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EIC WP 2025 信息日录制
马里奥·德拉吉的话“首先，也是最重要的一点，欧洲必须深刻地重新集中其集体努力，缩小与美国和中国的创新差距，特别是在先进技术领域。”“由于缺乏对颠覆性创新的关注和资金分散，公共部门对研发的支持效率低下，限制了欧盟在高风险突破性技术上实现规模化的潜力。”“大学和其他研究机构是早期创新的核心参与者，产生突破性研究并为劳动力提供新的技能。”
EIC WP 2025 信息日录制
马里奥·德拉吉的话“首先，也是最重要的一点，欧洲必须深刻地重新集中其集体努力，缩小与美国和中国的创新差距，特别是在先进技术领域。”“由于缺乏对颠覆性创新的关注和资金分散，公共部门对研发的支持效率低下，限制了欧盟在高风险突破性技术上实现规模化的潜力。”“大学和其他研究机构是早期创新的核心参与者，产生突破性研究并为劳动力提供新的技能。”
eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法eeg记录中ECG和EOG信号的时间序列预测多元时间序列方法
可靠的脑电图（EEG）信号获取对于医疗疾病，脑机构界面（BCIS）和神经科学研究至关重要。然而，心电图（ECG）和电解图（EOG）伪像经常污染EEG记录，损害数据质量和解释性。传统的删除方法可能会扭曲脑电图信号，或需要其他传感器进行ECG和EOG获取。本研究使用多元预测方法将删除伪像作为回归任务，从EEG数据本身重建ECG和EOG信号。我们的方法在两个独立数据集上进行了严格评估，用于ECG和EOG信号，并在不同个体的未见数据上进一步验证。使用平方误差（MSE），平均绝对误差（MAE）和峰值信噪比（PSNR）评估性能。我们的方法实现了与使用实际的ECG和EOG记录的常规方法相媲美的方法，证明了使用原始EOG记录清洁清洁的脑电图和脑电图之间的PSNR为39 dB。这使我们的方法成为经济高效且非侵入性的替代方案。这些发现提出了脑电图噪声过滤研究的有希望的新方向。
neuronal“集合”记录和搜索单元格...
1970年代后期我在达尔豪西大学（Dalhousie University）的研究生时，我与研究生Rob Douglas和我们的博士学位一起工作。顾问格雷厄姆·戈达德（Graham Goddard）关于LTP的协会性能在通往齿状回的穿孔途径中。我们发现合作/协会的故事（McNaughton，Douglas和Goddard 1978）已经叙述（McNaughton 2003）。那时，唐纳德·赫布（Donald Hebb）是达尔豪西（Dalhousie）的名誉教授，在2003年的论文结束时，我描述了赫布（Hebb）对他对突触关联性的想法的回应表明，他对我的建议是正确的，如果我对他的互联阶段和阶段相互融合，那么他对我的建议是更重要的。研究记忆的神经基础。
使用基于 Transformer-encoder 的 EEG 编码器和 GAN 从 EEG 记录中生成视觉刺激
如图 1 所示，感知脑解码 (PBD) 是一种利用不同刺激引起的大脑反应来辨别原始感知刺激（例如视觉或听觉线索）或其某些特征的方法。通常，PBD 在认知和临床两个方面都具有优势。通过 PBD，可以仔细研究与外部刺激相对应的不同大脑活动模式。在临床环境中，大脑解码技术可以用于与患有闭锁综合症或瘫痪等疾病（这些疾病可能会损害运动和发声功能）的个体进行交流。在这种情况下，可以尝试在提供感知刺激的同时重建个体的反应或想象。此外，改进的感知脑解码方法可以用于记忆检索或可视化思维等应用，从而有助于认知研究和康复工作。
心电图记录可预测早期自闭症的可能性
