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Mufti Mahmud
Mufti Mahmud出生于孟加拉国的Thakurgaon。他获得了学士学位2001年，印度钦奈马德拉斯大学的计算机科学学位，硕士学位。 2003年，印度迈索尔大学迈索尔大学的计算机科学学位，硕士学位 2008年，来自意大利特伦托的特伦托大学的Bionanotechnology学位和博士学位。 2011年，意大利帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程学士学位。 他曾在印度，孟加拉国，意大利和比利时的工业和学术界的各个职位任职。 （共同）在主要期刊和会议上撰写了60多个出版物。 他目前的研究兴趣包括医疗保健和神经科学大数据分析，应用于生物学数据的高级机器学习，辅助脑 - 机器接口，计算神经科学，个性化和预防性（E/M） - 医疗保健，医疗保健事物，云计算，云计算，云计算，安全性和信任系统中的云计算和信任。 Mahmud博士是Marie-Curie奖学金的接受者。 他是认知计算（Springer自然）和大数据分析（Biomed Central，Springer Nature）期刊的编辑委员会成员，以及IEEE Access Journal的副编辑。 他在主席中成功组织了许多特别会议，在不同的职能（例如计划，组织和咨询委员会成员）中为许多国际知名的会议委员会服务，并经常担任高影响力期刊的裁判。2001年，印度钦奈马德拉斯大学的计算机科学学位，硕士学位。2003年，印度迈索尔大学迈索尔大学的计算机科学学位，硕士学位 2008年，来自意大利特伦托的特伦托大学的Bionanotechnology学位和博士学位。 2011年，意大利帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程学士学位。 他曾在印度，孟加拉国，意大利和比利时的工业和学术界的各个职位任职。 （共同）在主要期刊和会议上撰写了60多个出版物。 他目前的研究兴趣包括医疗保健和神经科学大数据分析，应用于生物学数据的高级机器学习，辅助脑 - 机器接口，计算神经科学，个性化和预防性（E/M） - 医疗保健，医疗保健事物，云计算，云计算，云计算，安全性和信任系统中的云计算和信任。 Mahmud博士是Marie-Curie奖学金的接受者。 他是认知计算（Springer自然）和大数据分析（Biomed Central，Springer Nature）期刊的编辑委员会成员，以及IEEE Access Journal的副编辑。 他在主席中成功组织了许多特别会议，在不同的职能（例如计划，组织和咨询委员会成员）中为许多国际知名的会议委员会服务，并经常担任高影响力期刊的裁判。2003年，印度迈索尔大学迈索尔大学的计算机科学学位，硕士学位2008年，来自意大利特伦托的特伦托大学的Bionanotechnology学位和博士学位。 2011年，意大利帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程学士学位。 他曾在印度，孟加拉国，意大利和比利时的工业和学术界的各个职位任职。 （共同）在主要期刊和会议上撰写了60多个出版物。 他目前的研究兴趣包括医疗保健和神经科学大数据分析，应用于生物学数据的高级机器学习，辅助脑 - 机器接口，计算神经科学，个性化和预防性（E/M） - 医疗保健，医疗保健事物，云计算，云计算，云计算，安全性和信任系统中的云计算和信任。 Mahmud博士是Marie-Curie奖学金的接受者。 他是认知计算（Springer自然）和大数据分析（Biomed Central，Springer Nature）期刊的编辑委员会成员，以及IEEE Access Journal的副编辑。 他在主席中成功组织了许多特别会议，在不同的职能（例如计划，组织和咨询委员会成员）中为许多国际知名的会议委员会服务，并经常担任高影响力期刊的裁判。2008年，来自意大利特伦托的特伦托大学的Bionanotechnology学位和博士学位。 2011年，意大利帕多瓦大学帕多瓦大学信息工程学士学位。