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使用脑电图信号进行神经营销的调查 - UNB Scholar
摘要 — 神经营销是利用神经科学来了解消费者对产品和服务的偏好。因此，它研究与偏好和购买意向相关的神经活动。神经营销被认为是一个新兴的研究领域，部分原因是每年在广告和促销上花费了大约 4000 亿美元。鉴于这个市场的规模，即使性能略有改善也会产生巨大影响。传统的营销方法考虑以问卷、产品评级或评论形式出现的后验用户反馈，但这些方法不能完全捕捉或解释消费者的实时决策过程。已经提出了各种生理测量技术来促进记录决策过程的这一关键方面，包括脑成像技术（功能性磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG)、稳态地形图 (SST)）和各种生物传感器。EEG 在神经营销中的应用尤其有前景。脑电图 (EEG) 可以检测大脑活动的连续变化，没有明显的时间延迟，这是评估顾客无意识反应和感官反应所必需的。目前市场上有几种类型的脑电图设备，每种都有自己的优点和缺点。研究人员使用其中许多设备对不同年龄组和不同类别的产品进行了实验。由于可以获得深刻的见解，消费者和研究保护组织对神经营销研究领域进行了密切监控，以确保受试者得到适当的保护。本文调查了基于脑电图的神经营销策略的一系列考虑因素，包括可以收集的信息类型、如何向消费者呈现营销刺激、这些策略如何影响消费者的吸引力和记忆力、该领域应用的机器学习技术以及这一新兴领域面临的各种挑战，包括道德问题。关键词：脑电图、神经营销、神经科学、电子商务
使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比
使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
深度学习驱动的电气信号分析
摘要 - 神经疾病代表着重大的全球健康挑战，推动了大脑信号分析方法的发展。头皮脑电图（EEG）和三颅内脑电图（IEEG）广泛用于诊断和监测神经系统状况。但是，数据集异质性和任务变化在开发强大的深度学习解决方案方面构成了挑战。该评论系统地检查了基于EEG/IEEG的深度学习方法的最新进展，使用46个数据集，重点介绍了7种神经系统条件的应用。我们探讨了数据利用率，模型设计和特定于任务的适应趋势，突出了预训练的多任务模型对于可扩展的可扩展解决方案的重要性。为了进步研究，我们提出了一个标准化的基准，用于评估各种数据集的模型以增强可重复性。这项调查强调了最近的创新如何改变神经诊断，并能够开发智能，适应性的医疗保健解决方案。
轻松表达的到来：对 BCI 编码脑信号的版权保护的审查
“版权法中一些最具开创性的发展是由技术变革推动的……有必要将技术与前电子时代的法律原则相协调。”1 Sweet 法官的主张——国会和司法机构必须努力将新技术与根深蒂固的法律原则相协调——是不言而喻的。事实上，在 Sweet 法官就 Matthew Bender & Co. v. West Publishing Co. 一案发表异议书的一个多世纪前，最高法院在 Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony 一案中就考虑了国会是否有宪法权利授予照片版权保护。3 米勒大法官代表全票通过了判决，他指出这个问题“并非没有困难”。4 Burrow-Giles 一案的上诉人辩称，与美国宪法第一条第 8 款相反，
BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
基于 KNX 的脑信号控制照明系统（...
摘要：KNX 协议被广泛用作楼宇和家庭自动化以及控制照明、暖通空调、遮阳和安全系统的标准，此外，人们越来越需要通过脑信号来控制电器，以帮助行动不便的人。因此，将 KNX 协议和脑信号 (EEG) 结合起来，提出一个基于 KNX 的系统（例如由脑信号直接控制的照明系统）非常重要。所提出的系统由三部分组成。最初，第一部分用于检测来自大脑皮层的 EEG 信号。第二部分是我们研究的核心，它代表一个网关，接收检测到的 EEG 信号，对其进行分析，生成适当的 KNX 命令，并将这些命令发送到所提出的系统的最后部分；它是使用 KNX 协议实现的照明系统 (LS)。
利用多个客户信号实现动态个性化
1 我们假设该问题为马尔可夫决策过程，而不是部分可观察的马尔可夫决策过程（即允许客户特征任意依赖于历史数据，而不是马尔可夫决策过程）。该过程的客户特征满足马尔可夫性质，因此该假设是合理的，因为公司可以整合一整套观察到的特征，从而有效地总结长期历史，而不是仅仅依赖于前一时期的行为。例如，在我们的实证环境中，我们考虑了样本期开始时的游戏行为、过去一周的行为以及前一天的行为。