XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneural
肌电图和元神经腕带
1,2 I MCA 学生，圣菲洛梅娜学院（自治学院），迈索尔，印度 摘要 最近，通过合并脑机接口和肌电图 (EMG)，人机交互 (HCI) 的潜力令人鼓舞。为了实现更加用户友好和有效的 HCI，本研究调查了 Meta 神经腕带的创建和使用，它是一种结合了神经接口和 EMG 技术的独特设备。为了辨别用户意图并提供对数字设备的实时控制，腕带会记录、处理和评估 EMG 数据以及神经活动。这种双重策略既利用神经接口的广泛功能，又利用 EMG 在肌肉信号识别方面的准确性，提供了流畅、用户友好的体验。根据我们的研究，与传统技术相比，Meta 神经腕带大大提高了交互速度和准确性，为交互系统、假肢和康复中的更复杂用途打开了大门。本研究预览了未来的可穿戴计算设备，并强调了集成生物信号技术彻底改变 HCI 的潜力。 关键词：人机交互 (HCI)、肌电图 (EMG)、元神经腕带、超低摩擦 AR 界面、超低摩擦输入、情境感知 AI、外周神经系统 (PNS)、腕部动态控制、自适应界面和点击智能的发展方向、专注于触觉。 介绍随着神经接口技术的引入，人机交互 (HCI) 领域迅速发展，其目标是开发更自然、更直观的方法让人与机器连接。该领域的一个重要因素是肌电图 (EMG)，一种捕捉骨骼肌产生的电活动的方法。EMG 是创建复杂神经接口的重要工具，因为它可以通过捕获肌肉信号来收集人类意图和身体运动。元神经腕带是一种创新的可穿戴设备，带有 EMG 传感器，旨在通过提供更准确、更灵敏的控制方法来改善 HCI。这款腕带利用肌电图 (EMG) 检测肌肉运动并将其转换为数字命令，使人与计算机之间的通信达到了新的水平。此功能具有很大的潜力，可以提高身体残疾人士的可访问性，并增强常见消费电子产品的功能。在本文中，我们研究了肌电图和元神经腕带的互补性，并展示了它们如何协同工作以改变人机交互。我们探索了
神经几何动力学，复杂性和可塑性
我们探索了神经动力学的相交以及在框架中不同时间标准的光中迷幻的效果，从而整合了动力学，复杂性和7个可塑性的概念。，我们称之为该框架神经几何动力学，因为它与General 8相对论对时空与物质相互作用的描述的相似之处。“快速时间”动力学动态景观内的轨迹9个ries的几何形状是由10个差分方程及其连接参数的结构所塑造的，其连接参数本身是由国家依赖性和独立于状态独立的形式机制驱动的“慢11个时间”。最后，可塑性过程的12个调整（替代性）以“ Ultraslow”时间尺度进行。13迷幻药使神经局势呈扁平，从而导致神经动力学的熵和复杂性14，如在神经影像学和建模研究中所观察到的，与功能整合的破坏相关的复杂性增加了15。我们强调了临界性，快速神经动力学的复杂性和突触可塑性之间的关系16。Patho-17逻辑，刚性或“流口化”神经动力学导致超强的封闭曲目，18允许较慢的塑料变化以进一步巩固它们。然而，在迷幻的影响下，复杂动力学的不稳定的出现会导致更加流动性和20个适应性的神经状态，这一过程被21种迷幻药的可塑性增强作用所增强。我们的框架提供了这24种物质的急性影响及其对神经结构和功能的潜在长期影响的整体观点。25这种转变表现为疾病的急性全身性增加，并且可能影响短期动力学和长期23个塑料过程的复杂性可能长期持续增长。
OBM 神经生物学神经旁路
损伤或中风。其他神经旁路位置也已被描述或可能很快将进入开发阶段，包括皮质脊髓旁路、皮质皮质旁路、自主神经旁路、外周中枢旁路和受试者间旁路。最常见的记录设备包括 EEG、ECoG 和微电极阵列，而刺激设备包括侵入式和非侵入式电极。正在开发几种设备，以提高神经元记录和刺激的时间和空间分辨率以及生物相容性。进入的主要障碍包括神经可塑性和经常需要重新训练的当前解码机制。神经旁路是一类独特的神经调节。持续改进具有高空间和时间分辨率的神经记录和刺激设备，结合不受神经可塑性抑制的解码机制，可以扩大神经旁路的治疗能力。总体而言，神经旁路是一种有希望的治疗方式，可以改善常见神经系统疾病的治疗，包括中风、脊髓损伤、外周神经损伤、脑损伤等。
神经形态神经接口 - IOPscience
摘要。目标。与传统数字计算相比，神经系统中的计算使用不同的计算原语，在不同的硬件上运行，因此在使用时间、空间和能量等物理资源方面受到与数字计算不同的约束。为了更好地理解具有类似时空和能量约束的物理介质上的神经计算，神经形态工程领域旨在设计和实现电子系统，在 VLSI 硬件中模拟神经系统在多个生物组织层面的组织和功能，从单个神经元到大型电路和网络。混合模拟/数字神经形态 VLSI 系统结构紧凑、功耗低，并且独立于模型大小和复杂性实时运行。方法。本文重点介绍了当前在从突触到系统级的多个生物组织层面上将神经形态系统与神经系统进行接口的努力，并讨论了未来具有更复杂神经形态电路的生物混合系统的前景。主要结果。单个硅神经元已成功与无脊椎动物和脊椎动物神经网络接口。这种方法允许研究传统技术无法获得的神经特性，同时提供传统数值建模方法无法实现的真实生物学背景。在网络层面，神经元群有望与数百或数千个硅神经元的神经形态处理器进行双向通信。最近对 BMI 的研究表明，使用当前的神经形态技术可以实现这一点。意义。生物神经元和各种复杂程度的 VLSI 神经形态系统之间的生物混合接口已开始出现在文献中。当前神经形态系统的主要目的是作为研究与神经动力学相关的基本问题的计算工具，其复杂性现在允许与大型神经网络和电路直接接口，从而为神经工程系统、神经假体和神经康复带来潜在的有趣的临床应用。
神经可塑性修复学：神经的交叉点......
I. 引言 口腔修复学是牙科的一个分支，专注于修复和更换缺失或受损的牙齿和口腔结构。传统上，口腔修复学的目标是通过假牙、牙冠和植入物等装置恢复形态、功能和美观。然而，最近的进展引入了一种更具活力的方法，结合神经可塑性的原理来增强康复。神经可塑性是指大脑通过形成新的神经连接来重组自身，以响应学习、受伤或对新刺激的适应。这一现象在优化患者适应假肢和加速康复方面具有巨大的潜力，特别是对于经历过严重口腔或面部创伤的患者。口腔修复学中的神经可塑性：理论基础
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
人工神经网络系统
人工神经网络是一种基于互连连接构建多个处理单元的计算方法。该网络由任意数量的单元或节点或单元或神经元组成，将输入集连接到输出。它是计算机系统的一部分，模仿人类大脑分析和处理数据的方式。自动驾驶汽车、字符识别、图像压缩、股票市场预测、风险分析系统、无人机控制、焊接质量分析、计算机质量分析、急诊室测试、石油和天然气勘探以及各种其他应用都使用人工神经网络。预测消费者行为、创建和理解更复杂的买家细分、营销自动化、内容创建和销售预测是 ANN 系统在营销中的一些应用。本文回顾了人工神经网络的最新发展和应用，以便通过回顾和分析已发表论文中的最新成果来推动该研究领域的发展。因此，可以介绍开发的 ANN 系统，并介绍 ANN 系统的新方法和应用。