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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）。
虐待和大脑发育.pdf
虐待儿童对大脑功能的深远影响已被记录在案。然而，对于不同的虐待经历是否与风险决策的潜在神经过程（即评估和控制）存在不同的关联，我们知之甚少。使用条件生长曲线模型，我们比较了累积方法与维度方法（虐待和忽视的相对影响），以研究虐待儿童与大脑发育之间的联系。样本包括 167 名青少年（第 1 次为 13-14 岁，53% 为男性），每年评估四次。风险处理通过彩票选择任务中的血氧水平依赖性反应 (BOLD) 进行评估，认知控制通过多源干扰任务中的 BOLD 反应进行评估。在风险处理过程中，虐待对岛叶和背外侧前扣带皮层 (dACC) 激活的累积影响并不显著。然而，忽视（而非虐待）与岛叶和 dACC 激活的发育增长较慢有关。相反，在认知控制过程中，虐待对额顶叶激活的累积影响是显著的，虐待（而非忽视）与额顶叶激活的急剧下降有关。结果表明，忽视对评价系统的神经发育有不利影响，而虐待则对控制系统的神经发育有加速影响，突出了不同的忽视和虐待不良经历对神经发育的不同影响。
教学大纲：物理 231 物理计算
版本 3 – 此教学大纲为草稿，将会更改！课程目标和关键学习目标：物理计算是计算机与传感器和执行器之间交互的介绍。要实现感知，我们必须测量。然后我们做出反应来控制环境。环境可以是本地的（例如，响应某些机械过程调整电机的速度），也可以是远程的（例如，感知远程位置有人的存在并打开/关闭灯）。这种感知控制通路由计算单元介导，计算单元通常必须根据感知做出控制决策，介导通常采用反馈回路的形式。我们的工具是微控制器、软件、电子传感器、各种模拟和数字电子元件，以及以人类认为并非天生计算机化的方式预测和响应的算法。教学理念。该课程的结构非常适合面对面或远程学习；但是，该课程正式是面对面的。我们实现目标的方法在某种程度上是实验性的，但重要的是，这种方法比其他大学课程更能反映现实——答案并不总是通过查找找到的，而提供的答案可能是不完整或次优的，通常是故意设计的。您的部分目标是找到所需的完成或优化。总的来说，该课程将由四个部分组成：讲座、实验室、可行性提案练习和一组免费实验室（“项目”）。每个部分都将在课程完成时获得一定数量的“学分”。与您获得本科学位的方式大致相同，您将从最低数量的必修核心学分（所有学生都必须完成）和一定数量的选修学分中进行选择。这种方法将允许您根据自己的兴趣定制课程，同时仍保证您从讲师的角度来看具有最低限度的能力。下面将更详细地描述这四个组成部分中的每一个：
光电跟踪系统的动态高型间隔 2 型模糊逻辑控制
摘要：本文提出一种基于区间2型模糊逻辑控制器（IT2FLC）的动态高型控制（DHTC）方法，将其应用于光电跟踪系统，提高稳态精度和响应速度。在传统的多环反馈控制环中加入积分器，可以增加系统类型，从而加快响应速度，提高稳态精度，但存在积分饱和的风险。根据系统状态动态切换类型，可以在保留高型优点的同时避免积分饱和。模糊逻辑控制（FLC）可以根据输入的变化动态地改变输出值，具有响应速度快、处理不确定性能力强的优点。因此本文将FLC引入高型控制系统，利用FLC的输出作为积分器的增益来控制通断，达到动态切换型的目的，并在实验中成功验证。IT2FLC引入了三维隶属函数，进一步提高了FLC处理不确定性的能力。从实验结果来看，与T1FLC相比，IT2FLC处理不确定性的能力明显提高。此外，为了加快IT2FLC的计算速度，本文提出了一种改进的类型降阶算法，称为加权梯形Nie-Tan（WTNT）。与传统降阶算法相比，WTNT具有更快的计算速度和更好的稳态精度，并已成功应用于实时控制系统，具有很好的工程应用价值。最后，为了减少人为因素的干扰，提高系统的自动化水平，采用多种群遗传算法（MPGA）对FLC的参数进行迭代优化，提高了输出精度。在柔性快速反射镜（FFSM）实验平台上，对比了传统控制器、T1FLC和IT2FLC的控制效果，证明了IT2FLC-DHTC系统具有更快的响应性能、更高的稳态精度和更强的处理不确定性的能力。