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在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域,通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术,尤其是⽣物识别(BCI)技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信,能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外,闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科,包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料(尤其是⽯墨烯等⼆维材料)的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒,这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别(BCI)领域,通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路(PIC)是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分,可为⽣物识别(BCI) 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势,包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术,可推动脑机接⼝ 的发展,并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
智能嵌入式视觉应用的设计变得前所未有 的快捷而安全,这要归功于围绕 CEVA-XM6 DSP 而构建的全方位视觉平台。该平台包含 CEVA 深度神经网络( CDNN )编译器图表、计 算机视觉软件库以及一系列算法。
摘要:备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上,但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用,备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题,以服务响应时间为约束,以最小化库存成本和缺货成本为目标,建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换,从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本,结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明,备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
https://www.mos.gov.cn/kjbgz/202402402_,1898,hhtml)https://www.mos.gov.cn/kjbgz/202402402_,1898,hhtml)
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
[9] 刘洋 , 刘东远 , 张耀 , 等 .面向脑机接口应用的便携式 fNIRS 拓 扑成像系统:全并行检测与初步范式实验 [J].中国激光 , 2021, 48 (11): 1107001.Liu Y, Liu D Y, Zhang Y, et al.A portable fNIRS - topography system for BCI applications: full parallel detection and pilot paradigm validation[J].Chinese Journal of Lasers, 2021, 48(11): 1107001.