哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成,这些神经元以毫秒级的时间尺度运行,而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络(例如大脑皮层)呈现出分层结构,其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而,对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里,我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略,即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性,允许使用超薄金属芯(低至 < 1 µ m)和可忽略不计的杂散电容,因此实现了高信噪比(< 25 µ V RMS 本底噪声,SNR 高达 25)。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积,这与芯直径基本无关。我们表明,可以减小微线尺寸,以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤,并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法,将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维,这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列,例如电刺激设备。
在海军先前的资助下,斯克里普斯鲸鱼声学实验室使用声学记录包 (ARP) 和高频声学记录包 (HARP) 收集了大量被动声学数据。如果没有适当的数据存档方法,这些数据可能会损坏或丢失。美国国家环境信息中心 (NCEI) 一直致力于创建国家基础设施,以保存被动声学监测数据并使其可供公众获取以供未来分析。该项目将重点保存 1999 年至 2009 年间收集的最古老的数据集,总计约 100 兆兆字节 (TB) 的记录数据。存档这些数据集包括合并数据集、确保元数据完整性以及将这些数据集物理传输到 NCEI。项目团队将与海军实体和 NCEI 工作人员合作,开发和简化存档流程,以提高未来存档工作的可行性。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图(EEG)信号的视觉图像,由于其在脑部计算机接口中的应用,引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法,其中第一步是获得脑电图衍生的特征,以稳健地学习深度代表,然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务,以进一步支持概括性索赔。我们观察到,与脑电图和图像之间的联合代表学习相比,在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后,我们提出了一个新颖的框架,将看不见的图像转换为脑电图空间,并以近似值重建它们,从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9%和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13%,这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13%,这比GAN 1中的最先进的表现效果。
图 2) ENG 分类信号处理的示意图;a) 记录的 ENG 数据集分为训练集和测试集;b) 预处理块应用信号分割和去噪;c) 从运行观察窗口提取和选择特征;d) 数据驱动的分类模型训练;e) 使用从训练中校准的模型对从测试集中提取的特征进行验证以进行类别预测;f) 根据分类器结果驱动设备的决策规则。
摘要:本研究提出了一种新的梦境记录方法,该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态,并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程:首先,使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容;其次,采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号,从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法,它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而,虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大,但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里,我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略,为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成,这些微线与大规模微电极阵列(如相机芯片)配对。该系统具有出色的记录性能,通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成,将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
在小尺度的限制中h→0(更精确,但雄辩的定义较少由(12)提供)。该工具的第一个成功是,它允许丢弃通过FBM在小尺度下对完全发育的湍流速度建模的可能性;实际上,此过程具有线性缩放函数,这不是湍流数据的情况,请参见[32]和Ref。其中。关于对缩放函数提供的信息的理解的关键步骤是由于U. Frisch和G. Parisi在1985年引入的关键思想而获得的[60]:他们将缩放函数的严格凹入性解释为表明所分析函数的点型规律性所赋予的不同值的存在。让我们更加精确:局部界限函数f:r→r的指数定义如下。