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2023年脑机接口领域发展态势 - 生命科学
国科学技术出版社 , 2019 [2] Farwell LA, Donchin E. Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis using event-related brain potentials. Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 1988, 70: 510-23 [3] Neuper C, Pfurtscheller G. 134 ERD/ERS based brain computer interface (BCI): effects of motor imagery on senseimotor rhythms. Int J Psychophysiol, 1998, 1: 53-4 [4] McMillan GR, Calhoun G, Middendorf MS, et al. Direct brain interface utilize self-regulation of stable-state visual evoked response (SSVER)[C]. Vancouver: Proc RESNA Ann Conf, 1995 [5] Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, et al. Direct brain interface utilize self-regulation of stable-state visual evoked response (SSVER)[C]. Vancouver: Proc RESNA Ann Conf, 1995 [6] Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, et al.四肢瘫痪患者的高性能神经假体控制。柳叶刀，2013，381:557-64 [6] Ramos-Murguialday A、Broetz D、Rea M 等人。脑机接口在慢性中风康复中的应用：一项对照研究。Ann Neurol，2013，74:100-8 [7] Minev IR、Musienko P、Hirsch A 等人。生物材料。用于长期多模态神经接口的电子硬脑膜。科学，2015，347:159-63 [8] Musk E、Neuralink。一个拥有数千个通道的集成脑机接口平台。J Med Internet Res，2019，21:e16194 [9] Flesher SN、Downey JE、Weiss JM 等人。唤起触觉的脑机接口可改善机械臂控制。Science，2021，372：831-6 [10] Liu D，Xu X，Li D 等。利用局部视觉运动反应进行颅内脑机接口拼写。Neuroimage，2022，258：119363 [11] Willett FR、Avansino DT、Hochberg LR 等。通过手写实现高性能脑机文本通信。Nature，2021，593：249-54 [12] BRAIN 2025：科学愿景[EB/OL]。[2023-12-08]。http://www.braininitiative.nih.gov/pdf/BRAIN2025_508C.pdf [13] 澳大利亚大脑联盟[EB/OL]。[2023-12-06]。 https://ans.org.au/resources/issues/about-the-australian- brain-alliance [14] 解码和控制大脑信息[EB/OL]。[2023-12-06]。https://www.jst.go.jp/presto/bmi/research_ area_E.html [15] IKEGAYA 脑-AI 混合[EB/OL]。[2023-12-06]。https://www.jst.go.jp/erato/en/research_area/ongoing/jpmjer1801.html [16] Jeong SJ, Lee IY, Jun BO, et al. Korea Brain Initiative: emerging issues and Institutionalization of neuroethics.神经元, 2019, 101: 390-3 [17]科技部关于发布科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南的通知[EB/OL]. (2021-09-16)[2023-04-26]。 https://service.most.gov.cn/kjjh_tztg_all/20210916/4583.html [18]北京市人民政府办公厅关于印发《北京市促进未来产业创新发展实施方案》的通知[EB/OL]。 （2023-09-08）。 [2023-12-08]。 https://www.beijing.gov.cn/zhengce/ zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html [19] Brückerhoff-Plückelmann F，Bente I，Becker M，等。
基于新能源发电改进型移相全桥变换器研究
中图分类号 ： TM561 Analysis of Improved Phase-shift Full-bridge Converter for New Energy Generation ZENG Zhihui 1, 2 LIU Yunpeng 1, 2 ZHANG Linmei 1, 2 YANG Ming 1, 2
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
脑机接口研究综述Review of Brain-Computer Interface ...
