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“双手、头脑和心灵”。关于服务学习的思考，...
项目描述 UFS 与 Bloemshelter 合作，举办一年一度的学习节，这是一项包容性的教育活动，为所有人提供机会，让他们齐聚平等平台，分享、学习或扩展技能、知识和专业知识，从而实现可持续的生计。重点关注旨在促进终身行动学习、发展网络的获取和建立、技能转移和成长、可持续生计、自营职业、业务发展、平衡人、地球和利润三重底线、关爱和社会资本发展、转型和积极的社会经济和环境变化、加强二元经济（民用和公共）和转型的活动。
深度 EEG 和 fNIRS 实时解码双手力量
摘要 — 与侵入式脑机接口 (BCI) 相比，非侵入式皮质神经接口在肢体运动及其力量的皮质解码方面仅取得了中等水平的表现。虽然非侵入式方法更安全、更便宜、更容易获得，但信号在空间域 (EEG) 或时间域 (功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BOLD 信号) 中分辨率较差。之前从未实现过双手力产生和连续力信号的非侵入式 BCI 解码，因此我们引入了一个等距握力跟踪任务来评估解码。我们发现，使用深度神经网络结合 EEG 和 fNIRS 比线性模型更能解码左手和右手产生的连续握力调节。我们的多模态深度学习解码器在力重建中实现了 55.2 FVAF[%]，并且解码性能比每种单独的模态提高了至少 15%。我们的结果表明，使用非侵入性移动脑成像获得的皮质信号实现连续手力解码的方法对康复、恢复和消费者应用具有直接影响。