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用于脑计算机接口应用程序的数据集，卷II
非侵入性脑部计算机界面（BCIS）是一种令人兴奋的技术，它为大脑与计算机之间的通信提供了通道。bcis可用于交流（Brumberg等，2018; Chaudhary等，2016），康复（Cervera等，2018），娱乐设备（Gürkök等，2017），以及其他应用程序（Finke等，2009; Makeig et e e e ectig et al。，2011）。在本研究主题的第一卷（Daly等，2021）中，我们发布了包括通过多种模式和BCI范式记录的信号的数据集，包括新型事件相关电位（ERP）（ERP）和基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCIS的bcis，Motor bcis，Motory bcis，BCIS，BCIS，BCIS，a bciiss a a，a bcis，a bciS a效率，效果，尼古丁成瘾的BCIS以及静止状态数据。但是，BCI的研究正在不断发展，对新的公开数据集的需求越来越不断发展。的确，BCI技术的持续发展取决于许多不同的研究领域的进步，这些研究领域可以单独和集体地改善BCI系统的各个方面，包括信号获取，处理，分类，分类和用户界面设计。尽管如此，只有少数高质量的公共可用数据集可以在这些数据集上开发，评估和比较新的系统，工具和技术。此外，这些数据集的大小和数量相对较小，将过度拟合的风险引入了使用这些数据集开发和评估的方法。为了继续应对这一挑战，该研究主题提供了第二个出版物和相应数据集的集合。换句话说，BCI研究的可靠性和可重复性可能会因缺乏和稀疏性数据集而阻止。他们报告了在世界各地BCI研究实验室的开发，培训和评估过程中记录的生理数据集。用脑电图（EEG）和附近的红外光谱（FNIRS）收集数据。刺激范围内的刺激表现涵盖了不同的感觉方式。Botrel等人的文章。描述了一项关于神经反馈范式中关于α下调和
平板电脑Tab-Ex®05DZ2 Tab-ex05-dz2-*
4G LTE FDD：B1（2100），B2（1900），B3（1800），B4（AWS），B5（850），B7（2600），B8（900），B12（700），B13（700），B17（700），B17（700），B20（700），B20（800），B26（800），B26（B26（850），B26（850） （AWS 3），B68（700）LTE TDD：B38（2600），B40（2300），B41（2500）4x4 MIMO：B1（2100），B3（1800），B4（AWS），B4（AWS），B7（2600），B7（2600），B66（AWS 3），B38（B38（B38），B38（2600），B41，B41（2500）
工业计算机视觉AI标准的游戏状态和未来方向
摘要 - 人工智能（AI）和深度学习（DL）领域的最新进步也导致了计算机视觉领域（CV）（CV）的相应进步，展示了在广泛的高工业兴趣范围内的强大技术解决方案（例如，医疗，医疗，自动驾驶，自动化，自动化等）。尽管简历系统在特定领域的表现出色，但其在工业规模的开发和开发尤其需要解决与已发达AI模型的可靠性，透明度，可信度，安全性，安全性和鲁棒性有关的要求。后者提出了开发高效，全面和广泛的工业标准的必要性。在这种情况下，本研究调查了有关工业计算机视觉AI标准的发展的当前发挥状态，强调关键方面，例如模型可解释性，数据质量和法规合规性。尤其是对主要国际标准化机构提出的对启动和正在制定的简历标准进行的系统分析（例如ISO/IEC，IEEE，DIN等） 执行。 对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。 索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业ISO/IEC，IEEE，DIN等）执行。对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业
为可持续燃料的未来提供动力
成为计算机科学和工程学是一个四年的本科学位，侧重于计算硬件和软件的设计，构建，操作和维护。该计划探讨了现代计算机科学与相关技术之间的相互作用，将数学和设计原理开发到现代计算系统中。课程包括数字电子设备，算法分析设计，微处理器，操作系统，编程语言，计算机网络，DBMS，系统软件，加密和网络安全，移动通信，临时网络，绩效评估等等。要符合该计划的资格，学生必须在科学流中通过10+2，至少具有50％或同等的CGPA。一些机构也可以进行入学考试。该课程分为八个学期，涵盖了诸如计算技术，数字原理和系统设计，计算机架构，数据库管理系统，操作系统，软件工程，数据通信和计算机网络，微处理器和微控制器等的主题。####是计算机科学与工程学期-VII-IX **选修课：**1。.net＆c＃编程2。临时和传感器网络3。数据库上的高级主题4。生物信息学技术5。网络取证6。计算智能7。云计算和服务8。数据库调整9。数字图像处理10。数据仓库和数据挖掘11。电子学习技术12.免费和开源软件14。工程伦理与人类价值观13。游戏计算和游戏编程15。