他曾在印度，孟加拉国，意大利和比利时的工业和学术界的各个职位任职。（共同）在主要期刊和会议上撰写了60多个出版物。他目前的研究兴趣包括医疗保健和神经科学大数据分析，应用于生物学数据的高级机器学习，辅助脑 - 机器接口，计算神经科学，个性化和预防性（E/M） - 医疗保健，医疗保健事物，云计算，云计算，云计算，安全性和信任系统中的云计算和信任。Mahmud博士是Marie-Curie奖学金的接受者。他是认知计算（Springer自然）和大数据分析（Biomed Central，Springer Nature）期刊的编辑委员会成员，以及IEEE Access Journal的副编辑。他在主席中成功组织了许多特别会议，在不同的职能（例如计划，组织和咨询委员会成员）中为许多国际知名的会议委员会服务，并经常担任高影响力期刊的裁判。
基于质子的化学物质水溶液
的回忆设备，电阻取决于应用电信号的历史的电元素，是未来数据存储和神经形态计算的领先候选者。回忆设备通常依赖于固体技术，而水性回忆设备对于生物学至关重要 - 相关应用，例如下一代 - 一代大脑 - 机器接口。在这里，我们报告了一个简单的石墨烯 - 基于水的水性设备，具有长期和可调的内存，由可逆电压调节 - 诱导的界面酸 - 通过通过石墨烯选择性质子渗透来启用的基本平衡。表面 - 特异性振动光谱验证了石墨烯电阻率的记忆是否来自通过石墨烯的滞后质子渗透而产生的，这显然是从石墨烯/水界面上界面水的重组。质子渗透会改变石墨烯CAF 2底物上的表面电荷密度，从而影响石墨烯的电子迁移率，并引起突触 - 例如电阻率动力学。结果为开发实验性直发和概念简单的基于水解的神经形态电离的方式铺平了道路。
![arxiv：2102.11221v1 [eess.sp] 2021年2月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0e9214564028a6c493ae81410d31354239672314.webp)
arxiv：2102.11221v1 [eess.sp] 2021年2月22日
摘要 - 与运动象征（MI）脑 - 机器间相（BMIS），我们可以通过仅考虑执行运动动作来控制机器。实用用例需要使用可穿戴的解决方案，其中使用嵌入能量高的微控制器单元（MCUS）的机器学习模型在传感器附近进行分类，以确保隐私，用户舒适性和长期使用。在这项工作中，我们提供了有关嵌入式BMI解决方案的准确性贸易的实用见解。我们提出的多光谱Riemannian分类器在4级MI任务上达到了75.1％的精度。我们通过将模型量化为混合精液表示，其精度损失最小为1％，进一步扩展了模型，该模型的精度最小为1％，比最先进的嵌入式卷积神经网络要准确3.2％。我们在低功率MCU上实现了该模型，并行处理单元仅需33.39毫秒，并且每个分类均消耗1.304 MJ。索引术语 - 脑 - 机器接口，边缘计算，par-allel计算，机器学习，深度学习，运动图像。
通过高效有效的脑机接口
虽然搜索技术已经发展为坚固且普遍存在，但基本的互动范式数十年来一直保持相对稳定。随着大脑的成熟 - 机器接口（BMI），我们基于脑电图（EEG）信号在人类和搜索引擎之间建立了一个高效的通信系统，称为脑机搜索接口（BMSI）系统。BMSI系统提供了包括查询重新制定和搜索结果交互的功能。在我们的系统中，用户可以执行搜索任务，而无需使用鼠标和键盘。因此，对于具有严重神经肌肉疾病的用户而言，基于手动相互作用是不可行的应用程序方案很有用。此外，基于大脑信号解码，我们的系统可以为搜索引擎提供丰富而有价值的用户端上下文中的Informe（例如，实时满意度反馈，广泛的上下文信息以及对信息需求的清晰描述），这在先前的范式中很难捕获。在我们的实施中，系统可以在交互过程中实时从大脑信号中解码用户满意度，并根据用户满意度的反馈重新排列搜索结果列表。演示视频可在http://www.thuir.cn/group/~yqliu/videos/bmsisystem.html上获得。
神经形态计算辅助的互动电容耦合触觉传感器阵列用于无线混合现实互动
