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BMI项目（脑机接口）
BMI 项目代表了区块链、物联网和脑机接口相结合的重大进步。该项目不仅提供了创新的技术解决方案，而且凭借强大的经济模型和敬业的团队，旨在为人机交互提出一种新的进步愿景。通过使用 BMI 代币，我们正在接近一个未来，在这个未来中，大脑和机器之间的界限将变得前所未有的模糊，人类将体验到新的和惊人的能力。这将根据综合需求提高该项目和代币在各个行业中的重要性和效率。
脑机接口（BCI）的未来
脑机接口 (BCI) 是一种在大脑和外部设备或机器之间建立直接通信通路的技术。BCI 系统允许个人仅使用大脑活动来控制或与技术交互，而无需任何肌肉运动。BCI 是一个快速发展的领域，在医学、游戏、娱乐和军事等各个领域都有潜在应用。BCI 系统使用各种技术，例如脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、功能性磁共振成像 (fMRI) 以及可植入电极等侵入性技术来记录脑信号。然后，这些信号被转换成动作，例如移动屏幕上的光标、控制假肢或使用虚拟键盘输入文本。BCI 技术有可能改变我们与技术互动的方式，并改善残疾人的生活质量。
脑机接口技术的最新进展
摘要：本文全面概述了脑机接口 (BCI) 的最新进展。首先介绍 BCI，描述其主要操作原理和最广泛使用的平台。然后，本文研究了 BCI 系统的各个组件，例如硬件、软件和信号处理算法。最后，本文介绍了与 BCI 在医疗、教育和其他用途上的应用相关的当前研究趋势，以及该技术未来的潜在应用。最后，本文强调了在广泛采用之前仍需解决的一些关键挑战。通过对 BCI 技术的最新进展进行评估，本文将提供有价值的见解，了解该领域在进步和创新方面的发展方向。
罪责、控制和脑机接口
∗ 这是即将出版的《神经假肢伦理学》一书中一章的草稿，由 Jan-Hendrik Heinrichs、Birgit Beck 和 Orsolya Friedrich 编辑。† 大脑与行为研究所，J¨ulich 研究中心 1 感谢 Niel Conradie 和 Jared Parmer 对早期草稿提出的有益评论，尤其感谢 Jan-Hendrik Heinrichs 就本章内容进行的多次富有成效的讨论。
脑机接口：挑战与应用
脑机接口于五十年前出现，是一种新的通信技术，允许患有严重神经肌肉疾病的患者与外界进行交流和互动。无线技术的快速发展为实验室外的应用打开了大门，例如娱乐、工业、营销和教育领域。越来越多的脑机技术新应用正在涌现，包括物联网。本期特刊将探讨非侵入式和侵入式脑机接口技术的进展、挑战和未来前景。发行范围包括但不限于：BCI 技术、生物医学信号分析、建模 - 神经信息学、生物医学工程、控制和机器人技术、计算机工程、认知科学 - 生物伦理学、神经生物学 - 神经外科、神经康复 - 生物反馈、生物物理学 - 生物化学。
个性化脑机接口及其应用
摘要：脑机接口（BCI）是一种颠覆传统人机交互的新技术，其控制信号源直接来自于用户的大脑。由于不同用户的生理心理状态、感觉、知觉、表象、认知思维活动以及大脑结构和功能存在差异，通用的脑机接口在实际应用中很难满足不同个体的需求，因此需要针对特定用户定制个性化的脑机接口。目前，很少有研究对个性化脑机接口所涉及的关键科学技术问题进行阐述。本文将以个性化脑机接口为研究对象，给出个性化脑机接口的定义，并详细介绍其设计、开发、评估方法和应用，最后讨论个性化脑机接口面临的挑战和未来发展方向。希望本研究能为个性化脑机接口的创新研究和实际应用提供一些有益的思路。
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。
脑机隐喻之争毫无意义
人们普遍认为，脑科学中“计算机”一词的使用反映了一种隐喻。然而，目前对“计算机”一词的使用并没有单一的定义。事实上，根据“计算机”一词在计算机科学中的用法，计算机只是一些理论上可以计算任何可计算函数的物理机器。根据这个定义，大脑实际上是一台计算机；没有隐喻。但是，这与“计算机”一词在其他学科中的用法不同。根据计算机科学以外的定义，“计算机”是人造设备，它对输入进行顺序处理以产生输出。根据这个定义，大脑不是计算机，而且可以说，计算机只是大脑的一个弱隐喻。因此，我们认为反复出现的脑机隐喻之争实际上只是语义上的分歧，因为大脑要么是真正的计算机，要么显然根本不像计算机，这取决于个人的定义。我们建议，最好的解决方法就是停止争论，而是让研究人员明确他们在工作中使用的定义。在某些情况下，人们可以使用计算机科学中的定义，并简单地问，大脑是什么类型的计算机？在其他情况下，重要的是使用其他定义，并阐明我们的大脑与现代生活中我们周围的笔记本电脑、智能手机和服务器的根本区别。
探索脑机接口的协同作用
患有严重神经损伤的人通常依赖辅助技术，但目前的方法在准确解码多自由度 (DoF) 运动方面存在局限性。皮层内脑机接口 (iBMI) 使用神经信号来提供更自然的控制方法，但目前难以处理更高自由度的运动——大脑可以轻松处理这些运动。据推测，大脑通过肌肉协同作用简化了高自由度运动，肌肉协同作用将多块肌肉连接起来作为一个单元发挥作用。这些协同作用已经使用降维技术进行了研究，例如主成分分析 (PCA)、非负矩阵分解 (NMF) 和分离 PCA (dPCA)，并成功用于降低噪音和提高非侵入式应用中的离线解码器稳定性。然而，它们在改善不同任务中植入记录的解码和通用性方面的有效性尚不清楚。在这里，我们评估了大脑和肌肉协同作用是否可以提高非人类灵长类动物执行双自由度手指任务时的 iBMI 性能。具体来说，我们测试了 PCA、dPCA 和 NMF 是否可以压缩和去噪大脑和肌肉数据并提高解码器在任务中的泛化能力。我们的结果表明，虽然所有方法都能有效地压缩数据，同时解码精度损失最小，但没有一种方法能通过去噪来提高性能。此外，没有任何方法能增强跨任务的泛化能力。这些发现表明，虽然降维可以帮助数据压缩，但单独使用降维可能无法揭示提高解码器性能或泛化能力所需的“真实”控制空间。需要进一步研究以确定协同作用是否是最佳控制框架，或者是否需要替代方法来增强 iBMI 应用中解码器的鲁棒性。