21世纪被称为“脑研究世纪”，随着脑科学和认知科学的发展，人脑与计算机之间的界限逐渐被打破，出现了一种新型的智能设备——脑机接口。这是一种基于大脑神经活动的新型通信方式，可以实现人脑与计算机之间的直接通信。本文综述了脑机接口的发展历程、目前的技术研究进展以及未来的发展预测。
全脑概率生成模型
构建类似人类的综合性人工认知系统，即通用人工智能 (AGI)，是人工智能 (AI) 领域的圣杯。此外，使人工系统实现认知发展的计算模型将成为大脑和认知科学的极好参考。本文介绍了一种通过集成基本认知模块来开发认知架构的方法，以实现对整个模块的训练。这种方法基于两个想法：(1) 受大脑启发的人工智能，学习人类大脑结构以构建人类水平的智能；(2) 基于概率生成模型 (PGM) 的认知架构，通过集成 PGM 来开发用于发展机器人的认知系统。所提出的开发框架称为全脑 PGM (WB-PGM)，它与现有的认知架构有着根本的不同，因为它可以通过基于感觉运动信息的系统持续学习。在本文中，我们描述了 WB-PGM 的原理、基于 PGM 的基本认知模块的现状、它们与人脑的关系、认知模块整合的方法以及未来的挑战。我们的发现可以作为大脑研究的参考。由于 PGM 描述了变量之间的明确信息关系，因此 WB-PGM 为从计算科学到脑科学提供了可解释的指导。通过提供此类信息，神经科学的研究人员可以向人工智能和机器人技术的研究人员提供反馈，说明当前模型在参考大脑方面缺乏什么。此外，它可以促进神经认知科学以及人工智能和机器人技术研究人员之间的合作。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于模型的全脑扰动景观...
1物理系，阿根廷布宜诺斯艾利斯布宜诺斯艾利斯大学； 2阿根廷布宜诺斯艾利斯CABA的国家科学技术研究委员会（CONICET）； 3阿根廷布宜诺斯艾利斯大学的SanAndrés大学认知神经科学中心（CNC）； 4大脑和认知中心，计算神经科学小组，西班牙巴塞罗那庞贝·法布拉大学； 5美国旧金山，旧金山全球脑健康研究所，美国； 6拉丁美洲大脑健康研究所（Brainlat），智利圣地亚哥的阿道夫·伊巴尼斯大学； 7英国牛津大学精神病学系； 8丹麦·奥胡斯大学临床医学系的大脑音乐中心； 9 Life and Health Sciences Research Institute（ICVS），医学院，葡萄牙Braga，Minho大学医学院； 10 Eudaimonia和人类繁荣中心，英国牛津大学牛津大学； 11信息与通信技术系，西班牙巴塞罗那庞贝·法布拉大学； 12InstitucióCatalanade la Recerca I Estudis Avancats（Icrea），西班牙巴塞罗那； 13德国莱比锡Max Planck人类认知与脑科学研究所神经心理学系； 14澳大利亚克莱顿莫纳什大学心理科学学院； 15 Escuela defonoaudiología，Actultad deodontologíay Ciencias de laRehabilitación，智利圣地亚哥大学圣塞巴斯蒂大学大学； 16爱尔兰都柏林三一学院三一学院神经科学学院（TCIN）
关于‘可重复的全脑联想’的评论......
认知神经科学的一个主要假设是，大脑结构与其功能相关，因此也与行为相关。事实上，评估基因与行为之间遗传关系的调查表明存在遗传联系，表明存在共同的生物学基础 (1, 2)。同时，有各种因素影响着大脑结构、功能和行为的个体间和个体内变异的测量。例如，局部大脑结构和功能并不是稳定的特征，而是会在整个生命周期内发生变化 (3, 4)，并根据环境因素以及协变量而变化，例如液体摄入量 (5)、一天中的时间 (6)、血压 (7) 和性别 (8, 9)。此外，行为也会在整个生命周期内发生变化 (10)，并受到各种因素的调节或混淆，例如情绪 (11)、社会因素 (12) 和/或一天中的时间 (13)。此外，基于任务和基于问卷的同一行为标记并不总是一致的 (14)。因此，我们剩下（i）可变的大脑指标，（ii）可变的行为指标，主要在许多个体的单个时间点进行测量，以及（iii）可能调节大脑行为关联的协变量。
全脑动力学的计算建模
现代神经外科的主要目标是治疗方法的人，以优化或预测个体的结果。1,2该领域的大多数工作都集中在遗传和分子策略上，其中将单个遗传或分子谱用于诊断，治疗和预测结果。3–5晚期神经影像学，例如扩散加权的IM摄入（DWI）和功能磁共振成像（fMRI），也已在临床上用于个性化治疗策略。例如，在神经学或癫痫手术之前，进行了DWI和fMRI，以定位白质区和雄辩的皮质。6–8外科医生通过考虑这些区域的位置来使用这些信息来量身定制切除策略。DWI也已用于在深脑刺激（DBS）期间个性化靶向。9,10这样的理由是，特定白质区的激活可能涉及
脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。