摘要：灵活的触觉传感器由于其生物适应性和快速信号感知而显示出对人工智能应用的希望。Triboeelectric传感器可实现主动动态触觉传感，同时整合静态压力传感和实时多通道信号传输是进一步开发的关键。在这里，我们提出了一个集成结构，该结构结合了一个用于静态时空映射的电容传感器和一个用于动态触觉识别的摩擦电传感器。4×4像素的液态金属柔性双模式互动耦合触觉传感器（TCTS）阵列可实现7毫米的空间分辨率，表现为0.8 PA的压力检测极限，快速响应6 ms。此外，使用基于MXENE的突触晶体管使用的神经形态计算在90个时期内通过TCTS阵列收集的动态互动信号在90个时期内实现了100％的识别精度，并实现了来自TCTS阵列的动态互动信号，以及从多键盘触觉数据中的交叉空间信息通信中实现了多型触觉数据的交流。结果阐明了在人界面和高级机器人技术中双模式触觉技术的相当大的应用可能性。关键字：互联网耦合，触觉传感器阵列，神经形态计算，人类 - 机器接口，混合现实
设计的技术规范，供应
缩写意思是GPS全球定位系统HMI人体机器接口HT高张力HT高度供暖，通风和空调HVRT HVRT高压直通乘车能力IEC IEC IEC国际电气技术委员会IEEEE IEEE IEEE IEEE EEEE电气和电子学院电气和电子工程师ILAC国际实验室iPC KIR IPC IPC INSTARD STARTARD KICRITS IPT KIRT IS PRINS IPT IS TORTITS IS TORT TORT TORT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT TRIT IS TRIT IS TORTITIT设立定为 LVRT Low-Voltage Ride-through Capability MOG Magnetic Oil Gauge MOV Metal Oxide Varistor MW Mega Watt MWh Mega Watt Hour MWT Multi Winding Transformer N2 Nitrogen NFPA National Fire Protection Association O&M Operation & Maintenance OEM Original Equipment Manufacturers PCS Power Conditioning System PPE Personal protective equipment PRV Pressure Relief Valve PWD Public welfare Dept.QAP质量保证计划ROHS限制（某些）危险物质RTE往返效率SAT站点接受测试SCADA主管控制和数据获取系统SLA服务水平协议SOC SOC SOC SOC oh Health SOW SOW SOW SOW工作范围SPD涌现设备
精确神经肌肉骨骼保健的数字双胞胎框架：工业标准的扩展
在行业4.0和5.0驱动的驱动的现代生活中，将数字双胞胎更深入地整合到现代生活中存在着强大的全球趋势。国防，农业，工程，制造业和城市规划部门已将数字双胞胎彻底纳入了各自产品生命周期的巨大好处。尽管有明显的好处，但尚未出现用于健康和医疗部门的数字双胞胎框架。本文提出了一个数字双框架，用于精确神经肌肉骨骼保健。我们建立在国际标准组织的数字双胞胎制造框架的基础上，通过在临床应用的数字双胞胎框架中展示最佳的计算模型。我们绘制了用于建模阿喀琉斯肌腱机械学的用例，强调了当前的建模实践如何与我们提出的数字双胞胎框架保持一致。同样，我们绘制了一种用于高级神经居住技术的用例，强调了数字双胞胎在控制人类和机器接口的系统中的作用。未来的工作现在必须集中于创建信息表示形式，以控制数字数据如何传递给数字双胞胎和内部的数字数据，以及特定的标准，以声明哪种测量系统和建模方法是可以接受的，以广泛利用数字Twin Twin Framework，以进行精确的NeuroMusculosculosculosculosculosculosculoskellosklecloskelloskelloskelloskelloskellosal卫生保健。
光电神经形态设备
