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GAO-25-106952；脑机接口
脑机接口 (BCI) 使人们能够引导大脑信号来控制计算机、机器人或其他设备。BCI 可以以紧身帽或头带的形式佩戴，也可以植入大脑内部或附近。1 BCI 可以为因神经系统疾病、中风或受伤而残疾的人提供生活质量改善。例如，在临床试验中，BCI 已使瘫痪患者能够使用机械肢体抓取物体。它们还使无法说话的人能够通过计算机进行交流。研究人员也在研究（公司也正在大力投资）使用 BCI 来控制非医疗用途的设备，例如工作场所任务、国防应用、娱乐和其他消费者用途。例如，视频游戏玩家已经使用 BCI 来免提玩游戏。
脑机接口 - 兰德公司
脑机接口 (BCI) 代表一个新兴且具有颠覆性潜力的技术领域，迄今为止，它在国防和国家安全政策界几乎没有引起公开讨论。这项研究考虑了未来 BCI 技术可能与未来作战人员相关的关键领域。它试图探索人机神经通信的当前和未来发展价值、相关漏洞和风险，以及在部署该技术之前应到位的政策杠杆。该项目借鉴了相关技术和安全文献的审查以及与主题专家的讨论，开发了一款召集技术和运营专家于 2018 年 7 月参加的游戏。该游戏针对两个未来战术城市作战小场景测试了功能性“BCI 工具箱”的潜在效用。游戏结果表明，BCI 技术很可能在未来战场上得到实际应用，特别是随着人机交互的速度和数量不断增加。在小插图中，参与者预计 BCI 功能可以提高通信速度、改善通用态势感知，并允许操作员同时控制多个技术平台。参与者指出，每种 BCI 功能的实用性在很大程度上取决于其在战斗中的保真度和可靠性。在游戏中评估的功能中，直接 br
脑机接口系统......
脑电图（EEG）是脑机接口（BCI）系统中最常用的方法之一。基于EEG的BCI系统可以利用外部设备恢复神经肌肉系统。放置在头皮上的电极记录的脑脉冲被转换成控制机械臂、外骨骼、轮椅或其他机器人的命令。在基于EEG的BCI中，有许多范式，例如基于事件相关去同步/同步（ERD / ERS）的运动想象（MI），称为感觉运动节律（SMR），基于体感的感觉想象，注意定向电位（SAO），稳态视觉诱发电位（SSVEP），稳态体感诱发电位（SSSEP），P300电位和慢皮质电位（SCP）。
脑机类比——“特刊”
在这篇评论文章中，我们详细概述了《生态与进化前沿》特刊中收集的 12 篇文章，这些文章的研究主题是“关于脑机类比的最新想法——所有隐喻都是错误的，但有些是有用的”。摘要附有图形摘要，图形摘要是将文章与选定概念链接起来的矩阵。正如图灵首次指出的那样，本期特刊的所有作者都认为语义是脑机类比争论中的关键问题，并因此解决了许多此类问题。我们认为，缺少的是隐喻和类比之间的区别，我们重新评估了隐喻，详细描述了类比，并为后者提供了定义。为了丰富辩论，我们还认为有必要发展大脑的进化理论，我们对此进行了概述。本文以对科学创造力的思考作为结束，因为我们同意这样的观点：隐喻和类比及其美学影响对于创造过程至关重要，无论是在科学还是艺术领域。
基于Arduino的自动写字机
我们想要一种机器，它能用笔墨将完整的内容写在纸上，让我们亲手书写。利用 CNC 机器、木工 CNC 等概念，通过向钻头提供正确的进给，在木材上形成外观。同样，我们将使用这项技术来创建用于书写目的的机器。基本上，一些身体有障碍的人能够思考，但由于能力不足而无法写作。为了克服这个问题，汽车书写机旨在使用大脑传感元件感知他们的思维，然后通过利用电子设备的信号重新产生声音。该语音信号将被设置为汽车书写机的输入，该书写机能够访问语音并对其进行处理。
脑机交互综述
1 简介 神经和神经解剖损伤和疾病影响着全世界许多人，并经常导致运动障碍和无法独立完成日常任务，例如交流、伸手和抓握。经历过脊髓损伤 (SCI)、肌萎缩侧索硬化症或中风等神经损伤的人可以通过皮质假肢系统实现部分功能恢复。皮质假肢是一种末端执行器设备，它通过脑机接口 (BCI) 接收动作命令以执行所需位置，该接口记录皮质活动并提取（即解码）与该预期功能相关的信息。末端执行器的范围可以从虚拟打字通信系统到机械臂和手或通过功能性电刺激 (FES) 重新激活的人的肢体。BCI 技术的侵入性、时间和空间记录分辨率以及记录信号的类型各不相同。非侵入性脑成像技术，例如脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG) 和功能
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。