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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
设计用于声音表达的脑机接口
脑机接口 (BCI) 对患有运动障碍的患者有益，因为它为他们提供了一种创造性表达的方式，从而改善心理健康。BCI 旨在建立大脑和计算机之间的直接通信媒介。因此，与传统的音乐接口不同，它不需要肌肉力量。本文探讨了使用基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的 BCI 构建声音合成器的潜力。它研究了使运动障碍患者能够表达自己的新方法。它提出了一个称为声音表达的新概念，即纯粹通过声音合成来表达自己。它介绍了基于 BCI 的声音合成器的新布局和设计，并讨论了这些接口的局限性。对不同的声音合成技术进行了评估，以找到适合此类系统的技术。基于声音表达所支配的框架来评估和比较合成技术。
输入过程输出示例
计算机通过使用称为程序的规则来处理他们从用户或其他来源获得的信息来工作。他们使用称为CPU（中央处理单元）的特殊部分来完成这项工作。CPU只能与提供给它的信息一起使用，例如数据或收集的信息。完成处理后，它会发出它的发现，我们称之为输出。考虑制作食谱：您放入一些成分（输入），然后对它们进行一些操作（进程）以获取最终盘子（输出）。这有点像计算机的工作方式！如果您想解决问题，则需要知道所包含的信息（输入），它对该信息（过程）的作用以及您从中得到什么（输出）。一台计算机就像电子助手一样，从用户那里获取数据，对其进行工作，回馈结果并存储信息。它有一个称为输入程序输出的东西，其中有一些信息（输入），对其进行一些工作（过程），然后将其发现的内容（输出）发送回。输出可以是文本，声音，图像，甚至只是一个简单的答案！计算机依靠各种设备来用于不同功能。中央处理单元（CPU），存储设备和网络设备在计算机系统的整体功能中起着至关重要的作用。本文探讨了计算机中使用的内部和外部硬件设备，了解它们在启用有效计算方面的意义。计算机科学涵盖了计算机及其应用的研究，涵盖了硬件和软件方面。内存设备对于存储处理所需的数据和说明至关重要。CPU是计算机的大脑，执行计算，执行说明和协调其他硬件组件的活动。为CPU功能贡献的关键设备包括处理程序，该处理器执行程序指令以及多核处理器，由多个处理单元组成，它们共同执行任务。这些可以分类为RAM，ROM和缓存内存。RAM是一个挥发性内存，在计算机运行时暂时存储数据，从而可以快速访问信息。ROM是一种非易失性存储器，它存储无法修改的永久说明和数据。存储设备负责计算机系统中的长期数据存储。即使关闭计算机并可以供将来检索，它们也会保留数据。常见的存储设备包括硬盘驱动器（HDD），固态驱动器（SSD），USB闪存驱动器，存储卡，光盘，网络连接存储（NAS），云存储，外部硬盘驱动器，磁性磁带和软盘。输入设备促进用户与计算机系统的交互，依靠输入设备来启用用户和计算机之间的交互。这些设备允许用户提供用于处理的数据，并提供诸如键入或单击之类的命令。常见的输入设备包括：键盘鼠标触摸屏扫描仪网络摄像头麦克风输出设备当前的数据输出设备显示或向用户显示了当前处理的数据和信息，使其可感知和可用。计算机输入设备的示例包括键盘，鼠标，操纵杆，网络摄像头等。示例包括：监视打印机扬声器耳机音频投影仪网络设备使通信网络设备促进了多个计算机和设备之间的通信和数据传输，从而使计算机网络的创建和信息交换。通用网络设备包括：路由器开关调制解调器计算机输入设备允许用户将数据输入计算机系统，例如在键盘上键入或单击鼠标。计算机处理设备（也称为CPU）通过将输入（数据）转换为输出（信息）来执行计算机程序和说明。CPU负责在RAM的帮助下解释程序说明和处理数据，RAM临时存储数据和程序说明。计算机输出设备以对人类有意义的形式显示处理的数据。示例包括打印机和监视器。计算机存储设备允许计算机存储和检索数据和信息。有两种类型：主要存储设备，例如RAM和ROM，它们的存储容量较小，并且关闭电源时丢失了信息；和辅助存储设备，例如HDD，它们存储了更长的时间。注意：使用“添加拼写错误（SE）”方法重写文本。ROM内存解释了如何正确使用它！ROM内存是一种永久存储数据的非易失性存储器。它包含有关制造商的信息，只能从其名称中读取，表明它不能以任何方式进行编辑或修改。示例包括硬盘驱动器，闪存磁盘，内存卡等。这种类型的内存用于存储基本的输入/输出系统（BIOS），该系统提供了启动计算机的基本信息。