图理论与组合学**实践：**1。计算机图形和多媒体实验室2。移动应用程序开发实验室3。软件开发实验室**学期-VIII-IX：** 1。选修课：人类计算机相互作用2。信息检索和管理3。中间件技术4。纳米计算和自然语言处理5。网络分析和管理6。分布式系统的原理，嵌入式和实时系统7。加密和网络安全原则8。语义网9。软件代理和软件质量和测试10。面向服务的体系结构**项目工作：** **课程适合性：**该课程适合具有良好沟通技巧，分析思维，决策能力，团队合作经验以及口头和书面思想的能力的人。**就业领域：**1。政府部门2。大学与大学3。农业部门4。航空航天和防御5。金融服务6。医疗保健部门7。制造公司8。零售部门9。电信公司**工作类型：**1。建筑师2。助理教授3。BSM技术顾问4。计算机视觉算法科学家5。计算机科学家 /计算机科学老师6。< / div>大型机网络系统支持7。软件工程师8。员工测试开发工程师工程学学士学位（BE）计算机科学计划的重点是开发计算机硬件和软件。这是工程课程的一部分，对于对计算机科学和相关领域感兴趣的学生，有广泛的工作机会。符合条件，有抱负的人必须以科学背景完成高中教育，并清除了入学考试。没有年龄限制或入学的特定标准。可以通过在大学/学院网站上提交表格来在线或离线完成申请过程。选择过程涉及在基于科学或其他学科的入学考试中得分良好，以及公认的董事会的10+2分。学生可以参加印度计算机科学课程的各种入学考试，这对于确保入学至关重要。一些顶尖的大学提供具有专业化的计算机科学研究生学位。根据所提供的大学/大学设施和设施，课程费用为25,000至5 LPA（每年十万）。在计算机科学课程中概述了昌迪加尔大学Pilani的计算机科学课程，工程技术学院提供了一个结构化的课程，使学生能够掌握在不同领域中掌握计算机科学知识至关重要的各种主题。该课程提供了计算机系统，软件公司和科学的实践知识。有抱负的候选人应在考试前进行彻底准备，以最大程度地减少最后一刻的压力。关键主题： - 操作系统 - 计算机系统和编程 - 机械工程 - 物理，化学，数学 - CAD通信工程毕业生的需求很高，网络安全，网络开发，科学，游戏，游戏和编程。攻读计算机科学学位可以在印度和国外的顶级私人和公共组织中带来利润丰厚的就业机会，提供了2至14 LPA的薪水[来源：Payscale]。完成课程后，毕业生有资格在各个部门担任初级职位。该领域具有出色的范围和巨大的工作机会。在计算机科学中涉及技术和网络的持续升级。一些潜在的职业道路包括数据科学家，助理教授，软件顾问，计算机工程师，IT官等。为了在这一领域表现出色，有抱负的人应具有解决问题的技能，技术专长和应用创造力。强大的人际交往能力，例如网络，领导和解决冲突也至关重要。其他基本能力包括计算机和技术知识，数学技能，数据分析，软件开发和技术写作。
使用手指运动键入的柔性心脏内脑计算机界面
1。斯坦福大学神经外科系2。Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。 3。 美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4. VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。 工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Neurosurgery系，德克萨斯大学奥斯汀，奥斯汀，德克萨斯州奥斯汀 +这项工作主要在斯坦福大学进行。3。美国加利福尼亚州斯坦福大学斯坦福大学的霍华德·休斯医学院4.VA RR＆D神经园艺与神经技术中心，康复研发服务，普罗维登斯VA医疗中心，美国RI，美国RI 5。工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。 Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学工程学院，布朗大学，美国普罗维登斯，美国，美国6。Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。 马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。 Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Robert J.和Nancy D. Carney脑科学研究所，布朗大学，普罗维登斯，RI，美国7。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经科学和神经记录中心，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州8。Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。 Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学Wu Tsai神经科学学院，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国9。Bio-X研究所，斯坦福大学，美国加利福尼亚州斯坦福大学
