XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接口技术
Title Roadmap of Major Technical Domains for Made in China 2025 《中国制造 2025 》重点领域技术路线图
到2020年，我国集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小，全行业销售收入年均增长20%以上，行业企业可持续发展能力显著增强。移动智能终端、网络通信、云计算、物联网、大数据等重点领域集成电路设计技术达到国际领先水平，产业生态系统初步形成。16/14nm制造工艺实现量产，封装测试技术达到国际领先水平，关键设备和材料进入国际采购体系，技术先进、安全可靠的集成电路产业体系基本建立。
脑机接口技术如何改善意识障碍的诊断：一项比较研究
意识障碍 (DOC) 和闭锁综合征 (LIS) 的诊断仍然是临床挑战。最严重的 DOC 类型是昏迷，其特征是闭眼，对命令或感官刺激没有意志反应。无反应觉醒综合征 (UWS) 是一种稍微不那么严重的状态，患者会出现睁眼，但没有其他反应性变化。对外部刺激的持续自愿反应是最小意识状态 (MCS) 的特征，而物体的功能性使用或准确的交流则表示脱离 MCS (EMCS)。在完全闭锁综合征 (CLIS) 中，患者无法进行自愿运动，因此无法使用主流技术进行交流，即使患者的认知功能完好无损 (Giacino 等人，2014)。在床边评估无法交流或表现出意志行为的患者的认知能力和意识功能非常困难。由此产生的诊断错误具有重大的伦理影响。昏迷恢复量表 (CRS) 修订版 (CRS-R, Giacino et al., 2004) 是最受认可的工具，具有良好或优秀的内容效度、评分者间信度和内部一致性 (Seel et al., 2010)。然而，由于觉醒水平的波动、运动障碍、严重的张力过高和其他临床特征，许多患者无法对 CRS-R 产生可重复的反应。此外，CRS-R 管理需要合格的评估人员，并且耗时，因此在许多情况下它被其他诊断工具或“判断”所取代（Formisano 等人，2019 年）。然而，据估计，被临床共识判断为无反应的患者中，多达 43% 具有最小意识（Andrews，1996 年；Schnakers 等人，2009 年）。已经开发了不同的功能成像范例来提高 DOC 诊断的准确性。例如，在 fMRI 中执行空间和运动意象心理任务（Monti 等人，2010 年）和单词识别任务（Monti 等人，2015 年）揭示了一小部分 UWS 患者的隐性（从公开行为中看不出来）命令遵循。然而，许多目标患者由于自发运动或金属植入物等技术问题无法通过 fMRI 进行评估。此外，在与 18F-FDG-PET 的比较研究中，fMRI 结果并不令人满意
神经触觉技术：用于解码直观触觉的脑机接口
摘要 — 非侵入式脑机接口 (BCI) 被广泛用于识别用户意图。特别是，与触觉和感觉解码相关的 BCI 可以在许多工业领域提供各种效果，例如制造先进的触摸显示器、控制机器人设备以及更具沉浸感的虚拟现实或增强现实。在本文中，我们介绍了基于触觉和感官知觉的 BCI 系统，称为神经触觉。这是使用实际触摸和触摸图像范例对各种场景进行的初步研究。我们设计了一个新颖的实验环境和一种可以在触摸指定材料时获取脑信号以产生自然的触觉和纹理感觉的设备。通过实验，我们收集了针对四种不同纹理物体的脑电图 (EEG) 信号。招募了七名受试者参加实验，并使用机器学习和深度学习方法评估分类性能。因此，我们可以确认在 EEG 信号上解码实际触摸和触摸图像以开发实用的神经触觉的可行性。 关键词-脑机接口；脑电图；触觉信息；触觉分析；触觉意象
AAC 专业人员对支持脑机接口技术临床转化的看法
