XiaoMi-AI文件搜索系统
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一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
在空气 - 磁性液体界面上微型和毫米大小的颗粒的运动和捕获
了解颗粒在空气界面上的运动可能会影响广泛的科学领域和应用。diamagnetic颗粒在空气 - 磁流体界面上流动，是磁体的排斥运动。在这里，我们显示了一种运动机制，其中吸引了空气 - 磁流体界面上的磁磁颗粒，并最终被困在距磁铁偏低的距离处。还已经研究了磁性颗粒的行为，并在一个统一的框架中对运动机制进行了理论，表明颗粒在空气 - 磁磁性 - 液体界面上的运动不仅受磁能的控制，而且是由液体磁性磁性远程绘制的磁性构成的曲率相互作用，并且是液体磁性磁性的磁性磁性磁性的磁性磁性，且磁性磁性的磁性。有吸引力的运动机制已应用于定向的自组装和机器人粒子引导中。
熔融池湍流对用激光和粉末
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一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
通过分布式光遗传皮层反馈在闭环脑机接口中进行学习
摘要 目的 在通过脑机接口操纵假肢的过程中，皮质表面的分布式微刺激可以有效地向受试者提供反馈。这种反馈可以向假肢使用者传达大量信息，可能是获得假肢的精确控制和实施的关键。然而，到目前为止，人们对解码此类模式的生理限制知之甚少。在这里，我们旨在测试一种旋转光遗传反馈，该反馈旨在有效地编码假肢中使用的机器人执行器的 360° 运动。我们试图评估通过闭环脑机接口控制假肢关节的小鼠对其的使用情况。 方法 我们测试了小鼠优化虚拟假肢关节轨迹的能力，以解决奖励性伸手任务。它们可以通过调节初级运动皮层中单个神经元的活动来控制关节的速度。在任务期间，投射到初级体感皮层上的模式化光遗传刺激不断向小鼠传递有关关节位置的信息。主要结果 我们表明，小鼠能够在任务的主动行为环境中利用连续、旋转的皮质反馈。小鼠通过更频繁地检测奖励机会，以及通过将关节更快地移向奖励角区，并在奖励区停留更长时间，实现了比没有反馈时更好的控制。控制关节加速度而不是速度的小鼠无法改善运动控制。 意义 这些发现表明，在闭环脑机接口的背景下，可以利用具有优化形状和拓扑的分布式皮质反馈来控制运动。我们的研究直接应用于机器人假肢中经常遇到的旋转关节的闭环控制。 1. 简介
概念d'une界面cerveau-cour-cour pur贡献者交流患者d'unescléroseLatéraleAmyotrophique
Camille Thillier，Elena Parsy，Lorraine Charles，Pierre-Baptiste Mathieu de Carvalho，Laurent Bougrain等。设计脑部计算机界面以促进肌萎缩性侧索硬化症患者的通信。loria; IDMC（统一洛林）。2024。hal-04521816
原子量尺度测定LA0.7SR0.3MNO3/SRTIO3接口的磁性和化学计量法：反滞后>的研究
在过渡金属氧化金属异质结构的界面处的相关性和电子重建的摘要为调整其独特的物理特性提供了新的途径。在这里，我们研究了界面非色化和垂直相分离对磁性特性的影响，以及外部上马la 0.7 SR 0.7 SR 0.3 MNO 3（LSMO）/SRTIO 3（001）氧化物氧化物异构结构的接近性诱导的磁性。我们还重新分辨了该系统报告的最近观察到的逆滞后行为，我们发现，这些行为是从超导螺线管的remanent fird中提出的，而不是从低稳态的LSMO lsmo thin-films中的抗铁磁内交换偶联。结合了原子解析的电子能损失光谱，元素特异性X射线磁性圆形二色性和界面敏感的极化X射线谐振磁磁反射性显示Mn 3 + - 增强的互化lsmo层的形成。 MNO 3，以及界面处的少量O-VACACANCES。这些结果不仅可以提高对相关氧化物界面的磁性和自旋结构的理解，而且还对实际应用有望，尤其是在性能依赖于界面自旋结构控制和旋转极化电流的设备。
卫生，医学和人类计算机界面的耳式生物电子设备
最新的动力和符合微电子制造的进展为健康监测和疾病治疗开辟了机会。其他材料工程的进步，例如导电，皮肤样水凝胶，液体金属，电动纺织品和压电薄膜的开发提供了安全舒适的方式，可以与人体接口。一起，这些进步使具有集成的多模式感应和刺激能力的生物电子设备的设计和工程能够在身体上的任何地方佩戴。在这里特别感兴趣的是，外耳（耳膜）提供了一个独特的机会来设计具有高度可用性和熟悉程度的可扩展生物电子设备，鉴于耳机的广泛使用。本评论文章讨论了能够生理和生物化学感应，认知监测，靶向神经调节以及对人类计算机相互作用的控制的耳朵生物电子设备开发的最新设计和工程进步。从这个可扩展的基础上讲，研究和工程的增长和竞争将增加，以推动耳态生物电子学。这项活动将导致患者和消费者对这些智能耳机式设备的采用增加，以跟踪健康，治疗医疗状况以及增强人类计算机的相互作用。
基于心理状态的自适应界面的案例
跨多个领域（例如航空、汽车和核电行业）的复杂系统操作员需要长时间连续地执行任务。长时间连续使用会导致精神疲劳以及认知灵活性、注意力和情境意识的下降，从而危及复杂操作的安全性和效率。基于心理状态的自适应系统可能是解决此问题的方法。这些系统根据一系列指标推断操作员的当前心理状态，这些指标包括操作员独立测量（例如天气和一天中的时间）、行为（例如反应时间和车道偏差）以及生理标记（例如脑电图和心脏活动）。然后可以以多种方式之一调整操作员与系统之间的交互，以减轻任何检测到的认知状态下降，从而确保持续的安全性和效率。根据手头的任务及其具体问题，可能的调整（通常基于机器学习估计）例如包括修改信息、呈现方式或刺激显着性以及任务调度。自适应系统研究涉及多个领域，包括神经工效学、人为因素以及应用和生态背景下的人机交互，因此需要仔细考虑上述每个方面。本文概述了研究人员在设计基于心理状态的自适应系统时需要考虑的一些关键问题和方面，同时也促进了它们在长期连续使用过程中的应用，为更安全、更高效的人机交互铺平了道路。
贝塔爆发质疑脑机接口的统治力
目前，构建可靠的脑机接口 (BCI) 的努力涵盖了多个方面，从硬件到软件，再到更复杂的实验协议和个性化方法。然而，尽管付出了这些努力，但仍有显著改进的空间。我们认为，一个相当被忽视的方向是将 BCI 协议与基础神经科学的最新进展联系起来。鉴于这些进展，特别是对 beta 频带活动的爆发性特征和 beta 爆发的多样性的描述，我们重新审视了 beta 活动在“左手 vs. 右手”运动想象任务中的作用。目前针对此类任务的解码方法利用了运动想象在感觉运动皮层中产生时间锁定的诱导功率变化这一事实，并依赖于带通滤波功率变化或协方差矩阵，这些矩阵也描述了从不同通道记录的信号中共同变化的功率变化。尽管人们对运动想象过程中 beta 爆发活动的动态知之甚少，但我们假设 beta 爆发的调节方式应该类似于其在执行真实上肢运动时的活动。我们表明，基于 beta 突发调制模式的分类特征产生的解码结果等于或优于多个开放脑电图数据集中通常使用的 beta 功率，从而提供了对这些生物标志物特异性的洞察。