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Braininfo 2022 -Riuma -deMálaga大学
摘要 - BCI拼写器是用于通信目的的典型脑部计算机接口（BCI）系统。该技术可以通过由大脑活动控制的辅助设备为用户提供严重的运动残疾。目前的初步研究，只有四个科目，重点是控制5x5 P300的拼写矩阵，以进行通信。在这项工作中，我们研究了在两个条件下突出字母的闪烁刺激的效果：图片和红色著名的面孔（即著名的面孔，红色的面孔）。这些初步结果，基于性能和信息传输速率（ITR），表明这两种条件都是相似的，与常规P300 - 销售器相比，性能非常好。从这个意义上讲，图片的使用并不能使性能变得更糟，从而可以开发出更具吸引力和可用的界面。更多的测试将确认提出的两个条件之间的性能是否存在差异。
2024050430.pdf
会议：自然语言处理概论活动：使用Google翻译相同的拼写单词会话：NLP应用程序：Revising AI Project Chats Chatbots探索NLP在日常生活中的各种应用程序，例如聊天机器人，情感分析和自动摘要
具有降低视野的P300大脑计算机接口
抽象的p300脑计算机界面（BCI）是一种实验性和临床范式，在该范式中，使用刺激触发的视觉诱发电位（VEP）用于将用户的信息传达给外界。在典型的实现中，称为P300 Speller，一个主题着眼于文本字符闪烁并参与其中一个字符的显示。被检测到的角色是最强的VEP的角色。当对目标和非目标刺激的响应足够不同时，这种拼写者的表现很好，相反，当非目标刺激引起相当大的VEP时，需要进行更多的试验。尽管多年来已经提出了许多改进拼写器的策略，但相对简单的人们很少关注：减少视野以减少非目标刺激的贡献。为了解决这个想法，我们在10个主题中进行了一个试点实验，该实验首先操作了传统的P300拼写器，然后戴了一个孔，将其视力限制在中央领域。主题通过查看文本字符选择。佩戴光圈时，所有受试者中对非目标刺激的反应均降低。此外，在四个受试者中，目标刺激性VEP的幅度和/或形状变化。由于孔径减少了非目标的干扰，并在一部分情况下增加了对目标的反应，因此我们建议使用这种方法来改善BCI性能。除了孔径的使用外，我们还认为可以通过算法来删除干扰因素。此外，未来的P300 BCI还利用了中央和周围视野的不同生理特性。我们还讨论了所提出的方法如何提供有关视觉处理机制的见解。
大脑 - 计算机界面通道选择优化了使用元式和进化算法
许多大脑 - 计算机界面（BCI）研究由于其固有的复杂性而忽略了通道优化。但是，仔细的渠道选择会提高性能和用户的舒适性，同时降低系统成本。进化的元映射证明了它们在解决复杂问题方面的有用性，但尚未完全利用。该研究的目的是两个方面：（1）提出一种新型算法，以找到每个用户设置的最佳通道，并将其与其他现有的元次素化学进行比较； （2）建立将这些优化策略调整到该框架的准则。共有3个单目标（GA，BDE，BPSO）和4个多目标（NSGA-II，BMOPSO，SPEA2，PEAIL）现有算法已通过3个公共数据库进行了调整和测试：“ BCI竞争III-DATASET II”，“中心拼写“中心拼写者”和“ RSVP拼写”。双前分排序算法（DFGA），这是一种新型的多目标离散方法，特别针对BCI框架设计。的结果表明，所有元数据术的表现都超过了基于P300的BCIS的完整集和常见的8通道集。dfga使用8个通道表现出3.9％的准确性3.9％。并使用4.66个通道获得了类似的精度。地形分析还强大了为每个用户自定义频道集的需求。因此，提出的方法计算具有不同数量的通道的最佳解决方案集，从而使用户可以为下一个BCI会话选择最合适的分布。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
NAPLAN 2023 技术报告
图 1：针对数字、阅读、语法和标点符号的多阶段定制测试设计 ......................................................................................................19 图 2：语言惯例的在线测试设计 ......................................................................................................20 图 3. 3 年级数字能力各途径分配的学生百分比 .............................................................................37 图 4. 3 年级数字能力各途径的能力分布 .............................................................................................37 图 5：数字能力的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 6：阅读的尾随缺失百分比 .............................................................................................42 图 7：拼写的尾随缺失百分比 .............................................................................................43 图 8：语法和标点符号的尾随缺失百分比 .............................................................................43 图 9：NAPLAN 2023：参与类别 .............................................................................................44 图 10：3 年级数字能力测试的 Wright 地图（示例） .............................................................................50 图 11：写作测试的 Wright 地图（多分示例）................................................................................51 图 12：写作测试的 Wright 图（多分示例）........................................................................52 图 13：拟合度 = 1.00 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 14：拟合度 = 1.36 的项目的项目特征曲线.........................................................................55 图 15：显示性别 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................57 图 16：显示语言背景 