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World File Search System拼写
P300拼写器BCI
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）是人脑和计算机之间通信的常见设备。本文研究了使用3D界面为BCI机器使用的效率。为此，已修改了P300拼写器（使用户能够使用脑电波在屏幕上拼写字符的BCI设备）已进行了修改。P300拼写器的经典虚拟键盘被3D立体图像替换，从而增强了设备的人体工程学特征。此外，3D接口上的范围范式可以以三种方式影响设备的孔隙：准确性，速度和容量。本文提出了两种称为天然3D和平行2D界面的不同浮雕范式，并研究了它们在提到的三种措施方面的效果。前者在3D空间中的平面，后者包括不同3D深度的平行键盘的灰烬。提出了这些效果的理论分析。通过从实际受试者获得的实验数据来验证结果，并与经典的2D界面进行了比较。两个提出的键盘都提高了设备的速度，而平行2D的总性能比天然3D更好。
基于拼写的语言神经解码 BCI 系统
摘要 — 脑机接口 (BCI) 通过将神经活动直接转换成文本，消除了身体动作的需要，从而提供了一种有前途的途径。然而，现有的非侵入式 BCI 系统尚未成功覆盖整个字母表，限制了它们的实用性。在本文中，我们提出了一种新型的非侵入式基于 EEG 的 BCI 系统，该系统具有基于课程的神经拼写框架，它首先通过解码与手写相关的神经信号来识别所有 26 个字母，然后应用生成式 AI (GenAI) 来增强基于拼写的神经语言解码任务。我们的方法结合了手写的便利性和 EEG 技术的可访问性，利用先进的神经解码算法和预训练的大型语言模型 (LLM) 将 EEG 模式高精度地转换为文本。该系统展示了 GenAI 如何提高典型的基于拼写的神经语言解码任务的性能，并解决了以前方法的局限性，为有沟通障碍的个人提供了可扩展且用户友好的解决方案，从而增强了包容性的沟通选择。
阅读障碍：帮助努力成功阅读，写作和拼写的孩子（K-6等级）
您是否正在寻找帮助患有或可能患有阅读障碍的学生成为更成功的读者，作家和拼写者？在本研讨会中，您将获得强大的教学技术，基于研究的策略和许多课堂活动，旨在支持阅读障碍学生的成功。重点将放在增强阅读障碍学生识字能力的最佳实践上。获得了许多实用策略，以提高阅读，写作和拼写成就，并增加学生的信心。借助尖端研究和fMRI大脑研究，扫盲专家Mark Feelland将探讨阅读障碍的发展以及为什么您可以用来帮助激活和增强大脑中特定的阅读，拼写和语言电路的大量实用策略，技术和活动。增强您的指导，并帮助您患有阅读障碍或可能有阅读障碍的学生在阅读，写作和拼写方面经历成功。
基于点击的皮层脑电图脑机接口可实现长期高性能开关扫描拼写
患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的人由于肌肉无力而难以与家人和护理人员沟通。本研究调查了 ALS 患者的脑信号是否可用于控制拼写应用程序。具体来说，当参与者试图握拳时，计算机算法检测到植入其大脑表面的电极的神经活动增加，从而产生鼠标点击。参与者使用这些自发的点击从拼写应用程序中选择字母或单词来输入句子。我们的算法使用不到一小时的记录脑信号进行训练，然后在三个月内可靠地运行。这种方法可能用于在较长时间内恢复其他严重瘫痪者的沟通，并且只需短暂的训练期即可。
2024更高的环境科学论文2问题纸拼写检查
在本手册中提供的空间中清楚地写下您的答案。在本小册子的结尾提供了其他空间，以进行答案和艰苦的工作。如果使用此空间，则必须清楚地标识您正在尝试的问题编号。任何粗略的工作都必须在这本小册子中写。写了最终副本时，您应该通过艰难的工作得分。
2024 National 5 Health and Food Technology问题纸拼写
在本手册中提供的空间中清楚地写下您的答案。在本小册子的末尾提供了答案的其他空间。如果使用此空间，则必须清楚地标识您正在尝试的问题编号。
比较不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响
摘要 —P300 拼写器是脑机接口研究中广泛使用的应用。事实证明，P300 拼写器可以作为神经反馈训练工具，通过逐渐增加拼写任务的难度来增强注意力。这种自适应方法使用户更难正确拼写单词，鼓励他们提高注意力以抵消日益增加的难度。因此，自适应 P300 拼写器有可能成为患有 ADHD 的儿童、患有痴呆症的老年患者的治疗选择，并成为健康成年人的认知增强工具。但是，训练长度（包括设置时间）需要很快，以确保用户接受。本研究调查了使用和不使用 xDAWN 空间滤波器时不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响。结果表明，xDAWN 空间滤波器可以提高许多电极的性能，但会降低少于八个电极的结果。对于近乎完美的性能至关重要且有许多电极可用的场景，建议使用一组带有 xDAWN 空间滤波器的 16 个电极。对于需要考虑成本和设置时间，且可以接受较低性能的情况，使用不带空间滤波器的六个电极就足够了。
五十个选择性的ssvep-bci拼写器带有CCA
大脑计算机界面（BCI）连接人类和机器。作为BCI的应用，BCI Speller（用于与物理残疾的文本输入接口）已得到广泛研究。BCI拼写器所需的性能是大量的同时输入和高正确的响应率，类似于PC键盘[1]。在我们先前的研究中，我们研究了具有50个输入的稳态视觉引起的电势（SSVEP）–BCI拼写器[2]。如果可以同时输入50个，则可以分配所有日本的Hiragana和标点符号。具体来说，将不同的眨眼频率分配给50个屏幕字符，并从EEG中检测到响应的差异。但是，脑电图检测到的频率范围有一个限制。此外，频划分越少，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。
具有 CCA 的 50 选择性 SSVEP-BCI 拼写器
脑机接口 (BCI) 连接人与机器。作为 BCI 的一种应用，BCI 拼写器（一种用于与肢体残疾人士交流的文本输入接口）得到了广泛的研究。BCI 拼写器的性能要求是大量同时输入和高正确响应率，类似于 PC 键盘 [1]。在我们之前的研究中，我们研究了具有 50 个输入的稳态视觉诱发电位 (SSVEP)-BCI 拼写器 [2]。如果可以同时输入 50 个，则可以分配所有日语平假名和标点符号。具体而言，为 50 个屏幕字符分配不同的眨眼频率，并从 EEG 中检测到响应的差异。然而，EEG 可以检测到的频率范围是有限的。此外，频率划分越细，检测就越困难。因此，必须改进信号处理算法。