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呼吁在项目赠款中授予研究奖学金和R＆D
参考。 1298.6 – 1 BI ED ou CNCG HARIA 1 Research Fellowship(s) (BI) is (are) open at the FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências , for the Project “HARIA - Human-robot sensorimotor augmentation - wearable sensorimotor interfacesand supernumerary robotic limbs for Horizon-CL4-2021-Digital- Emerging-01_101070292，在Horizon Europe范围内由欧盟资助 - 研究与创新的社区框架计划，在以下条件下：1。>参考。1298.6 – 1 BI ED ou CNCG HARIA 1 Research Fellowship(s) (BI) is (are) open at the FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências , for the Project “HARIA - Human-robot sensorimotor augmentation - wearable sensorimotor interfacesand supernumerary robotic limbs for Horizon-CL4-2021-Digital- Emerging-01_101070292，在Horizon Europe范围内由欧盟资助 - 研究与创新的社区框架计划，在以下条件下：1。科学领域：计算机视觉；深度学习；机器人2。入学要求：计算机科学和工程，人工智能或相关领域的硕士学位。3。其他可选技巧和资格：关于机器人技术，计算机视觉或深度学习的研究经验。4。合同要求：介绍学历和/或文凭。在高等教育机构与一个或多个研究单位之间建立的信息学或合作开发的信息学或非学位课程的。 5。 工作计划：开发和评估一个系统，用于检测和纠正涉及人与机器人系统相互作用的任务期间的错误行为。 6。 立法框架：研究奖学金持有人法规，根据8月18日的40/2004法律，其当前版本和研究学生资格和奖学金的FCT法规，其当前版本（reg。） 7。 8。 9。。5。工作计划：开发和评估一个系统，用于检测和纠正涉及人与机器人系统相互作用的任务期间的错误行为。6。立法框架：研究奖学金持有人法规，根据8月18日的40/2004法律，其当前版本和研究学生资格和奖学金的FCT法规，其当前版本（reg。7。8。9。950/2019于12月16日在博士发表：https：//dre.pt/application/file/a/127230968，或在fct网站上：https：//wwwwwwwwww.fct.pt.pt.pt/apoios/apoios/bols/bols/bols/bols/bolsas/regalento.phtml.ptml.ptml.ppth-s.p. （可在Regulamento de bolsas deInvestionaçãoCientíficficaDafciências.ID上获得）。工作地点：这项工作将在努诺·加西亚（Nuno Garcia）教授的科学监督下在里斯本大学科学学院Lasige开发。奖学金持续时间：该职位最初开放6个月，并于2025年4月开始。根据科学与技术基金会，I.P和FCIências.ID奖学金监管的研究奖学金的规定，奖学金合同可能会续签直到项目结束。每月津贴：根据FCIências.ID奖学金法规的表格，奖学金为1309,64欧元。奖学金持有人将拥有个人事故保险，并可以通过遵守自愿社会保险计划来确保社会保障权，如果没有其他任何社会保护计划，则根据CódigoDosdos do do do sistema do sistema do sistema providencial desegurança社交。奖学金将通过银行转移每月支付。10。评估和选择过程：候选人将通过评估申请人的简历（70％），动机信（20％），研究经验（10％）来评估候选人。对申请的申请人的最终分类少于70分的评分不符合授予奖学金的资格。
过渡期间建筑可供性的大脑动态
动作是收集有关环境的感官信息的媒介，而环境又受建筑可供性的影响。可供性表征了身体的物理结构与运动和与环境互动的能力之间的契合度，因此依赖于与探索周围环境相关的感觉运动过程。作为感觉运动大脑动力学的核心，指导感觉信号门控功能的注意力机制与推断感觉信号外部原因所必需的运动相关过程共享神经资源。这种预测编码方法表明，感觉运动动力学对支持或抑制个人特定类型动作的建筑可供性很敏感。然而，建筑可供性如何与感觉信号门控功能背后的注意力机制相关仍然未知。在这里，我们证明顶枕区和颞中区中与事件相关的 alpha 波段振荡的去同步化与建筑可供性共变。对运动启动移动大脑/身体成像实验中记录的数据进行源级时频分析，发现 alpha 波段与事件相关的强烈去同步化源自后扣带复合体、海马旁回区域以及枕叶皮质。我们的研究结果首先有助于理解大脑如何解决与行为相关的建筑可供性。其次，我们的结果表明，在参与者与环境互动之前，源自枕叶皮质和海马旁回区域的 alpha 波段与建筑可供性共变，而在互动过程中，后扣带皮质和运动区域动态反映可承受的行为。我们得出结论，感觉运动动态反映了设计环境中与行为相关的特征。
使用 NARMAX 方法对机械腕部扰动的皮质响应进行非线性建模
