发创造力
德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个方面。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“协同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过明智的人工智能决策取得成功。
验证可穿戴 MUSE 耳机的脑电图频谱分析和额叶阿尔法不对称
摘要 — EEG 功率谱密度 (PSD)、个体 alpha 频率 (IAF) 和额叶 alpha 不对称 (FAA) 都是 EEG 频谱测量，已广泛用于评估实验和临床环境中的认知和注意力过程，并且可用于现实世界的应用（例如远程 EEG 监测、脑机接口、神经反馈、神经调节等）。高密度 EEG 记录系统的成本高、移动性低、准备时间长，这些因素限制了其潜在应用。低密度可穿戴系统解决了这些问题，并可以增加对更大和多样化样本的访问。本研究测试了低成本、4 通道可穿戴 EEG 系统 (MUSE) 是否可用于快速测量连续 EEG 数据，从而产生与研究级 EEG 系统 (64 通道 BIOSEMI Active Two) 相似的频率分量。我们将参考乳突的 MUSE EEG 数据的频谱测量与具有两个不同参考的 BIOSEMI EEG 数据的频谱测量进行比较以进行验证。我们特意收集了最少量的数据来测试实际应用的可行性（EEG 设置和数据收集在 5 分钟内完成）。我们表明 MUSE 可用于检查所有频带的功率谱密度 (PSD)、单个 alpha 频率 (IAF；即峰值 alpha 频率和 alpha 重心) 和额叶 alpha 不对称。此外，我们观察到使用 MUSE 记录的 alpha 功率和不对称测量具有令人满意的内部一致性可靠性。估计 PAF 和 CoG 频率上的不对称性与传统方法（整个 alpha 波段）相比没有产生显着优势。这些发现应推动在大量参与者样本中使用可穿戴神经技术进行人类神经生理监测，并提高其在现实环境中实施的可行性。关键词——可穿戴 EEG、功率谱密度、频域、信号验证、额叶 alpha 不对称、单个 alpha 频率 (IAF)。
使用 MUSE 2 低成本系统记录的心脏和神经动态对模拟飞行操作期间的心理负荷进行分类
低成本、高便携性生理系统的进步为监测人类在日常生活活动和驾驶飞机等更复杂任务中的认知过程提供了良好的机会。Muse 2 系统结合了脑电图 (EEG) 和光电容积描记法 (PPG) 传感器，可以提取时域、频域和心率中的神经动力学特征。在一项研究中，我们为五名飞行员配备了 Muse 2 系统，让他们执行低负荷和高负荷交通模式任务以及被动听觉异常任务。组级分析显示，与低负荷条件相比，参与者在高负荷下表现出更高的平均心率、更低的 alpha 波段功率谱密度、更低的 P300 幅度。这些结果与之前在高度控制的环境和研究级仪器中进行的实验室研究一致。基于 EEG 频率特征，在单次试验基础上对两种水平的心理工作负荷进行分类的准确率达到 93.2%。事后分析显示，分类器主要依赖于 beta 和 gamma 波段的运动伪影特征。使用心率和 ERP 特征的分类器分别达到 76% 和 77.8% 的分类准确率。尽管该系统很有趣，但它在移动和神经人体工程学应用方面存在一些局限性，特别是电极数量有限，阻碍了使用先进的信号处理技术来解决信号中的噪声和伪影。
能量社区和网格*
（Grant Amorce）的财务支持。†HEC LIEGE，LIEGE大学，LCII；核心（uclouvain）和cesifo。 电子邮件：agautier@uliege.be。 •Neoma商学院电子邮件：Julien.jacqmin@neoma-bs.fr。 §MRE，MUSE，MUSE和LABEX“ Entreprendre”，法国蒙彼利埃。 电子邮件：†HEC LIEGE，LIEGE大学，LCII；核心（uclouvain）和cesifo。电子邮件：agautier@uliege.be。 •Neoma商学院电子邮件：Julien.jacqmin@neoma-bs.fr。 §MRE，MUSE，MUSE和LABEX“ Entreprendre”，法国蒙彼利埃。 电子邮件：电子邮件：agautier@uliege.be。•Neoma商学院电子邮件：Julien.jacqmin@neoma-bs.fr。§MRE，MUSE，MUSE和LABEX“ Entreprendre”，法国蒙彼利埃。电子邮件：