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................58 图 17：显示土著身份 DIF† 的项目特征曲线示例.........................................................................59 图 18：显示管辖区 DIF 的项目特征曲线示例.........................................................................60 图 19：具有潜在回归的多维项目反应模型的条件变量.............................................................................................63 图 20：3 年级和 5 年级在线测试之间的数字散点图、垂直链接项目.....................................................................................................................65图 21：7 年级和 5 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图.........................................................................................................................................66 图 22：9 年级和 7 年级在线测试之间的数字能力、垂直链接项目的散点图....................................................................................................................................................................66 图 23：3 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................66 图 24：7 年级和 5 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 25：9 年级和 7 年级在线测试阅读、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 26：3 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................67 图 27：7 年级和 5 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 28：9 年级和 7 年级在线测试拼写、垂直链接项目的散点图 ................................68 图 29：3 年级和 5 年级在线测试语法和标点符号、垂直链接项目的散点图 ................................................................................................................................68图 31：语法和标点符号散点图，9 年级和 7 年级在线测试之间的垂直链接项目 ......................................................................................................................69 图 32：熟练程度截点的对数回归（计算能力） ......................................................................................76 图 33：熟练程度截点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度截点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度截点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度截点的对数回归（语法和标点符号） 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32：熟练程度分界点的对数回归（计算能力） .............................................................................................76 图 33：熟练程度分界点的对数回归（阅读） .............................................................................................76 图 34：熟练程度分界点的对数回归（写作） .............................................................................................77 图 35：熟练程度分界点的对数回归（拼写） .............................................................................................77 图 36：熟练程度分界点的对数回归（语法和标点符号） .............................................................................................78
使用皮层内信号与完全闭锁的住院患者进行口头交流
图 1：皮层内基于听觉拼写器的通信 – A) 在患者家中设置。信号由植入运动皮层的微电极阵列记录，并使用定制的 BCI 软件进行处理。B) 听觉神经反馈和拼写器的示意图。检测到动作电位并用于估计神经放电率。选择一个或多个通道，它们的放电率标准化和混合（参见在线方法）。字母组和字母等选项由合成语音呈现，然后是一段响应期，在此期间，要求患者调节标准化和混合的放电率，以获得正响应，降低以获得负响应。标准化速率线性映射到响应期间播放的短音的频率，以向患者提供反馈。患者必须将放电率保持在某个阈值以上（以下）通常 500 毫秒，以引起“是”（“否”）响应。在神经反馈模块中训练神经放电率的控制，其中指示患者匹配目标音调的频率。
生成人工智能 (GenAI) - 工具使用描述符（附员工指南）
GenAI 用于生成初步评估想法、草稿和结构，或用于编辑以改进语言和参考格式。 GenAI 可用于总结当前对关键主题的观点和研究 可以使用 Grammarly、拼写检查和引用软件。 示例：论文、报告、论文、草稿
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课程：自然语言处理简介活动：使用谷歌翻译查找拼写相同的单词课程：NLP 应用程序课程：重新审视 AI 项目周期聊天机器人探索 NLP 在日常生活中的各种应用，例如聊天机器人、情绪分析和自动摘要