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使用无线技术通过皮质记录为瘫痪患者访问虚拟键盘
如今，大多数人都患有瘫痪性疾病，这会导致许多残疾，例如无法说话、无法进行任何身体活动，他们很难表达自己的日常需求，但能够使用眼睛并经常移动头部。双瘫、闭锁综合征、四肢瘫痪和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 等少数疾病，患者意识到周围发生了什么，但无法做出反应，因为除了眼球运动和眨眼外，失去了身体中少数随意肌的运动能力。虚拟键盘是这些受害者与人交流并能够访问他们的重要密码的解决方案。本文使用脑机接口 (BCI) 原理。通过访问虚拟键盘，它可以帮助受害者键入将显示在显示器屏幕上的字母，它是使用 Matlab 编程设计的。BCI 原理是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令。信号采集和信号处理由 BCI 组成。关键词：脑机接口 (BCI)、EEG、眨眼、虚拟键盘。DOI 编号：10.14704/nq.2022.20.8.NQ44309 NeuroQuantology 2022；20(8)：2779-2784 简介 有一些瘫痪疾病，例如双瘫、闭锁综合症 [1]、四肢瘫痪和运动神经元疾病，例如肌萎缩侧索硬化症 (ALS) [2]，患者无法移动他们的手和腿。这些疾病会削弱肌肉，还会影响控制随意肌运动的神经细胞。患者将失去控制随意运动的能力。脑电波的研究称为脑电图 (EEG)。1929 年，伯杰通过在人体头骨外部放置许多电极来记录脑电图。与大脑相关的生理功能数据通过这些信号间接传输。大量信号可用于可能的应用。例如，新技术设备与嵌入式设备融合
使用人工智能的乒乓球游戏
论文收到日期：2022 年 8 月 16 日论文接受日期：2022 年 9 月 16 日论文发表日期：2022 年 9 月 26 日摘要 - Pong 是一个简单的游戏。它可以为计算机提供人工智能。模型反应时间，在做出决定之前等待一段时间，两部分策略：模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素以假装计算机是会犯错的。在本文中，尝试通过在计算机开始输球时提高其技能来平衡游戏，或者在计算机占主导地位时使其变得更糟。玩 Pong 很容易。它可以给电脑人工智能。模型精度，其中计算机确切知道球将落在哪里，并添加随机误差因素来模拟计算机不完美。模型响应时间，在做出选择之前等待一段时间。在这项工作中，通过提高计算机开始输球时的能力来平衡游戏，或者在计算机获胜时使其变得更糟。关键词：人工智能，视觉力量，原生状态空间，优化状态空间。
使用 Z 代码 - CMS
Z60 – 与社会环境有关的问题 Z62 – 与成长有关的问题 Z63 – 与主要支持团体有关的其他问题，包括家庭情况 Z64 – 与某些社会心理情况有关的问题 Z65 – 与其他社会心理情况有关的问题 此列表可能会进行修订和补充，以更好地与 SDOH 数据元素保持一致。
使用 Python 实现人工智能
生物神经元有三种主要组成部分：树突、胞体（或细胞体）和轴突。树突接收来自其他神经元的信号。胞体汇总传入的信号。当接收到足够的输入时，细胞就会激发；也就是说，它会通过轴突向其他细胞传输信号。
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
利用人工智能进行电子学习
摘要 本文强调了现代世界中智能系统的不断发展，旨在简化人类的学习。它强调了电子学习的出现，旨在利用人工智能作为高等教育的解决方案来传播知识。电子学习的主要目标是基于合理的技术设计以高效的方式提供高质量的教育。创建电子学习课程是一项复杂而昂贵的任务，涉及许多人和技能。然而，人工智能的最新进展提供了自动化这一过程的可能性。本文提出了一种通过集成人工智能 (AI) 来加强电子学习领域数据安全的创新方法。使用先进的数据分析和统计建模技术，我们可以识别潜在的漏洞并提出主动措施来降低风险。我们的方法使用人工智能实时监控可疑活动并相应地调整安全策略。通过利用人工智能在异常检测和恶意行为预测方面的多功能性，我们的方法可以动态防御新兴威胁。这项研究的结果证明了人工智能驱动的电子学习在确保数据安全的同时优化远程学习过程的有效性。因此，作者提出使用智能系统自动生成电子学习课程，并声称这种方法比传统的课程开发方法更有效。这项研究的重点是电子学习课程的自动生成，然后使用概念图进行评估。研究人员声称，这种方法不仅比传统方法更有效，而且生成的课程质量更高。本文强调了人工智能改变电子学习课程开发和交付方式的潜力，为在线教育提供更高效、更高质量的解决方案。关键词：电子学习、人工智能、自动课程生成、概念图1.引言广义上讲，人工智能（AI）是软件程序或机器假设或学习的能力。到目前为止，人工智能已经习惯于以许多不同的方式在人机之间进行调解；从讨论的科学学科到击败个人选手的国际象棋程序的例子。人工智能已经开始进入教学和学习领域，因为它已被证明是一种引人入胜的手段，可以增强学习材料和策略。电子学习已被证明是一个巨大的
使用人工智能的可能性...
3.3.4.1. 葡萄牙 ................................................................................................ 115 3.3.4.2. 法国 ................................................................................................ 115 3.3.4.3. 中国 ................................................................................................ 116 3.3.4.4. 美国 ................................................................................................ 118 3.3.4.5. 爱沙尼亚 ................................................................................................ 120 3.3.4.6. 荷兰 ................................................................................................ 121 3.3.4.7. 巴西 ................................................................................................ 122 3.4. 法律技术 ................................................................................................ 125
使用人工智能和算法
好消息是，虽然人工智能和机器学习技术的复杂性是新事物，但自动决策却并非如此，而且我们联邦贸易委员会在应对使用数据和算法为消费者做出决策所带来的挑战方面拥有丰富的经验。多年来，联邦贸易委员会提起了许多指控我们执行的涉及人工智能和自动决策的法律违反的案件，并调查了该领域的许多公司。例如，1970 年颁布的《公平信用报告法》（FCRA）和 1974 年颁布的《平等信用机会法》（ECOA）都涉及自动决策，金融服务公司几十年来一直在将这些法律应用于基于机器的信用承保模型。我们还利用我们的联邦贸易委员会法案权力禁止不公平和欺骗性的做法，以解决因使用人工智能和自动决策而对消费者造成的伤害。