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优化非计算机-脑接口参数...
非侵入式脑对脑接口 (BBI) 需要精确的神经调节和高时间分辨率以及便携性以增加可访问性。BBI 是脑机接口 (BCI) 和计算机脑接口 (CBI) 的组合。BCI 参数的优化已得到广泛研究，但 CBI 尚未得到广泛研究。从 BCI 和 CBI 文献中获取的参数用于在各种条件下模拟两类医疗监测 BBI 系统。使用信息传输速率 (ITR) 评估 BBI 功能，以比特/试验和比特/分钟为单位。BBI ITR 是分类器准确度、窗口更新率、系统延迟、刺激失败率 (SFR) 和超时阈值的函数。BCI 参数（包括窗口长度、更新率和分类器准确度）保持不变，以研究改变 CBI 参数（包括系统延迟、SFR 和超时阈值）的影响。基于被动监测 BCI 参数，使用 1 比特/试验的基本 ITR。我们发现最佳延迟为 100 毫秒或更短，阈值不超过其值的两倍。使用最佳延迟和超时参数，系统能够保持接近最大效率，即使 SFR 为 25%。比较 CBI 和 BCI 参数时，CBI 的系统延迟和超时阈值应反映在 BCI 的更新率中。这将最大化试验次数，即使在高 SFR 下也是如此。这些发现表明，每分钟的试验次数越多，非侵入式 BBI 的 ITR 就越好。还必须考虑每个 BCI 协议和 CBI 刺激方法固有的延迟。在可预见的未来，每种协议的高延迟都是非侵入式 BBI 的主要制约因素。
自适应多智能体深度强化学习，实现及时的医疗干预
摘要 — 有效的患者监测对于及时干预和改善医疗结果至关重要。传统的监测系统通常难以处理生命体征波动的复杂动态环境，从而导致延迟识别危急情况。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用多智能体深度强化学习 (DRL) 的新型 AI 驱动患者监测框架。我们的方法部署了多个学习代理，每个代理都专用于监测特定的生理特征，例如心率、呼吸和体温。这些代理与通用医疗监测环境交互，学习患者的行为模式，并根据估计的紧急程度做出明智的决策以提醒相应的医疗应急小组 (MET)。在本研究中，我们使用来自两个数据集的真实生理和运动数据来评估所提出的多智能体 DRL 框架的性能：PPG-DaLiA 和 WESAD。我们将结果与几个基线模型进行了比较，包括 Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN 和 DDPG，以及 WISEML 和 CA-MAQL 等监测框架。我们的实验表明，所提出的 DRL 方法优于所有其他基线模型，可以更准确地监测患者的生命体征。此外，我们进行超参数优化，以微调每个代理的学习过程。通过优化超参数，我们提高了学习率和折扣因子，从而提高了代理在监测患者健康状况方面的整体表现。与传统方法相比，我们的 AI 驱动的患者监测系统具有多种优势，包括能够处理复杂和不确定的环境、适应不同的患者状况以及在没有外部监督的情况下做出实时决策。然而，我们发现了与数据规模和未来生命体征预测相关的局限性，为未来的研究方向铺平了道路。
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-
按套件 - 巴黎 - 2021年6月10日联系
