XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推理机
非侵入式异步脑机接口技术研究综述
接口技术［j］。信号处理期刊，2023年，39 （8）：1386-1398。doi：10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
入口式脑机接口设备的兼容安全性讨论
5 上海交通大学生物医学工程学院，上海，200030 【摘要】脑机接口(BCI)设备是进行神经刺激和记录的重要工具，在神经系统疾病的诊断和治疗中有着广阔的应用前景。此外，磁共振成像(MRI)是一种有效且非侵入性的全脑信号捕获技术，可以提供大脑结构和激活模式的详细信息。将BCI设备的神经刺激/记录功能与MRI的非侵入性检测功能相结合对脑功能分析具有重要意义。然而，这种结合对神经接口设备的磁和电性能提出了特定的要求。首先探讨了BCI设备与MRI之间的相互作用，随后对二者结合可能产生的安全风险进行总结和整理，从BCI设备的金属电极、导线等危害的来源入手，分析了存在的问题，并总结了目前的研究对策。最后，简要讨论了BCI磁共振安全性的监管问题，并提出了增强相关BCI设备磁共振兼容性的建议。
稳态视觉诱发电位识别与便携式脑机接口系统实现
致谢 ............................................................................................................................. 67
《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
Qualiti：量子机学习硬件选择用于推理的顶级性能
摘要 - Quantum机器学习（QML）是一个加速研究领域，它利用量子计算的原理来增强和创新机器学习方法论。然而，嘈杂的中间尺度量子（NISQ）计算机遭受噪声损坏量子的量子状态并影响训练和推断准确性。此外，量子计算机具有长期访问队列。单个执行预定量的镜头可能需要花费数小时才能达到等待队列的顶部，这对于迭代本质上是迭代性的量子机器学习（QML）算法尤其不利。许多供应商都提供了具有各种量子技术，量子数，耦合体系结构和噪声特征的量子硬件套件。但是，当前的QML算法不会将其用于培训程序，并且由于成本和培训时机在真实硬件上的开销而经常依靠本地噪音/嘈杂的模拟器。此外，通常在较少数据点的还原数据集上执行推断。考虑到这些约束，我们进行了一项研究，以最大程度地基于硬件选择的选择来最大程度地提高QML工作负载的推论性能。具体来说，我们在虹膜上对量子分类器（通过硬件队列等待时间的训练和推断）进行了详细的分析，并在噪声和不同条件下的数字数据集（例如不同的硬件和耦合图）上进行了减少的数字数据集。我们表明，使用多个随时可用的硬件进行培训，而不是依靠单个硬件，尤其是如果它具有长期排队的工作深度，则可以导致只有3-4％的绩效影响，同时降低了训练等待时间的45倍。
一种面向运动想象EEG 信号处理的高效脑机接口芯片
∗ 基金项目 : 国家自然科学基金 (61072135,81971702), 中央高校基本科研业务费专项 (2042017gf0075,2042019gf00720), 湖北
天风医药产业前沿专题系列研究脑机接口产业
未来市场发展潜力巨大，鼓励政策频出，应用场景广阔。市场端：据麦肯锡2020年研究报告显示，2030-2040年脑机接口全球 每年的市场规模可能在700亿到2000亿美元之间；政策端： 2024 年 1 月，工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展 的实施意见》，突破脑机融合、类脑芯片、大脑计算神经模型等关键技术和核心器件，研制一批易用安全的脑机接口产 品，鼓励探索在医疗康复、无人驾驶、虚拟现实等典型领域的应用 ；应用端：科研实验平台重视神经创新技术的的研发，具 有交叉融合特色实验支撑的能力。神经影像技术研发、神经计算软件研发、神经电子技术研发等多方面神经技术的研发，对神经 感知、神经调控和神经计算的研究提供技术支持，开展以脑疾病诊治与康复为核心的重大基础科学问题和智能决策、人机交互等 关键技术应用基础研究，布局神经数字疗法、神经电子药物和智能神经康复三个研究方向。