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同一肢体不同关节运动想象的EEG信号ANFIS分类
简介：脑机接口 (BCI) 的实验领域正在扩大，包括运动动作，这在解读认知过程方面起着至关重要的作用。无需任何外部刺激，运动想象 (MI) 可用作脑机接口 (BCI) 的强大模型。操作外部设备的一种自然方法是想象移动同一只手臂的各个关节。这些设想的运动在运动脑中具有相似的空间图像，因此很难根据 EEG 数据区分同一腿的各个关节的 MI。方法：本研究使用了 25 名参与者的现有数据集合。参与者想象使用他们的右肢进行三项不同的活动：想象自己操纵右手、想象弯曲右臂以及在放松时闭上眼睛。为了给这些脉冲分配类别，我们求助于自适应神经模糊推理系统。结果：平均准确率为 90%。结论：研究结果表明，该技术对于正确分类 EEG 数据至关重要。本研究使用的数据收集包括肌肉成像中使用的相同肢体的脑电图测量。新的分类方法将应用于这些信号以得出结论。
为了探索无限的太空，人类发挥想象力和智慧，创造出超乎想象的设备、运载工具和机器。页
弥合技术差距并实现关键领域的自力更生仍然是一项重大挑战。受此影响，印度的一些先进空间技术完全依赖进口，例如高强度碳-碳（C-C）纤维、太空使用的太阳能电池等。基础设施限制：印度空间技术领域的初创企业面临基础设施相关的限制。这使得他们很难快速制作原型并测试模型。出现这种情况的部分原因是私营企业缺乏先进的测试和培训设施。缺乏技术人才：训练有素的科学家、工程师和技术人员仍然短缺，无法满足不断扩大的太空计划的需求。商业竞争日益激烈：全球航天工业正在迅速商业化，私营公司正在迅速进入该领域。
赫斯特的内心与希望——走向想象的未来
2022 年 3 月 31 日，诺森伯兰郡议会正式通过了《2016 年至 2036 年诺森伯兰郡地方规划》。诺森伯兰郡地方规划中的政策支持赫斯特的复兴，通过充分利用现有建筑作为创建可持续社区的一部分，包括支持和推动改善和翻新现有住房存量的干预措施。这还包括与当地社区协商，考虑在需求低的地区或现有存量无法满足当地住房需求的地区实施拆除和重建计划。地方规划将支持在赫斯特内引入更多用途组合，同时确保当地绿地的良好通道。
为什么人工智能比我们想象的更难
休伯特·德雷福斯：“第一步谬误是声称，自从我们第一次研究计算机智能以来，我们一直在一个连续体上缓慢前进，而人工智能是这个连续体的终点，因此，我们程序中的任何改进，无论多么微不足道，都算作进步……事实上，在假定的稳步渐进的连续体中存在着不连续性。这个意想不到的障碍被称为常识问题。”
肌腱材料与结构特性与不同运动种群中想象的定量磁共振之间的相关性
阿喀琉斯肌腱刚度（Kat）和Young的模量（YAT）是肌腱功能的重要决定因素。但是，他们的评估需要复杂的设备和耗时的程序。这项研究的目的是双重的：使用文献中提出的经典方法（超声和力数据的组合）和MRI技术比较Kat和YAT，以了解MRI在确定KAT和YAT差异方面的能力。此外，我们研究了短T2*松弛时间，KAT和YAT之间的潜在相关性，以确定T2*松弛时间是否可能与材料或结构特性有关。招募了十二个耐力和力量运动员，并招募了十二个健康对照。在T2*使用标准梯度回声MRI测量静止和较长的组件，同时使用经典方法（超声和动力学测量方法组合）评估KAT和YAT。Power athletes had the highest kAT (3064 ± 260, 2714 ± 260 and 2238 ± 189 N/mm for power ath letes, endurance athletes and healthy control, respectively) and yAT (2.39 ± 0.28, 1.64 ± 0.22 and 1.97 ± 0.32 GPa for power athletes, endurance athletes and healthy control, respectively) and the lowest T2* short component （分别为0.58±0.07，0.77±0.06和0.74±0.08 ms，分别为动力运动员，耐力运动员和健康对照）。耐力运动员的T2*长组件值最高。在研究的种群中，T2*长的组件，KAT或YAT之间没有任何相关性，而T2*短分量与YAT负相关。这些结果表明T2*短分量可用于研究不同人群中材料特性的差异。