摘要 — 目的：通过对手腕扰动的皮质反应 (EEG) 进行非线性建模，可以量化健康和神经受损个体的皮质感觉运动功能。反映健康个体共有关键特征的共同模型结构可为未来研究与感觉运动障碍相关的异常皮质反应的临床研究提供参考。因此，我们的研究目标是识别这种共同的模型结构，从而使用具有外生输入的非线性自回归 - 移动平均模型 (NARMAX) 构建皮质反应的非线性动态模型。方法：在接受连续手腕扰动时记录十名参与者的 EEG。开发了一种共同的模型结构检测方法，用于识别所有参与者的共同 NARMAX 模型结构，具有个性化的参数值。将结果与传统的特定于主题的模型进行了比较。结果：所提出的方法在实施一步预测时实现了 93.91% 的方差解释率 (VAF)，在实施 k 步预测 (k = 3) 时实现了约 50% 的 VAF，与特定于受试者的模型相比，VAF 没有显着下降。估计的共同结构表明，测量的皮质反应是外部输入的非线性转换和局部神经元相互作用或皮质固有神经元动力学的混合结果。结论：所提出的方法很好地确定了受试者对腕部扰动的皮质反应的共同特征。意义：它为人类感觉运动神经系统对体感输入的反应提供了新的见解，并为未来使用我们的建模方法评估感觉运动障碍的转化研究铺平了道路。
微型无线神经界面：教程
有什么想法？决策，计划，信念，回忆，推理 - 所有这些心理现象都是关于某事的。这种基本且看似明显的见解对认知神经科学的当前状态和未来道路产生了深远的影响。当代的认知神经科学，尤其是动物模型研究，经常对感觉运动现象（例如反射等）进行解释。此策略忽略了代表性组成部分对认知的全部含义。相反，这些认知现象的最佳解释模型依赖于计算，即导致行为的大脑表示形式的转换。要从运动转向思维，对智能行为的解释需要比在当代神经科学中广泛地解释感觉运动现象的更弱的代表概念。当代神经科学中的Sherringtonian观点认为，对节点网络，神经元或大脑的区域的描述，通常包括有关神经元本身的生物物理细节，并且需要特定的加权联系来解释认知现象。尽管这种关注分子，细胞和电路可能适用于简单的感觉运动行为，但我们会争辩说它失败了
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lx（lxiv），fast。2, 2014 (revistă BDI B+) R. Aldea, D. Tarniceriu, ‖Estimating the Hurst exponent in motor imagery-based brain computer interface‖, 7th Conference on Speech Technology and Human-Computer Dialogue (SpeD), November 2013, Cluj R. Aldea, „Wavelet – based EEG subbands decomposition to hightlight sensorimotor rhythms‖, Buletinul研究所IASIlix（lxiii），fast。3，pp。49-58，2013（RevistăBdiB+）R。Aldea，O。Eva，“使用独立的组件分析和确定系数从EEG信号中探索感觉运动节奏”，国际信号，Circuits and Systems国际研讨会”13–16，Iasi，11-12 Iulie，2013年（ISI程序）13–16，Iasi，11-12 Iulie，2013年（ISI程序）
与 BCI 性能相关的神经生理因素
脑机接口 (BCI) 是允许用户仅使用大脑活动来控制设备的系统。然而，参与者控制 BCI 的能力因人而异。对于基于通过头颅脑电图 (EEG) 测量的感觉运动节律调制的 BCI，大约 20% 的潜在用户无法获得足够的准确度来获得对系统的可靠控制。BCI 系统无法有效地解码用户意图，这需要识别决定 BCI 性能“良好”和“不良”的神经生理因素。鉴于 BCI 中使用的神经元振荡表现出丰富的空间相互作用，我们假设感觉运动区域的神经元活动将决定 BCI 性能的某些方面。这项研究的分析是基于 80 名缺乏经验的参与者的大型数据集进行的。他们在同一天参加了校准和在线反馈会议。通过相干性的虚部计算了感觉运动区域的无向功能连接。结果表明，校准记录中的刺激后和刺激前连接与 µ 和反馈频带的在线反馈性能显着相关。重要的是，连接和 BCI 反馈准确性之间的相关性显著性并不是由于相应的刺激后和刺激前间隔内振荡的信噪比。因此，这项研究表明，BCI 性能不仅取决于之前所示的感觉运动振荡的幅度，而且还与之前训练课程中测量的感觉运动连接有关。运动系统和躯体感觉系统之间存在这种连接，很可能有助于运动想象，而运动想象又与产生更明显的感觉躯体运动振荡（表现为 ERD/ERS）调制有关，而这种调制是 BCI 性能充分发挥所必需的。我们还讨论了上调此类连接的策略，以提高 BCI 性能。
在准备运动过程中，Alpha和Beta带中皮质功率和连通性的调节
摘要：针对不同目标的计划指导的运动是基于常见的日常活动（例如，到达），涉及视觉，视觉运动和感觉运动大脑区域。alpha（8-13 Hz）和β（13–30 Hz）振荡在运动准备过程中进行调节，并与正确的运动功能有关。然而，在达到任务期间，大脑区域如何激活和相互作用以及如何在功能上与这些相互作用有关的脑部节奏如何受到探索。在这里，考虑到与任务相关的皮质区域网络，在EEG源水平上研究了Alpha和Beta脑活动以及到达制备过程中的连通性。在延迟的中心完成任务中，从20位健康参与者中记录了60个通道的EEG，并预测到皮层以提取每个半球8个皮层区域的活性（2个枕骨，2个壁板，2个壁板，3个Peri-Central中央，1个额叶）。然后，我们通过光谱Granger因果关系分析了与事件相关的光谱扰动和定向连接性，并使用图理论中心性指数（在程度，超出程度上）进行了汇总。的结果表明，α和β振荡在功能上与以不同方式触及的准备工作，前者介导了同侧感觉运动区域的抑制作用和对视觉区域的抑制作用，而后者则协调对相对侧的感觉运动和视觉运动区域的抑制。
认知和计算神经科学计划
•感知，认知，运动控制/行为的机制 - 该区域是程序的核心，涵盖了感官输入，电动机输出以及介于两者之间的所有内容。最近的赠款研究了彩色视觉，视觉搜索和注意力，学习，记忆和决策的各个方面以及驱动感觉运动处理和运动输出的神经种群动态的视网膜机制。•神经信息表示 - 拟议的研究项目应表征神经活动，以可靠地解码神经元信息。提议者应描述他们的研究（如果成功）如何提高我们测试有关神经机制和功能的假设的能力，和/或为诸如感觉和感觉运动假体，脑镜界面和欺骗检测等应用的应用更加复杂。