肌肉是所有人类行为的执行器,从日常工作和生活到交流和情感表达。肌动图记录来自肌肉活动的信号,作为机器硬件和人类湿件之间的接口,允许直接和自然地控制我们的电子外围设备。尽管最近取得了重大进展,但传统的肌动图传感器仍然无法实现所需的高分辨率和非侵入式记录。本文对最先进的可穿戴传感技术进行了批判性回顾,这些技术以高空间分辨率(即所谓的超分辨率)测量深层肌肉活动。本文根据这些肌动图传感器在测量肌肉活动时记录的不同信号类型(即生物力学、生物化学和生物电)对这些肌动图传感器进行分类。通过描述每个肌动图传感器的特点和当前发展以及优点和局限性,研究了它们作为超分辨率肌动图技术的能力,包括:(i)传感单元的非侵入性和高密度设计及其对干扰的脆弱性,(ii)检测极限以记录深层肌肉的活动。最后,本文总结了这一快速发展的超分辨率肌动图领域的新机遇,并提出了有希望的未来研究方向。这些进步将使下一代肌肉-机器界面能够满足医疗保健技术、辅助/康复机器人和扩展现实的人体增强等现实生活中的实际设计需求。
抽象的用户机器接口映射从用户测量的生物信号,以控制外部设备的控制命令。从生物信号到设备输入的映射由解码算法执行。对用户和解码器的改编(共同适应)提供了提高不同用户和应用程序接口的包容性和可用性的机会。用户学习会导致可靠的接口控制,可以跨环境和上下文概括。解码器适应性可以个性化接口,说明日常信号变异性并提高整体性能。共同适应创造了塑造用户和解码器系统以实现可靠且可推广的个性化接口的机会。但是,共同适应创建了一个两学习系统,并在用户和解码器之间进行动态交互。工程共同自适应接口需要新的工具和框架来分析和设计用户 - 码头交互。在本文中,我们回顾了自适应解码,用户学习和在用户机器接口中的共同适应,可用于运动控制的用户机器接口,脑中脑部脑部计算机,肌电和运动接口。然后,我们讨论了自适应接口的性能标准,并提出了一种设计用户decoder共同适应的游戏理论方法。
我希望你一切都好。我邀请您在您闲暇时探索该新闻通讯和我们部门的网站,以查看我们正在努力的所有激动人心的事情。我们是一个非常注重未来的部门,我们的教职员工要看到民族认可,我们正在积极生产高质量的研究计划,例如构建更可靠的电气系统,消除非侵入性脑部机器接口,从而创造下一代人类人工智能系统,以改善医疗诊断。
背景:5G 技术能够提供大规模机器接口、超高可靠性和低延迟,有可能为当前和未来的北约 CIS 基础设施提供附加功能。这些功能可能有助于使北约部队在未来的交战中保持警觉、敏捷、网络化和杀伤力。此外,在军事方面,5G 技术可以增强保障、指挥和控制、部队投射、北约部队保护,提高响应能力以通知决策者并为部队做好作战准备。其结果是北约部队能够超越敌方部队,在思维和战斗方面胜过敌方部队。
开发客观的方法来监测飞行员、无人机操作员和空中交通管制员在训练和飞行活动中的认知状态对于确保飞行安全、优化训练过程以及设计创新的人机交互系统至关重要。机器接口。适合现场使用的便携式、可靠的神经生理学测量方法,例如功能性近红外光谱 (fNIRS) 光学脑成像技术,为满足这些需求提供了一些重要的优势。在这篇综述中,旨在总结 fNIRS 技术的科学基础,并通过介绍飞行员/飞行员等先锋航空应用的例子,总结 fNIRS 方法为航空医学和人体工程学领域提供的机会。操作员认知工作量监测、控制界面评估、G-LoC/缺氧估计等。
开发客观的方法来监测飞行员、无人机操作员和空中交通管制员在训练和飞行活动中的认知状态对于确保飞行安全、优化训练过程以及设计创新的人机交互系统至关重要。机器接口。适合现场使用的便携式、可靠的神经生理学测量方法,例如功能性近红外光谱 (fNIRS) 光学脑成像技术,为满足这些需求提供了一些重要的优势。在这篇综述中,旨在总结 fNIRS 技术的科学基础,并通过介绍飞行员/飞行员等先锋航空应用的例子,总结 fNIRS 方法为航空医学和人体工程学领域提供的机会。操作员认知工作量监测、控制界面评估、G-LoC/缺氧估计等。
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