摘要：近年来，自闭症谱系障碍 (ASD) 的患病率不断上升。ASD 的诊断需要由训练有素的专家进行行为观察和标准化测试。ASD 的早期干预最早可在 1-2 岁时开始，但 ASD 的诊断通常要到 2-5 岁才会进行，因此延迟了干预的开始。迫切需要非侵入性生物标记来检测婴儿期的 ASD。虽然之前使用生理记录的研究主要集中在基于大脑的 ASD 生物标记上，但本研究调查了心电图 (ECG) 记录作为 3-6 个月大婴儿的 ASD 生物标记的潜力。我们记录了婴儿在与物体和护理人员进行自然互动时，在正常和高家庭 ASD 可能性下的心脏活动。获得心电图信号后，提取心率变异性 (HRV) 和交感神经和副交感神经活动等特征。然后，我们评估了多个机器学习分类器对 ASD 可能性进行分类的有效性。我们的研究结果支持了我们的假设，即婴儿心电图信号包含有关 ASD 家族可能性的重要信息。在测试的各种机器学习算法中，KNN 在灵敏度（0.70 ± 0.117）、F1 分数（0.689 ± 0.124）、精度（0.717 ± 0.128）、准确度（0.70 ± 0.117，p 值 = 0.02）和 ROC（0.686 ± 0.122，p 值 = 0.06）方面表现最佳。这些结果表明，心电图信号包含有关婴儿患 ASD 可能性的相关信息。未来的研究应考虑心电图和其他自主神经控制指标中包含的信息在婴儿期 ASD 生物标志物开发中的潜力。
理学学士学位（理学学士）的声音记录技术
到德克萨斯州，成功完成了试镜过程，并在每个工作室中可用的空间。 此外，成功的试镜无法自动确保对音乐学院的接受。 转学学生的成绩单将由学术顾问在接受决定之前对学术顾问进行评估，以确保在德克萨斯州可以在这里完成接受和成功的学位计划。 潜在的音乐学生将不允许参加应用音乐和其他音乐专业课程，直到他们根据试镜被接受并与学术顾问会面。 试镜全年定期举行下一个学年的入学率。 由于与校园的地理距离，那些无法亲自试听的潜在音乐专业的学生可能会提交一张代表其表演能力的音频或视频记录，这些能力符合其乐器或声音的试镜准则。 提交记录试镜的截止日期为3月1日（秋季入场）或11月1日（春季入学）。 音乐学院网站上提供了试听要求。到德克萨斯州，成功完成了试镜过程，并在每个工作室中可用的空间。此外，成功的试镜无法自动确保对音乐学院的接受。转学学生的成绩单将由学术顾问在接受决定之前对学术顾问进行评估，以确保在德克萨斯州可以在这里完成接受和成功的学位计划。潜在的音乐学生将不允许参加应用音乐和其他音乐专业课程，直到他们根据试镜被接受并与学术顾问会面。试镜全年定期举行下一个学年的入学率。由于与校园的地理距离，那些无法亲自试听的潜在音乐专业的学生可能会提交一张代表其表演能力的音频或视频记录，这些能力符合其乐器或声音的试镜准则。提交记录试镜的截止日期为3月1日（秋季入场）或11月1日（春季入学）。音乐学院网站上提供了试听要求。
通过共识记录标准的临床指南...
2。简介12铅心电图（ECG）是心脏电活动的图形显示。通常是通过小型便携式机器记录的。ECG具有许多重要用途，主要用于诊断和评估一系列心脏和非心脏疾病，同时也有助于确定预后和指导治疗。尽管该测试易于执行，但通常会错误地进行，这可能导致误诊和不当治疗决定1-7。现代心电图机器的可移植性，低成本和易于使用，使ECG能够记录在各种环境中，包括医院病房和部门，全科医生的外科手术，救护车，体育设施和患者的家园，以及许多员工，许多人都没有经过正式培训和评估录音技术8。这样的人员可能会认为自己有能力9-10，但缺乏有关如何正确记录ECG 11-14的知识。有证据表明，适当的培训导致ECG记录错误15。SCST建议所有记录ECG的人员都接受适当的培训，评估和资格。本文档旨在为从业者提供有关如何记录高质量和技术上正确的ECG的指导，同时观察良好的临床治理，患者隐私和尊严的原则。该指南基于现有的国家和国际标准，研究的证据以及缺乏证据的专家共识。该指南特别适用于记录大多数心电图的医院环境，但有关ECG记录的技术方面的建议具有广泛的适用性。
以交换为中心的神经记录系统
摘要 神经接口可以读取生物神经元的活动，有助于推动神经科学的发展，并为严重的神经系统疾病提供治疗选择。目前，使用多电极接口记录的神经元总数大约每 4-6 年翻一番 [5]。然而，在严格的功率限制下实时处理这种呈指数增长的数据，给传统神经记录系统的计算和存储带来了巨大的压力。现有系统部署了各种加速器以实现更好的每瓦性能，同时还集成了 NVM 以进行数据查询和做出更好的治疗决策。这些加速器可以直接访问有限数量的基于 SRAM 的快速内存，而这些内存无法管理不断增长的数据速率。交换到 NVM 是不可避免的；然而，简单的方法无法在神经元的不应期（即几毫秒）内完成，这会扰乱及时的疾病治疗。我们建议共同设计加速器和存储，以交换为主要设计目标，分别使用计算和存储的理论和实践模型来克服这些限制。
