我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力,由Sarada Ota博士,Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成,他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档,并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员,他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家,他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议,以取得富有成果的结果,尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士; Baldev Dhiman教授,V.C。kurukshetra ayush大学;教授kar,ims,bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授;帕万教授Godatwar,尼亚,斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS(Prakriti评估软件)方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士,Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入,Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 9 3.1 系统环境 9 3.2 开发选项 9 3.2.1 CMSIS 包 9 3.2.2 MM IoT SDK 10 3.2.3 PlatformIO + MM IoT SDK 10 4 入门 11 4.1 默认跳线配置 12 4.2 AP 设备设置 13 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 17 4.3 软件示例 18 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 19 5 软件开发 22 5.1 安装 CMSIS 包 22 5.2 构建和运行示例应用程序 25 5.2.1 UART 输出 31 5.2.1.1 Windows 31 5.2.1.2 Linux 32 5.2.1.3 Mac OS 32 5.3 更改示例应用程序33 5.4 更改示例配置 35 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 36 5.6 更改网络堆栈 43 5.7 更新 BLUENRG-M2SP 模块固件 45 6 硬件布局和配置 48 6.1 电源选择 48 6.2 使用外部调试器/编程器 49 6.3 更改 VFEM 电压 50 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 51 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 52 6.6 断开传感器 53 7 功耗测量 54 7.1 功耗测量点 54
Robot Part Name .......................................................................................................................................................................8 Prepare Before Starting Up.....................................................................................................................................................9 Robot internal architecture .................................................................................................................................................. 10 Robot Operating Mode ........................................................................................................................................................ 10 Startup and Shutdown .......................................................................................................................................................... 11 Battery Pack .............................................................................................................................................................................. 12 Foot Assembly .......................................................................................................................................................................... 16 Remote Control Module ................................................................................................................................................................ 19
3.3.2 采样值......................................................................................................................................20 3.4 突发模式..............................................................................................................................................22 4.电池电量低状态.........................................................................................................................................24 5.测量范围.........................................................................................................................................................25 6.清洁和处理.............................................................................................................................................26 7.运输和储存.............................................................................................................................................27 8.服务和维护.............................................................................................................................................28 8.1 更换易损件.............................................................................................................................................30 8.2 更换电池触点.............................................................................................................................................31 8.3 更换电池触点弹簧.............................................................................................................................31 9.校准...........................................................................................................................................33故障排除................................................................................................................................................32 9.1 电池外壳进水................................................................................................................................32 9.2 主外壳进海水................................................................................................................................33 10.
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49
我们的输入输出分析表估计1型效果和乘数。这些捕获了直接和间接影响。例如,建造更多住宅的直接效果将增加对砖,水泥,钢,建筑设备,人工和其他投入等产品的要求。间接影响(或次要)效果将是对这些主要产品增加需求的供应商的影响,例如,哪些产品需要生产更多的砖块,水泥或钢。通过使用输入输出分析,用户可以了解一个或多个特定行业的投入变化导致整个经济的变化。
摘要 - 稳态视觉诱发电位(SSVEP)当前是脑部计算机界面(BCI)中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能,但从用户体验的角度来看,反式刺激的重复表现是不舒服的。的确,SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张,并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度(90%的幅度降低),以设计SSVEP刺激,以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间,系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析(TRCA)分类方法的高(99.8%)和低幅度(80.2%)刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
2024年11月1日:Novaseq价格降低,包括。大幅减少10'000mio读取(200个周期);与UMIS代替Smarter Pico v3的智能seq总pico;由于过时,价格上涨了3'GE v3.1(和cellplex)。添加totalSeq多路复用选项。新的Flex版本和价格调整;现在,inther inth在3个月内完成了2次运行的包装。
马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经病学系(J.T.J.,C.C.O.,R.D.T.,J.V.C. );美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院生物统计学中心(A.M.);马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院马萨诸塞州综合医院病理学系(A.S.-R。);加州大学洛杉矶分校的大卫·格芬医学院的头和脖子外科系和美国加利福尼亚州洛杉矶分校的琼森综合癌症中心(JCCC),美国加利福尼亚州洛杉矶(M.G. );法国巴黎索邦大学的霍普蒂塔尔·皮蒂 - 萨尔佩特里尔神经外科部(M.K. ) );马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州基因组医学中心(R.L.B.,G.S.,V.R。 );美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院马萨诸塞州综合医院Neurosurgical Service(F.G.B.)马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州医学院神经病学系(J.T.J.,C.C.O.,R.D.T.,J.V.C.);美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院生物统计学中心(A.M.);马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州马萨诸塞州哈佛医学院马萨诸塞州综合医院病理学系(A.S.-R。);加州大学洛杉矶分校的大卫·格芬医学院的头和脖子外科系和美国加利福尼亚州洛杉矶分校的琼森综合癌症中心(JCCC),美国加利福尼亚州洛杉矶(M.G.);法国巴黎索邦大学的霍普蒂塔尔·皮蒂 - 萨尔佩特里尔神经外科部(M.K.);马萨诸塞州马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州基因组医学中心(R.L.B.,G.S.,V.R。);美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院马萨诸塞州综合医院Neurosurgical Service(F.G.B.)
摘要。基于心理任务的大脑计算机界面(MT-BCIS)允许其用户仅通过使用通过心理任务产生的大脑信号来与外部设备进行交互。虽然MT-BCI有望用于许多应用,但由于缺乏可靠性,它们仍然几乎没有使用外部实验室。MT-BCI要求其用户发展自我调节的特定大脑信号的能力。但是,控制BCI的人类学习过程仍然相对较少了解,以及如何最佳地训练这种能力。尽管他们承诺和成就,但传统的培训计划已被证明是最佳的,并且可以进一步改善。为了优化用户培训并提高BCI绩效,应考虑人为因素。应采用跨学科的方法,以为学习者提供适当和/或自适应培训。在本文中,我们概述了MT -BCI用户培训的现有方法 - 尤其是在环境,说明,反馈和练习方面。我们提出了这些培训方法的分类和分类法,提供有关如何选择最佳方法并确定开放挑战和观点以进一步改善MT-BCI用户培训的指南。