作为集成电路接近其物理限制，神经形态计算已成为一种有希望的计算范式，但基于传统的von Neumann架构的计算，在人工智能，神经网络，脑部机器接口和其他领域中具有重要的应用前景。与电信号相比，光信号具有潜在的优势，例如高速，高带宽，对串扰的免疫力以及对环境变化的敏感性。利用神经生物学的研究成就，例如光遗传学，将光引入突触/神经元设备中，可以使光电子信号传感和转换能够显着改善神经形态设备的性能以及通过其集成形成的神经网络的性能。光电神经形态设备的开发将为集成感测，记忆和计算提供强有力的支持，这对于构建有效的新计算系统具有重要意义。近年来，光电神经形态设备的开发迅速发展，科学家和工程师在全球范围内在材料，结构，功能和集成方面的一系列研究进步。为了总结该领域的重要研究成就并展示了前瞻性工作，《半导体杂志》已专门计划了有关“光电神经塑态设备”的特刊。欢迎评论文章和研究论文的贡献。本期特刊的重点是但不限于以下主题：
2024年5月16日至17日，法国图卢兹Isae-Supaero致电
呼吁在ICCAS 2022取得巨大成功之后，我们很高兴组织ICCAS 2024会议。目的是促进有关下一代民用飞机和军用飞机的传播和交流科学信息。它提供了一个很好的论坛，可以将学术研究和工业工作结合起来，以研究我们如何开发智能飞机系统，拥有更多的选择自由，对环境，学习能力的敏感性，并能够与船员或操作员自然互动，同时保存他们的心理和身体资源。该领域的最新趋势涉及一些主要方面，例如基于行为，生理和神经系统测量的在线监视飞行表演，设计更生态的人类机器机器接口的设计，从而提供有关飞行或任务状态以支持决策过程的直觉信息，以及支持决策规则，以确保高级操作安全。该会议涉及与神经工程学和人为因素或人工智能有关的广泛理论和实践主题。它主要集中在航空上，但欢迎来自汽车，机器人，无人机或人造代理等广泛领域的贡献。邀请作者使用单词或乳胶会议模板提交最多300个单词的摘要。摘要将由计划委员会审查，可以接受口头或海报演示文稿的接受。如果接受了摘要，则参与者可以选择提交完整的论文（包括8页参考），也可以使用会议模板。全文也将由计划委员会审查。在线摘要汇编将作为开放访问发布。提交指南和信息可在https://events.isae-supaero.fr/event/32/page/145--贡献摘要提交是可选的：学术，工业和学生参与者可以通过简单的注册参加会议。
第十届国际BCI会议
摘要 - 人类机器接口（HMI）和大脑计算机接口（BCI）最近已成为许多机器控制或计算机应用程序的有效解决方案，以便发送直接控件的命令或提供在任务执行过程中纠正某些机器人操作的反馈[1]，[2]，[2]，[3]。但是，设计一个高效有效的BCI系统存在许多挑战，该系统需要减少涉及人类大脑的精神努力，因此它可以成为日常任务的实用工具，而无需要求额外的大脑努力。在相关作品中，由放置在人头皮上的外部电极获得的脑电图（EEG）信号被用作实施算法的输入，以纠正机器人任务性能期间可能的故障和错误[4]，[5]。尽管有很多工作重点是使用BCI，目的是基于EEG信号检测到实时反馈，但将其用作算法输入以纠正机器人任务期间可能的故障和错误的想法，就像在本文导航期间提议的障碍避免案例一样，仍然是一个挑战性的目标[6]。此外，大多数现有的BCI协议用于使人类参与机器人控制循环，要求用户观察到完整的视觉和大脑浓度，以便在不同的认知情况下具有良好的信号[1]。这项研究的目的是设计基于BCI的协议，该协议与轮椅机器人控制系统一起在室内方案中进行安全导航，以避免板载传感器设备未检测到的障碍。此外，特定协议的设计的目的是唤起和收集将与ROS集成（机器人操作系统）的BCI系统进行培训和测试的脑电图数据。在ROS环境中，BCI将衬有一个已经开发的包装[7] - [9]，从而产生虚拟障碍并支持人类在循环方法集成中。设计的协议是通过使用仿真平台（即凉亭）实现的，包括环境和特定的移动机器人，即智能轮椅。智能轮椅可以在室内场景中自动导航，避免使用智能轮椅的可用传感器，避免了可能的障碍物，而无需任何人类干预。但是，如果传感器在障碍物检测中可能失败，由于阻塞或意外的障碍位置，人类参与机器人路径计划控制可以改善人类安全。在BCI系统的培训阶段，要求用户观察机器人试图避免