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在实验室外对脑机接口进行基准测试
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏，模拟辅助 BCI 的实际应用，主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用，这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战，描述了基准测试游戏的设计，然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的规则。本文介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性（例如，我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素），但它可以成功地用于分析现实、结构性较差条件下的 BCI 性能。将来，基准测试游戏的参数可以进行修改，以更好地模拟不同的应用（例如，需要比其他命令更频繁地使用某些命令）。此外，Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
日常界面的触觉交互设计
本章旨在为新手设计师提供背景知识和指导，帮助他们成功地将触觉技术引入到交互式产品中。要定义适当的触觉交互角色，一方面需要整合对人类能力的基本认识，另一方面需要整合当前的设备技术。在这里，我首先总结了人类和硬件施加的最显著的限制，以探索这种整合。然后，我将感知、运动和注意力能力与一系列与当代设计趋势和机会相关的新兴应用环境联系起来。这些包括抽象通信和通知、图形用户界面的增强、表达控制、情感通信以及移动和手持计算。
用户友好的 MES 界面针对 AI 的建议...
摘要。本文旨在研究工业 4.0 场景中的“技术援助”，并使用制造执行系统 (MES) 来满足车间轻松提取信息的需求。我们确定了用户友好型 MES 界面的具体要求，以开发（和测试）技术援助方法，并引入带有预测系统的聊天机器人作为 MES 的接口层。聊天机器人旨在通过协助车间员工并从他们的输入中学习，从而充当智能助手，实现生产协调。我们编写了一个原型聊天机器人作为概念验证，其中新的接口层以自然语言提供与生产相关的实时更新，并为 MES 增加了预测能力。结果表明，与传统搜索技术相比，MES 的聊天机器人界面对车间员工有益，并且可以轻松提取信息。本文为制造信息系统领域做出了贡献，并展示了工厂中的人机协作系统。特别是，本文推荐了如何开发基于 MES 的技术援助系统，以便于检索信息。
脑机接口在医学领域的未来
全球范围内，人们都在竞相研发利用脑机接口 (BCI) 的医疗设备。迄今为止，人们的注意力主要集中在植入大脑并连接到计算机的传感器上，但这种植入物在医学上存在风险，而且价格昂贵。德克萨斯大学奥斯汀分校细胞与临床应用康复研究与工程项目联席主任 José del R. Millán 说，这意味着脑植入物可能永远只能惠及富裕的患者群体。Millán 表示，部分由于这些担忧，现在人们正在加紧研究非侵入式 BCI 设备。这些设备使用耳机和越来越多连接到患者头骨外部的非侵入式脑电图传感器。“最终，与侵入式设备相比，我们可以用非侵入式设备帮助更多的患者，”他说。为了证明自己的观点，Millán 在接受采访时戴上了一副厚框眼镜。 “想象一下，如果这些设备包含能够读取我的大脑信号并将其传输到计算机的微传感器，”他提出。“显然，这比通过手术将传感器植入我的大脑要简单得多。”米兰将非侵入式 BCI 概念化为大脑的“外骨骼”，将信息馈送到计算机，然后再反馈给用户的大脑。他说，这项技术受到脑电图信号分辨率远低于目前植入式传感器的分辨率的限制，这可能是“非侵入式 BCI 的一大限制”。然而，这种低分辨率可以通过尚未测试的传感器技术（如超声波和微波）以及基于人工智能的脑信号分析来提高，这可以使外部机器人设备
格构式航天器结构界面测试
(1) ATG Innovation Ltd.，办公室 11 和 12 楼一号单元 8 单元，戈尔韦科技园，戈尔韦，H91PX3V，爱尔兰。电子邮箱：brendan.murray@atg-europe.com 关键词复合材料、晶格结构、附着物、不间断纤维铺放、圆柱体、卫星中心管、级间。摘要碳纤维增强塑料 (CFRP) 晶格卫星中心管 (SCT) 演示器设计为包括各种配置的集成层压板贴片，用于典型的 SCT 界面附着点。然后对基于这些设计的元件级附着样品进行广泛的面包板测试，以测试平面内、平面外和弯曲载荷配置，以验证晶格附着点的结构完整性。在进入全尺寸演示器的制造之前，使用测试在局部层面上验证预测方法，对样品的不同设计特点进行评估。测试结果表明，所有接口要求均得到满足，所有连接类型（除一种外）的预测失效负载均超过预期，从而凸显了当前晶格设计、建模和分析方法的总体保守性。这次成功的测试使演示器能够继续制造，并且对整体设计的预测行为充满信心。1. 简介
神经接口对感觉运动 1 恢复的功效......
