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州计划修正案公告 - 2024 年 10 月
宾夕法尼亚州职业康复办公室 (OVR) 已起草了对 2024-2027 年综合州计划 VR 服务部分的拟议变更，以实施选择顺序。公众意见征询期将于 2024 年 10 月 7 日至 2024 年 10 月 28 日开放。要访问州计划草案，请访问 OVR 的出版物页面。公众可以通过向提交公众意见的电子邮件提交意见或在两次州计划公开会议之一期间提交现场意见来对拟议的变更提供反馈。请注意，意见应仅限于拟议的变更。
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多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。
将于 2025 年 3 月 31 日至 4 月 2 日在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE'25) 上发表。最新成果：节能印刷
印刷电子 (PE) 已成为一种变革性技术，旨在解决传统硅基系统的局限性 [1]。印刷设备具有机械灵活性、保形性、无毒性以及超低制造和非重复工程 (NRE) 成本。然而，PE 具有大尺寸特征，导致严格的功率和面积限制，从而使实现复杂的数据路径（如机器学习 (ML) 算法）具有挑战性。利用 PE 的低 NRE 和制造成本，非常规计算范式（如定制（即具有硬连线值的完全定制电路）和近似计算）已被用于实现电池供电的印刷 ML 电路 [2]–[4]。然而，最先进的技术主要致力于减少面积开销，而忽略了能源效率，这对于延长印刷应用中的电池寿命至关重要。在这项工作中，我们解决了这些限制，并提出了一种将最先进的准确度与最高能源效率相结合的 ML 分类器设计。我们专注于支持向量机 (SVM)，因为它们在与 PE 应用相关的分类任务中非常有效，并且设计了顺序打印的 SVM，每个周期计算一个支持向量，压缩所需的计算引擎并最大限度地降低能源需求。此外，选择 One-vs-Rest (OvR) 算法来最大限度地降低与支持向量存储相关的硬件要求。与最先进的方法相比，我们的 SVM 实现了 6.5 倍的平均能量降低，同时实现了更高的准确率。