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World File Search System宽带信号
海马theta和情节记忆
Computational models of rodent physiology implicate hippocampal theta as a key modulator of learning and memory ( Buzsáki and Moser, 2013 ; Lisman and Jensen, 2013 ), yet human hippocampal recordings have shown divergent theta corre- lates of memory formation.Herweg等。 （2020）表明，与记忆相关的宽带掩盖窄带theta的增加减少。 他们的调查还指出，theta振荡在分离记忆检索过程以及跨大脑区域的信号时最为突出。 我们通过分析以162例神经外科患者（n = 86位女性）捕获的人类海马记录来评估这些假设。 使用不规则的换采样自光谱分析（IRASA）将田间潜力的宽和窄带组件分开，我们表明（1）（1）Theta的宽带和窄带组件在成功编码过程中宽带信号降低，宽带信号降低，而窄带Theta在成功的编码过程中增加； （2）在成功召回之前，低频theta振荡在增加，而高频theta和α振荡却减少，掩盖了theta在整个频带上聚集时的正效应； （3）theta对编码和检索的记忆的影响在强调局部信号（双极性）的参考方案与全球汇总信号的参考方案之间没有差异（全脑平均值）。Herweg等。（2020）表明，与记忆相关的宽带掩盖窄带theta的增加减少。他们的调查还指出，theta振荡在分离记忆检索过程以及跨大脑区域的信号时最为突出。我们通过分析以162例神经外科患者（n = 86位女性）捕获的人类海马记录来评估这些假设。使用不规则的换采样自光谱分析（IRASA）将田间潜力的宽和窄带组件分开，我们表明（1）（1）Theta的宽带和窄带组件在成功编码过程中宽带信号降低，宽带信号降低，而窄带Theta在成功的编码过程中增加； （2）在成功召回之前，低频theta振荡在增加，而高频theta和α振荡却减少，掩盖了theta在整个频带上聚集时的正效应； （3）theta对编码和检索的记忆的影响在强调局部信号（双极性）的参考方案与全球汇总信号的参考方案之间没有差异（全脑平均值）。与计算模型一致，这些计算模型将海马theta在记忆中赋予了基本作用，我们对人类海马记录的大规模研究表明，在成功的记忆编码期间和自发召回先前研究的项目之前，有3 - 4 Hz Theta振荡可靠地增加。
GATEKEEPER™ 模块化核心技术 - L3Harris
GATEKEEPER 模块化核心采用干扰缓解技术，特别适合识别和消除宽带信号。此功能经过调整以产生高净空。该功能还强调死区性能。该工具还会向用户报告干扰源信息，提高态势感知能力，并具有减少操作员对链接中断的反应时间的额外好处。该技术还包括去除比感兴趣信号 (SOI) 更弱或更强的信号以及比 SOI 更宽的信号的能力，同时保持 SOI 的完整性。
解码多模式自然语言处理的EEG大脑活动
直到最近，研究人员的人类行为数据主要吸引了人类认知。但是，这些人类语言处理信号在基于机器学习的自然语言处理任务中也可能是有益的。为此目的使用EEG脑活动在很大程度上尚未探索。在本文中，我们介绍了第一项大规模研究，以系统地分析EEG脑活动数据改善自然语言处理任务的潜力，特别关注信号的特征最有益。我们提出了一种多模式的机器学习体系结构，该体系结构从文本输入以及脑电图功能中共同学习。我们发现，将EEG信号填充到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列单词嵌入类型，脑电图数据改善了二进制和三元感性分类，并且优于多个基准。对于更复杂的任务，例如关系检测，只有上下文化的BERT嵌入在我们的实验中优于基准，这增加了进一步研究的需求。最后，脑电图数据表明，当有限的培训数据可用时，特别有希望。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。