图 2 。皮质电极的手术植入。（A）进行清醒刺激映射以确定植入位置。在刺激期间导致言语停止的区域（深蓝色）后方确定了额下回 (IFG) 的非言语区域（深蓝色条纹）。通过刺激期间各个手指上感知到的感觉报告（红色、橙色、浅蓝色、紫色）来定位初级体感皮质的手部区域。选定的植入阵列位置以黑色方块表示。（B）大脑中植入电极的位置，叠加在术前结构 MRI 上。S1 阵列针对（A）中的食指和无名指尖位置。M1 阵列直接放置在中央沟上，针对手部和手臂区域。 IFG 阵列瞄准 44 区边界和腹侧运动前区 (PMv) 皮质，145 而 AIP 阵列瞄准顶叶和中央后沟的内侧交界处。C) 阵列基座 146 位置的 CT 图像以及与植入阵列相关的电缆。(D) 术后愈合的阵列基座出口部位的图像，带 147 和不带盖帽（系统不使用时就位）。148
重新审视脑机接口的具体实现
摘要 研究人员越来越多地探索为健全用户部署脑机接口 (BCI)，其动机是比现有的身体介导交互更直接地访问心理状态。这种动机似乎与长期以来 HCI 对具身化的强调相矛盾，即普遍认为身体对认知至关重要。本文通过回顾具身认知和交互的见解来解决这一明显的矛盾。我们首先批判性地审视最近对 BCI 的兴趣，并确定大脑认知与更广泛的身体整合的程度是研究的核心关注点。然后，我们定义了综合认知观点对界面设计和评估的影响。我们得出的一个违反直觉的结论是，具身化本身不应该意味着比 BCI 更倾向于身体介导的交互。相反，它可以通过以下方式指导研究：1) 为 BCI 性能提供基于身体的解释，2) 提出在认知模块化观点中被忽视的评估考虑因素，以及 3) 通过将其设计见解直接转移到 BCI。最后，我们反思了 HCI 对具身化的理解，并确定了迄今为止被忽视的具身化的神经维度。
自然用户界面和智能个性化
当系统根据用户自然的手势进行操作时，易用性会得到优化。多点触控技术就是这种情况，该技术用于触摸屏设备或语音识别。多点触控允许屏幕或其他表面在用户触摸时启用系统的操作。10 触摸图标进行选择或说出命令都是相当自然的手势。但是，像使用四根手指更改屏幕视图这样的手势（例如 Apple 产品）可能不那么自然。11 这是 NUI 的一个缺点；有时它们要求用户快速从新手变成专家并学习新的手势才能操作系统。由于这个潜在的缺点，NUI 开发人员必须牢记潜在用户的能力和现有技能，并避免在设计中加入无意的人为手势。
脑机接口：挑战与应用
脑机接口于五十年前出现，是一种新的通信技术，允许患有严重神经肌肉疾病的患者与外界进行交流和互动。无线技术的快速发展为实验室外的应用打开了大门，例如娱乐、工业、营销和教育领域。越来越多的脑机技术新应用正在涌现，包括物联网。本期特刊将探讨非侵入式和侵入式脑机接口技术的进展、挑战和未来前景。发行范围包括但不限于：BCI 技术、生物医学信号分析、建模 - 神经信息学、生物医学工程、控制和机器人技术、计算机工程、认知科学 - 生物伦理学、神经生物学 - 神经外科、神经康复 - 生物反馈、生物物理学 - 生物化学。