18 F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 - 计算层析成像参数，用于预测儿童的预后和毒性
伯基特淋巴瘤（BL），弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和原发性纵隔B细胞淋巴瘤（PMBCL）是儿童和年轻人的常见肿瘤（1）。尽管化学疗法可以显着提高生存率，而无事件的生存率为5年，但对于那些对前线化学疗法复发或反应不佳的患者的预后较差[总生存率（OS）率≤25％]（2）。高剂量化疗可能会诱导延迟作用，包括继发性恶性肿瘤，慢性健康状况和不育（3,4）。作为一种新型的免疫治疗，嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗在许多类型的恶性肿瘤中取得了显着的效果，尤其是在复发或难治性的大B细胞淋巴瘤（LBCL）中，并且治疗效应可以持续使用（5-7）。但是，大多数患者确实会经历复发（8,9）。细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应物细胞相关的神经毒性综合征（ICAN）是常见的与免疫相关的不良事件，必须密切监测，因为它们可能是致命的（10）。因此，重要的是要鉴定预后较差的患者，并且在服用T细胞治疗之前有严重不良反应的风险。作为形态和功能成像的组合，
“我的脸颊变红，大脑变得害怕”：一项计算机辅助采访，探索自闭症频谱中幼儿焦虑的经历
这是作者的手稿的预印本副本。该手稿已发表在发育障碍研究中，K.“我的脸颊变红，大脑变得害怕”：一项计算机辅助采访，探索自闭症频谱中幼儿焦虑的经历。发育障碍的研究，113。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ridd.2021.103940https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ridd.2021.103940
通过计算机视觉和神经元视觉解码人类身份
从传入信息的动态和可变流中提取含义是自然和人工智能的主要目标。以深度学习为指导（DL）指导的计算机视觉（CV）在识别特定身份方面取得了重大进步，尽管有高度可变的属性为1,2。这是神经系统面临的同样挑战，并由概念细胞部分解决 - 响应于人体内侧颞叶（MTL）3-6中描述的特定人员/地方的神经元。然而，由于这些神经元的稀疏编码，访问代表特定概念的神经元受到限制。但是，可以想象，这种解码所需的信息在相对较小的神经元种群中存在。评估神经元种群在自然环境中编码身份信息的很好，我们记录了来自九个神经外科外科癫痫患者的多个大脑区域的神经元活性，这些患者植入了深度电极，而受试者观看了电视系列“ 24”的情节。我们实施了使用随时间变化的人群神经数据作为输入的DL模型，并解码了每个帧中主要特征的视觉存在。在训练和测试DL模型之前，我们设计了一种最小监督的CV算法（与手动标记的数据7的性能可比性相当），以检测和标记每个帧中所有重要字符。这种方法使我们能够将“计算机视觉”与“神经元视觉”进行比较 - 与神经元一部分活动中存在的每个字符相关的脚印，并确定有助于该解码过程的大脑区域。然后，我们在电影查看后的识别记忆任务中测试了DL模型，要求受试者识别出插图中的剪辑段。dl模型激活不仅是通过相应字符的存在调节的，而且还通过参与者的主观记忆来调节他们是否看过剪辑段，以及叙事图中字符的关联优势。所描述的方法可以提供新颖的方法来探究随时间不断发展的动态行为任务中概念的表示。此外，结果表明，即使在MTL以外的大脑区域，也只有数十个神经元的人口活动中存在必要的强构概念所需的信息。
从完整校准到代码调制的视觉诱发电位的零培训 - 脑电脑接口Thielen，J。； Marsman，J.P。； Farquhar，J
抽象目标。通常，由于单个特质和脑电图的非平稳信号属性（EEG），使用用户和会话特异性数据对脑委员会接口（BCI）进行校准。因此，BCIS经历耗时的被动训练阶段是正常的，以防止用户直接操作它们。在这项研究中，我们以逐步的方式系统地减少训练数据集，以最终达到一种无校准的方法，用于代码调制的视觉诱发电位（CVEP）基于BCI，以完全消除繁琐的训练阶段。方法。在广泛的离线分析中，我们将复杂的编码模型与传统的事件相关电位（ERP）技术进行了比较。我们以标准方式校准编码模型，数据仅限于单个类，同时概括所有其他数据，而没有任何数据。此外，我们研究了在线环境中零培训CVEP BCI的可行性。主要结果。通过采用编码模型，可以大大减少培训数据，同时保持分类性能以及ERP方法的解释差异。只有一个类别的数据，甚至根本没有数据，它仍然显示出出色的性能。此外，零训练CVEP BCI在在线拼写任务中达到了高通信率，证明了其可行性用于实际使用。意义。这使我们能够完全跳过训练阶段，并将所有宝贵的时间用于直接操作。迄今为止，这是该场中最快的零训练CVEP BCI，仅使用几个非侵入性水基EEG电极而无需校准而无需校准。这可以最大程度地减少会话时间，并为实用的插件BCI打开了新的令人兴奋的方向。从根本上讲，这些结果验证了所采用的神经编码模型将数据压缩到事件响应中，而没有解释能力的损失与使用完整的ERP作为模板相比。