相比之下，辅助存储设备旨在存储长时间的数据，但它们缺乏控制和逻辑功能。这些设备可以外部连接或使用总线电缆连接，并且通常具有高存储能力和快速数据访问时间。最常见的辅助存储设备是磁性存储，它具有较大的存储能力和快速的数据访问速度。光存储设备（例如CD-ROM，DVD和磁带存储）也提供了大量的存储容量，并且可以编辑。计算机用户的信息通常存储在这些设备上，从而使用户可以在操作过程中检索它。此外，一些设备（例如数码相机和触摸屏）既用作输入和输出设备。一个信息系统是从特定形式（电气，机械或生物学）中获取数据的，并使用算法将其转换为另一种形式。计算机系统是此类系统的一个示例，其组件包括下图中所示的输入，处理，输出和存储设备。
大规模研究性别对运动想象脑机接口中 μ 节律抑制的影响
摘要 运动想象脑机接口 (MI-BCI) 的最大问题是 BCI 性能不佳，即“BCI 效率低下”。尽管过去的研究试图通过调查影响用户 MI-BCI 性能的因素来寻找解决方案，但问题仍然存在。与 MI-BCI 性能相关的研究因素之一是性别。关于性别对用户控制 MI-BCI 能力的影响的研究仍无定论，主要是因为过去的研究样本量小且性别分布不均衡。为了解决这些问题并获得可靠的结果，本研究将四个 MI-BCI 数据集合并为一个包含 248 个主题且性别分布均等的大型数据集。数据集包括来自两性健康受试者的 EEG 信号，这些受试者按照 Graz 协议执行了右手和左手运动想象任务。分析包括从 C3 和 C4 电极中提取 Mu 抑制指数，并比较女性和男性参与者之间的值。与之前的一些研究结果不同，这些研究报告了女性 BCI 用户在调节 mu 节律活动方面的优势，我们的结果并未显示两组的 Mu 抑制指数之间存在任何显着差异，这表明性别可能不是 BCI 性能的预测因素。
通过计算机辅助药物设计开发新型 Lin28 抑制剂
Lin28 是癌症干细胞基因网络的关键调节因子，可促进各种肿瘤的治疗耐药性肿瘤进展。然而，目前还没有一种 Lin28 抑制剂被批准用于治疗癌症患者，这促使人们探索新型化合物作为临床试验的候选药物。在本文中，我们将计算机辅助药物设计 (CADD) 与定量生化和生物测定相结合。这些努力导致发现 Ln268 是一种候选药物，它可以阻止 Lin28 与其 RNA 底物结合并抑制 Lin28 活性。Ln268 抑制了 Lin28 介导的癌细胞增殖和球体生长。核磁共振波谱的结果证实，Ln268 扰乱了 Lin28 锌指结构域的构象，验证了 CADD 的合理药物设计。Ln268 的抑制作用依赖于癌细胞中 Lin28 蛋白的表达，突显了 Ln268 有限的脱靶效应。此外，Ln268 可与多种化疗药物协同抑制肿瘤细胞生长。总之，Ln268 是针对 Lin28 的有希望的候选药物，值得进一步研究用于癌症治疗。
视觉指导自动化：使用GPT和计算机视觉填充Web表单的通用方法
将计算机视觉方法与GPT（生成预训练的变压器）模型相结合，该研究提出了一种新颖的方法，可以使基于Web的形式填充任务自动化。建议的系统可以通过建议的系统来适应不同的形式，该方法可以通过视觉上的Web页面上检测和标记互动元素。这使其可以超越硬编码的DOM元素相互作用的限制。显着的进步包括利用计算机愿景识别和标记表单元素，并集成GPT模型以语义读取表单字段并产生适合上下文的响应（例如，使用简历数据）。加上AI指导的判断是使用多功能动作系统进行的，该系统模仿了类似人类的相互作用，例如打字，点击和滚动。填充案例研究的自动化工作申请表展示了该系统的功效，并突出了其广泛的在线自动化活动的潜力。
计算机模拟方法-dehesa@unex.es
摘要这项研究的目的是模拟不同的步行适应策略及其对肌肉活动的影响，同时改变髋关节扩展辅助运动中外套件的锚点位置。尤其是，在不同水平的辅助力驱动水平上评估肌肉激活和代谢功耗，从而改变了锚点的位置。opensim软件用于以舒适的步态速度对10名老年受试者进行模拟，同时改变大腿的锚点位置。与无助的步态相比，位置低于40％（近端）的扩展援助需要增加代谢成本以维持步态特征。在40％的情况下，能耗对应于无助的步态。从50％的近端到远端位置，观察到代谢成本的降低，最低为80％。锚点不同位置的代谢成本的变化反映在肌肉活动中，当电缆的总长度的40％以下时，肌肉活动的变化会增加，并且从该位置开始下降。在外部驱动期间，可以优化髋屈肌和伸肌肌肉所表现出的激活水平和代谢成本。跨越未由外套件引起的关节的肌肉的动力学不受驱动的影响。结果和分析提供了信息，以优化外钉设计中的致动轮廓，以帮助老年人步态，从而促进积极的衰老和改善康复常规。