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通过低功耗蓝牙实现脑机接口学习的理论...
图 2：Sadtler 等人 (2014) 的 BCI 学习任务。a. 任务结构示意图。受试者首先参与“校准任务”，即他们被动观察屏幕上中心向外的光标移动。记录的运动皮层神经活动用于构建基线解码器并估计内在流形。然后指示受试者在 BCI 控制下执行中心向外的光标移动，首先使用基线解码器，然后使用通过扰动基线解码器构建的扰动解码器。这种扰动可以保持基线解码器与内在流形的对齐（流形内扰动，或 WMP），也可以破坏它（流形外扰动，或 OMP）。b. 内在流形的低维图示及其与本任务中使用的解码器（在方程 3 中定义）的关系。彩色点表示在校准任务的不同试验期间记录的活动模式，由该试验中呈现的光标速度着色。这些刺激的光标速度用右上方插图中的颜色匹配箭头表示，后续光标控制任务中使用的光标目标用绿色菱形表示。引起的神经活动模式主要位于灰色矩形所示的二维平面内，即所谓的内在流形。三个假设的一维解码器用彩色箭头表示，分别标记为基线解码器、WMP 和 OMP。通过将各个活动模式投影到相应的解码器向量上，可以可视化这些解码器的线性读数的相应分量 y 1 。这以绿色标记的一个活动模式为例，图中显示了其在三个解码器上的投影。由于该活动模式靠近内在流形，因此它会从基线解码器和 WMP 产生较大的读数（即远离原点，在三个解码器的交点处），而基线解码器和 WMP 都与内在流形很好地对齐。相比之下，此活动模式通过 OMP 的读数要弱得多（即其在此解码器上的投影更接近原点），因为此解码器远离固有流形。重要的是要记住，此插图是真实任务的简化卡通，其中固有流形是高维的（8-12D 而不是 2D），并且 BCI 任务依赖于两个读数（y 1 ，y 2 ），而不是一个。
用（计算机）鼠标查看：如何揭示问题……
1 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯, CNRS, 格勒诺布尔 INP, LJK, 38000 格勒诺布尔, 法国 2 雷恩大学 2, LP3C EA 1285, 35000 雷恩, 法国 3 大学格勒诺布尔阿尔卑斯大学。Savoie Mont Blanc，LIP/PC2S，38000 Grenoble，法国 这项工作得到了 Pôle Grenoble Cognition 和法国国家研究机构在“Investissements d'avenir”计划 ANR-15-IDEX-02 和 ANR-11-LABX-0025-01 框架内的支持。我们感谢 Alisée Bruno 在实验 1 中对数据收集的帮助。*通讯作者：Annique Smeding，BP 1104，73011 Chambéry cedex，法国。电话：+33 4 79 75 85 89；电子邮件：annique.smeding@univ-smb.fr Jean-Charles Quinton，LJK - Bâtiment IMAG， 700 Avenue Centrale, 38401 Domaine Universitaire de Saint-Martin-d'Hères，电话：+33 4 57 42 17 78，电子邮件：quintonj@univ-grenoble-alpes.fr
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
利用高性能单光子探测器实现量子计算机、网络和通信
• 高宽带检测效率（接近 1，许多 𝝀） • 超高时间精度（数十皮秒） • 超低暗计数率（< 1 cps） • 超高检测率（> 1 Gcps） • 出色的 PNR 性能
脑机接口标准化与应用...
ADHD 成人注意力缺陷多动障碍 ASD 自闭症谱系障碍 BCI 脑机接口 CBT 认知行为疗法 CNV 偶然负变异 DOC 意识障碍 ECoG 皮层脑电图 EEG 脑电图 ERD 事件相关去同步 ERP 事件相关电位 fMRI 功能性磁共振成像 fNIRS 功能性近红外光谱 ICT 信息和通信技术 LFP 局部场电位 MEG 脑磁图 MDD 重度抑郁症 MCS 微意识状态 MI 运动意象 PTSD 创伤后应激障碍 rTMS 重复经颅磁刺激 SMR 感觉运动节律 SSSEP 稳态体感诱发电位 SSVEP 稳态视觉诱发电位 sEEG 立体脑电图 tACS经颅交流电刺激 tFUS 经颅聚焦超声刺激 UWS 无反应觉醒综合症 XR 扩展现实
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
概率脉冲神经元网络——计算机时代的神经数学
本书介绍并研究了一类生物神经网络的随机模型。生物神经网络是一个具有大量相互作用的组成部分（神经元）的系统。每个神经元的活动都用一个点过程表示，即神经元发出动作电位（也称为脉冲）的连续时间。一般认为，脉冲活动是系统编码和传输信息的方式。我们对大脑皮层工作原理的大部分理解都源于对点过程的实际观察数据。神经生理学家通过平均或聚合来分析这些数据，构建了所谓的刺激周围时间直方图（46）。据我们所知，（50）是第一个估计脉冲时间序列强度的人，即使他没有使用数学框架，顺便说一句，数学框架当时还不存在。 (46) 即使不使用术语，也清楚地将数据以数学形式表示为点过程的实现。点过程形式主义的明确使用将在 (25) 一书中出现。我们认为，脉冲序列系统的现代统计研究始于 70 年代的 Brillinger（例如，参见 (11) 和 (13)）。点过程是时间点的随机序列。确实有生物学证据表明，神经元的脉冲活动本质上是随机的。按照 Brillinger 的说法，在我们的模型中，给定神经元的脉冲概率是其膜电位的函数。膜电位可以粗略地定义为一组相邻神经元（称为突触前神经元）的整体活动之和。当神经元脉冲时，其膜电位被重置为平衡电位。同时，如果受到影响，则神经元集会经历膜电位
包含用户个人资料信息的大型脑电图数据库，用于运动想象脑机接口研究
我们展示并分享了一个大型数据库，其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号，这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的，分为 3 个数据集 (A、B 和 C)，所有数据集均使用相同的协议记录：右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验（每个类别 120 次），代表超过 20,800 次试验，或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码（在开源平台 OpenViBE 中执行）。这样的数据库可用于各种研究，包括但不限于：(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系，(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化，(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
计算机科学博士后研究员——24个月
大量合同研究活动（每年 1100 万欧元的研究和创新合同），主要与工业合作伙伴开展 25% 为国际学生，TIME 网络和 EULIST 欧洲大学成员 科学、技术和工业文化中心 - La Rotonde - 在法国独一无二，对社会影响重大（每年超过 50,000 名游客） 舒适的工作场所，公共交通便利，靠近高速公路 公共交通费用报销高达 75%（视条件而定） 可持续流动套餐 员工委员会为体育、休闲、文化和社交活动提供补贴 部分远程工作的可能性 49 天年假