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使用深度神经网络对头部固定小鼠的前爪进行实时选择性无标记跟踪
这里，我们描述了一个能够以高帧率（70.17 Hz）跟踪特定小鼠爪子运动的系统，并且具有高精度（平均值 = 0.95，SD，0.01）。特定身体部位的短延迟无标记跟踪开启了操纵运动反馈的可能性。我们提出了一种基于 DeepLabCut（一种强大的运动跟踪深度神经网络框架）的软件和硬件方案，可以实时估计小鼠的爪子和手指运动。使用这种方法，当一只爪子（而不是另一只爪子）的运动有选择地超过预设阈值时，我们通过触发 USB-GPIO（通用输入/输出）控制的 LED 来演示运动生成的反馈。爪子运动开始和 LED 闪烁之间的平均时间延迟为 44.41 毫秒（SD = 36.39 毫秒），这个延迟足以应用行为触发的反馈。我们将 DeepLabCut 改编为一个开源包，用于实时跟踪，我们称之为 DeepCut2RealTime。该系统能够快速评估动物行为，其通过强化限制饮水、头部固定的小鼠的特定动作得到了证实。该系统可以为未来的研究提供参考
大脑和认知
在这项研究中，一项分类任务要求参与者查看180名已故个人的面部照片（照片是在死亡前几年拍摄的），并猜测来自三个套式类别的死亡原因：心脏病发作；枪支死亡；或车祸。脑电图（EEG）和心电图（ECG）数据在任务过程中同时收集。参与者包括那些声称“中等”（心理）能力和控制权的人，他们声称没有中等能力。合并的数据显示了死亡原因的准确猜测（部分η2= 0.12; p = 0.004），并且对照对象主要负责这种效应（部分η2= 0.11; p = 0.005）。EEG和ECG差异。对照参与者在呈现图像后具有更大的振幅事件相关电位（ERP），而不是介质，在80至110毫秒之间，在200至350毫秒之间。与培养基相比，这可以解释为反映对照组的更多注意力和较少的响应抑制。对照组的参与者的平均心率比培养基的平均心率较低，这可能表明任务过程中的压力较小。关于为什么对控件的执行比介质更好的猜测和限制。
MIL-PRF-19500/469B
C7 4066 V RWM = 0 V，桥 I 0 = 10 A dc（整个桥偏置）；TC = 55°C + 10°C，- 0°C；IFSM = 100 A（峰值）（每个桥臂每个设备）；tp = 8.3 毫秒；每个桥臂 10 次浪涌，最大间隔 1 分钟；n = 22 c = 0。
检流计的全状态反馈控制...
音圈致动器是一种用于以极高的加速度移动惯性负载并在有限的行程范围内以微米为单位重新定位它的装置。产生的运动可能是线性的或旋转的，行程时间可能是毫秒级或更短。这些致动器可应用于计算机磁盘驱动器、高速镜头聚焦、伺服阀和激光扫描工具
补充信息
在训练前后的离线脑电图期间，使用多通道脑电图放大器 (BrainAmp DC, Brain Products) 记录和放大脑活动，该放大器带有 63 个被动 Ag/AgCl 电极 (EasyCap)，在线训练期间则带有 31 个被动电极。通道按照 10-20 系统放置，参考鼻子，并在通道 AFz 接地。采样率为 1 kHz。阻抗始终保持在 20 k Ω 以下。使用右眼下方的电极通过眼电图记录眼部信号。使用三阶 Chebyshev II 型滤波器将数据带通滤波至 [0.5, 8] Hz 进行分类，并使用 [0.5, 12] Hz 进行平均 ERP 时期的可视化，然后将其下采样至 100 Hz。为了提取 ERP，EEG 信号在刺激开始时的 -200 毫秒和 1200 毫秒之间进行。在 [-200, 50] 毫秒的间隔内对数据段进行了基线校正。作为分类特征，在相对于刺激开始的十个间隔 [80, 150; 151, 210; 211, 280; 271, 350; 351, 440; 450, 560; 561, 700; 701, 850; 851, 1000; 1001, 1200] 毫秒内提取平均振幅。对于在线会话，这导致每个刺激时期产生 310 维特征向量（31 个通道）。在离线会话中，我们使用相同的预处理和特征提取程序获得了 630 维特征向量，但通道数为 63 个而不是 31 个。在在线会话期间，只要收集的分类器输出的单侧 Welch t 检验表明目标词和最佳非目标词之间存在显著差异，就可以在呈现至少 42 个单词后触发所谓的动态停止策略 (Schreuder 等人，2013)。显著性水平设置为 0.05，实验者可以进一步降低，作为一种可能性，以随着时间的推移调整整体任务难度。
MIL-PRF-19500/469B
C7 4066 V RWM = 0 V，桥 I 0 = 10 A dc（整个桥偏置）；T C = 55°C + 10°C，- 0°C；IFSM = 100 A（峰值）（每个桥臂每个设备）；t p = 8.3 毫秒；每条腿 10 次浪涌，最大间隔 1 分钟；n = 22 c = 0。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出色，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。
测量虚拟环境中的延迟 - UCL Discovery
摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中，延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术，这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中，我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器，旨在模拟具有各种延迟量的 VE，这些延迟量可以精细控制（在 3 毫秒以内）。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术，以帮助使用高速视频（在 1 毫秒以内）评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性，并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟，并且非常有信心。所有技术都表现出色，但 Steed 的方法既准确又易于使用，不需要专门的硬件。
年度报告2021-22.pdf
人力资源开发是HEC投资为该国，其高等教育机构以及大型熟练和资格资格的人力资本提供的主要领域之一。在审查的一年中，根据HEC的海外奖学金计划，有157名学者从著名的外国大学获得了博士学位。超过330名学生前往不同的外国大学进行博士学位研究。在选定领域的博士学位（III期）的海外奖学金下，149名学者在当年加入大学。此外，HEC还授予了MS，除了其他外国奖学金外，还授予了由HEC与不同外国实体之间的合作伙伴关系的其他外国奖学金。例如，根据HEC-USAID Fulbright奖学金支持计划，有34位博士学位和114名硕士学生完成了他们的学习。 该计划的目标是通过授予263个博士学位奖学金和570毫秒奖学金来实现的，其中516和38位博士学位学者已经完成了学位。例如，根据HEC-USAID Fulbright奖学金支持计划，有34位博士学位和114名硕士学生完成了他们的学习。该计划的目标是通过授予263个博士学位奖学金和570毫秒奖学金来实现的，其中516和38位博士学位学者已经完成了学位。
相同的超快速平行大脑动力学支撑着言语的产生和感知
语言信息获取的时间动态是理解语言在大脑中如何组织的关键特性之一。不同大脑语言模型之间尚未解决的争论是，语言的构成要素——单词是以顺序方式还是并行方式激活。在本研究中，我们从新颖的角度探讨了这个问题，直接比较了语音生成和感知中单词成分激活的时间过程。在显性对象命名任务和被动听力任务中，我们用单次试验水平的混合线性模型分析了两种语言模式中相同的词汇语义和语音词汇知识引起的事件相关脑电位。结果表明，在刺激开始后 75 毫秒，两种单词成分在生成和感知中同时表现出来；语言模式之间的差异在处理 300 毫秒后才变得明显。这些数据为语言处理的超快速并行动态提供了证据，并在神经组装框架内进行了解释，其中单词在生成和感知过程中招募相同的整合细胞组合。这些词语组合早期并行点燃，之后才以特定行为的方式产生反响。