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World File Search System意念
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
利用意念波控制机器人汽车
脑控机器人汽车采用思维波技术，代表了神经科学与机器人技术的创新融合，旨在让用户通过大脑活动来控制车辆。该系统的核心是利用脑电图 (EEG) 技术来捕捉和解释用户大脑产生的电信号。例如，Mind Wave 耳机是一种非侵入式 EEG 设备，能够检测和处理脑电波信号。然后使用复杂的算法分析这些信号以识别特定的心理状态或命令。通过精神集中、放松或其他认知线索，用户可以触发命令，这些命令会被转化为机器人汽车的动作，例如加速、减速、转弯或停止。这种交互通常涉及实时处理 EEG 数据，然后将其映射到车辆执行器的相应控制信号，从而实现用户的认知意图与汽车运动之间的无缝集成。此外，此类系统通常结合机器学习技术，以适应个人用户的大脑模式，从而提高准确性和响应能力。脑控机器人汽车的应用不仅仅是新颖，还可能应用于辅助技术、康复和人机界面，为人机之间的直观和沉浸式交互提供新的可能性。
使用机器学习来检查TBI之后的自杀意念
为了解决传统方法识别自杀风险的局限性，研究普通人群中自杀行为的研究人员呼吁将重点从先验风险因素转变为基于机器学习的算法。14具有大型数据集，机器学习方法提供了几种优势，包括使用可以通过建模变量之间的复杂关联来促进临床意义和概括性的技术，以及自动学习优化预测算法的方法而不是依赖研究人员的先验假设的方法。14,15个机器学习方法在预测异质且罕见发生的结果（即自杀思想和行为）方面可能是有利的，这些结果通常与阶级失衡有关。具体来说，可以与传统的机器学习程序结合实施采样程序，包括缩写，以预测不平衡的结果。Using a combination of surveys, administrative data, and electronic health records, machine learning has shown promise in identifying short- and long-term risk for suicidal behaviors (in non-TBI populations) with greater accuracy than traditional approaches, up to several years before they occur and across a variety of settings, including the US Army, 16,17 Veterans Health Administration, 18 independent health care systems, 15,19,20 and population-wide studies.21,22
领导者自杀意念练习卡
危机时期的领导力是建立信任、信心和部队凝聚力的机会。回应士兵表达的自杀意念的目标是通过积极参与来防止自杀企图。如果您看到有人处于危机中，请使用此卡中的信息进行干预。了解您的团队并注意行为的任何变化；了解风险因素，例如关系或财务问题、药物滥用和获取致命手段；并了解有哪些资源可以提供帮助。
青少年自杀意念、自残和自杀企图的治疗
自杀、自杀未遂、自残和自杀意念是年轻人中重大的公共卫生问题。自杀现在是美国 15 至 24 岁青少年和年轻人的第二大死亡原因，参考文献 1 并且与成年人相比，青少年的自杀未遂率明显更高。参考文献 2-3 在年轻人中，自杀意念、自残和自杀未遂比自杀死亡更为常见，并且还与其他几种负面后果有关，例如共病精神障碍、教育和职业成果不佳以及因其他原因导致的过早死亡。参考文献 4 研究表明，青少年时期企图自杀的人接受心理健康治疗、精神疾病诊断和成年自杀的可能性更高。5