在1 J09厅访问我们。在第二次参加Vivatech的比赛中，将于2021年6月16日至19日在巴黎举行的欧洲全球技术聚会，CNR将提供其在DeepTech的专有技术的广泛样本！从生物技术到Greentech，量子技术，氢以及体育，科学家以及CNRS和合作伙伴实验室的起点将展示未来的技术。 “CNRS在Vivatech的存在见证了组织对从其实验室中出现的初创企业的承诺，并说明了我们的自愿政策，促进了科学研究的企业家精神和技术成熟，“ Points Out CNRS主席兼首席执行官Antoine Petit。“所展示的各种项目范围反映了我们与合作伙伴进行的研究，以应对我们社会面临的挑战。从基础研究到DeepTech，CNRS是该国经济复兴的动态参与者。”今年，CNRS决定展示量子技术，氢和MedTech。在量子技术领域，访问者可以了解更多有关：Prometheus，Quandela的单光源来源，它将集成到未来的量子计算机中； C12量子电子产品的碳纳米管，这是未来量子处理器的有希望的材料；和Atlas，来自Qubit Pharmaceuticals的硅分子模拟器。氢技术将由H2Sys代表，H2SYS将展示其氢能发电机之一，而H2Pulse将为寻求过渡到氢气的公司提供测试工作台的证明。MedTech也是CNRS初创企业创建的主要领域：HealShape将呈现从患者自己的细胞中获得的3D生物打印的乳腺植入物，可以适应所有形态。墨西哥将展示其生物传感技术和基于石墨烯的绷带和斑块，特别是用于远程医疗监测伤口的愈合过程。也出现在CNRS架上，将是Lify-Air提出的连接的花粉传感器，该传感器可以预测花粉的峰值，这是为过敏个体提供救济的宝贵工具。访问者还将能够测试SportsDynalics平台，以分析来自运动表现的动态指标，除了由人工智能操作的Vibiscus的新型吸收材料外，它还提供了运动表现的动态指标。它具有节能，紧凑和多功能，甚至可以降低低频噪声。最后，机器人手在CNRS的PPRIME学院开发，每个手指各个手指都有四个关节，可以掌握不同形状的物体，并以复杂的方式操纵它们。它将在Vivatech的数字空间中展出！
儿科研究部
该技术也可能是FASD研究的强大流行病学工具。作为下一步，这项研究有可能在虚拟标准化的畸形分析中为未来的研究提供信息，可以将其更广泛地应用于其他遗传综合症中，以对预屏幕前的患者进行分类，并将其分类以进行快速评估，尤其是在有已知的治疗方法，医疗监测或支持特定诊断的情况下。了解社区心理健康护士服务对儿童和青年服务的影响，里贾纳（Regina）是2023年Dean的夏季学生项目，由医学生Kacie Kushniruk完成。该研究从里贾纳（Regina）接受儿童精神病学服务的家庭的角度确定了CMHN服务的最有益方面。结果将提高此重要支持系统的质量，效率和有效性。Petryk博士每年提供几个院长的夏季学生项目，共1 st和2年的医学生，以介绍临床研究。与医学生Al Belisle，Petryk博士正在调查如何使用该省广泛的药品信息计划（PIP）为所有药物处方者优化E处方，并了解为什么更多的处方者未采用它。与医学生莎拉·杜尔（Sarah Durr），彼得里克（Petryk）博士正在驾驶患者在临床遭遇后的医学生/居民表现的2分钟反馈表中。Petryk博士向加拿大国家FASD数据库贡献了数据，以确保来自萨斯喀彻温省南部的数据包含在国家数据库中。我们很高兴跟随Petryk博士和她的团队的进步！与医学生萨曼莎·邦德斯（Samantha Bundus）一起，她开始了一项研究，与其他草原省相比，萨斯喀彻温省南部的FASD诊断和治疗模式概况。与医学生Mimi Moustapha一起，Petryk博士将使用1个试验中的N n n n n探索罕见的儿童新颖治疗方法。通过临床研究，患者的反馈和与广泛的医疗保健专业人员的合作结合，彼得里克博士及其团队的工作的特点是其以患者为中心的方法和对标准护理的最小破坏。他们的研究不仅旨在改善个体的患者成果，还旨在提供组织和社会利益。通过开发可以缩放和适应的护理模型，他们正在努力减少等待专家咨询的时间，并扩大预算限制内对基本服务的访问。这些项目的潜在影响是巨大的，有望提高儿童及其家人的生活质量，为未来的研究提供信息，并促进可以在全球范围内应用的创新医疗保健解决方案。
飞行员工作生活质量的探索性因素分析
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