对于因肌萎缩侧索硬化症和脑瘫等疾病而导致严重身体障碍的人，脑机接口可以支持增强和替代通信设备访问 (BCI-AAC)。BCI-AAC 技术不需要个人拥有可靠的物理运动控制形式来访问 AAC。因此，BCI 技术可以为那些认为现有访问方法（例如开关扫描、眼球注视）效率低下、无效或令人疲劳的人提供替代访问 (Brumberg et al., 2018)。BCI-AAC 技术通过将目标神经信号转换为通信设备控制来克服与现有 AAC 访问方法相关的物理障碍。具体而言，BCI 技术针对与用于控制通信设备的感觉和运动过程相关的各种脑信号（有关综述，请参阅 Brumberg et al., 2018）。例如，P300 事件相关电位被用作已建立的 BCI 信号（Donchin et al., 2000）。要使用 P300-BCI 进行通信选择，个人需要关注他们希望选择的目标通信项目（例如字母或符号），同时随机突出显示 BCI-AAC 显示中的所有其他非目标项目。在个人所需的项目（目标刺激）突出显示后约 300 毫秒 (ms)，与其他非目标刺激相比，可以在目标刺激的 EEG 记录中检测到正电压（Donchin 等人，2000 年）。然后，BCI 算法选择与此 P300 事件相关的项目（Pitt 等人，2019 年）。
使用脑机接口技术在 Blender 软件中建模 3D 对象
1. 简介 3D 建模是使用专门的计算机程序创建和修改三维对象的过程，该程序为用户提供了一组必要的工具。 3D 建模通常从基本形状（基元）开始，例如立方体、球体、圆环等。然后通过软件提供的不同功能修改这些形状。用户通常通过按下键盘上的组合键或从用户界面中选择它们来激活这些功能。如今，有许多功能强大的 3D 建模软件，可以创建 3D 资源、动画、特效和渲染图像。最受欢迎的付费应用程序是 Autodesk Maya、Autodesk 3ds Max 和 Cinema 4D。也有许多免费应用程序可用，但最受欢迎的应用程序是 Blender。Blender 是一个免费的开源 3D 计算机图形软件工具集。它用 C、C++ 和 Python 编程语言编写。Blender 基金会是一个负责 Blender 开发的非营利组织。 Blender 也是由社区开发的，社区创建了用 Python 编写的附加插件（称为附加组件）。附加组件为 Blender 添加了新功能或改进功能。由于 Blender 发展基金的成立，Blender 最近获得了 Epic Games、Nvidia 或 Intel 的大量资金支持。它使 Blender 基金会能够招募新的团队成员，从而更快地开发 Blender。
侵入式记录脑机接口技术发展的文献研究
摘要 — 脑机接口是一个庞大的科学领域，有许多竞争性设计正在使用或测试中。该项目的目标是汇编有关犹他阵列、密歇根探针、神经织网（也称为网状电子）、Neuralink 和 Stentrode 的信息，并比较每种设计的优缺点。特别令人感兴趣的是材料参数、电极数量、异物反应严重程度、热量产生、电极深度、测量动作电位的平均大小和信噪比。比较结果如下：网状电子和 Stentrode 非常有前景，因为它们完全避免了传统的异物反应和细胞死亡问题，但后者以长期使用抗凝剂的风险来换取这些。犹他阵列在所有参数方面都比任何其他研究设计存在更多问题，包括当代的密歇根探针，尽管它们都使用相同的主要材料——硅。研究发现，严格比较这两种设计的实验研究严重缺乏，一旦这些设计再次可用于进一步的医学研究，这种缺乏可能会变得更加明显。
社会科学与人工智能的接口
我们信任的机器，麻省理工学院出版社。即将出版。 • 智能重塑新科学家 232 37-41。2016 年。 • 不同的思维方式新科学家 232 39-43。2016 年。 • 机器能读懂我们的思想吗？（Nello Cristianini 和 Christopher Burr）思想和
人类互动的接口
人类在我们专业和个人生活的许多领域中越来越多地与AI系统互动。但是，这些相互作用并非无缝，使人们感到沮丧，或者在最坏的情况下受到AI技术的伤害。在这项以研究为重点的课程中，我们将探讨人类计算机互动，人工智能和以人为以人为中心的设计的跨学科观点，以调查如何构建和评估旨在与人互动的AI系统。它旨在涵盖广泛的主题，同时还提供实用的工具，技术和方法来设计支持人类交互的软件接口。本课程的主题是围绕五个主题构建的，首先是讨论早期和现代的人类机器互动方法，然后是设计指南和原理，人类AI团队（包括在环境系统中），人与AI代理商之间的反馈机制，以及与负责任的和负责任的和可信赖的AI AI II的发展。