重新想象的药房护理 - 处方药供应链模型
什么是药房护理重新构想？重新想象的药房护理是加利福尼亚大胆计划的蓝盾，以确保每个人都可以安全，公平地使用可持续的负担得起的处方药。为了实现这一目标，我们将重点放在三个支柱上： - 转移端到端处方药生态系统 - 在个人，高质量的体验中进行投资 - 通过技术和数据来构建强大的解决方案，因为我们有人类，患者，一个患者，一个家人，一位朋友，每个处方背后的朋友。忠实于我们的愿景，我们的目标是创造一个值得家人和朋友的药房护理体验，可持续的负担得起。药房护理重新构想为我们的成员带来了更加人性化和透明的护理和价值。这就是我们的立场。我们宣布重新构想药房护理的内容？2023年8月17日，我们在药房护理中宣布了一个重新构想的工作 - 一种新的处方药供应链模型，旨在解决当今破碎的药房系统中的问题。我们正在与组织合作，他们分享我们致力于转变如何购买药物并提供给我们的480万会员（240万具有药房福利的成员）的方式，以使他们提供方便，透明的药物使用，同时降低成本。一旦我们的开创性，多年的战略就得到了充分的实施，我们预计会大量节省的处方药使处方药更加负担得起。该模型增加了已经进行了正在进行的工作的实质性药房护理：•政策倡导
用于运动想象的 SPD 流形上的图形神经网络......
摘要 — 运动想象 (MI) 分类一直是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口中的一个重要研究课题。在过去的几十年里，MI-EEG 分类器的性能逐渐提高。在本研究中，我们从时频分析的角度扩展了基于几何深度学习的 MI-EEG 分类器，引入了一种称为 Graph-CSPNet 的新架构。我们将这类分类器称为几何分类器，强调它们在源自 EEG 空间协方差矩阵的微分几何中的基础。Graph-CSPNet 利用新颖的流形值图卷积技术来捕获时频域中的 EEG 特征，为捕获局部波动的信号分割提供了更高的灵活性。为了评估 Graph-CSPNet 的有效性，我们使用了五个常用的公开 MI-EEG 数据集，在十一种场景中的九种中实现了接近最佳的分类准确率。Python 存储库可在 https://github 找到。 com/GeometricBCI/Tensor-CSPNet-and-Graph-CSPNet。
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
流感比你想象的更严重
• 6 个月至 2 岁的儿童和患有以下任何一种疾病的成人： - 哮喘等慢性胸部疾病或因胸部感染入院的儿童（6 个月至 2 岁）； - 慢性心脏病； - 慢性肝病； - 慢性肾病； - 糖尿病； - 因疾病或治疗（如类固醇或癌症治疗）导致免疫力降低（与免疫力降低者生活在同一屋檐下的人可能也需要接种疫苗）； - 慢性神经系统疾病，如中风、多发性硬化症或影响神经系统的疾病，如脑瘫； - 严重超重（BMI>40）； - 任何其他严重疾病 – 如不确定，请咨询医生。
在想象的语音
将想象中的语音从人脑活动转化为声音是一个具有挑战性和吸收的研究问题，可以通过大脑信号提供人类交流的新手段。努力从大脑活动中重建语音的努力表明了他们使用侵入性语音数据的侵入性测量的潜力，但在重建想象的语音方面面临着挑战。在本文中，我们提出了Neurotalk，它将想象的语音的非侵入性大脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型接受了口语脑电图的训练，该语音被推广以适应想象中的言语领域，从而使想象中的语音和声音之间的自然对应是一个地面真理。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而证明了从看不见的单词中进行语音重建的潜力。我们的结果暗示了人类脑电图信号的语音综合潜力，不仅来自口语语音，而且还来自想象中的语音的大脑信号。