XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑图
基于CLIP模型的以图搜图方法
专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构，提取图像特征，并构建一个相似性矩阵，以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果，它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性，我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进，表明了出色的图像检索效果。具体来说，剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化，从而提供准确有效的检索服务。
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
脑小血管病相关性研究进展
脑小血管疾病本质上是阴险的，随着年龄的增长逐渐发展，最终导致患者独立性丧失。先前的研究始终证明了步态障碍与影响认知功能的神经退行性疾病之间的协会。随着成像技术的发展，近年来脑部小血管疾病对步态功能的影响（近年来被忽略的话题）引起了公众的关注。这项艺术对成像检查，发病机理，治疗以及不同类型的脑小血管疾病与步态疾病之间的相关性进行了全面综述。
脑培养图。 ...
大脑和企业文化映射。寻找创新的来源就像更好地了解大脑。难以捉摸，但越来越好！构造研究人员和科学家，从来没有学习过大脑及其起作用。了解企业文化可以远远落后吗？如果我们有能力更好地理解人脑的工作，这是世界上最复杂的装置，我们也可以更好地了解组织的文化，从某种意义上来说，这是公司所有大脑的总和。我们真的了解公司的文化吗？在启动一项改善创新性计划之前，了解有关企业文化的更多信息是否重要？“探测探索者”技术相似吗？了解一种要鼓励创新的文化是提高创新能力的重要一步。事实证明，试图了解公司的运作，尤其是其文化的运作，与深入研究人脑的复杂性和功能非常相似。显然，大脑比公司的文化要复杂得多，但是在理解大脑功能的方法和理解公司文化的方法之间存在相似之处。映射大脑的活动，能力，联系，优势和劣势的科学与试图理解公司文化有关。映射1;当动作和反应之间没有明显的线性或可观察的路径时，一种解决根本原因的技术是用于探索人脑的技术之一。
《探索脑机接口的结构与应用》
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。
脑磁图用于脑电生理学和...
由于 MEG 和脑电图 (EEG) 似乎是姊妹电生理技术，两者都对脑细胞内和脑细胞之间的电化学电流流动敏感，因此 MEG 有时被认为等同于 EEG，具有有限的科学附加价值。我们驳斥了这种误解，并解释了不同的物理原理如何使这两种模式在许多方面互补而不是纯粹是多余的。具体而言，我们认为 MEG 是直接和非侵入性访问整个大脑电生理活动的最佳组合，具有亚毫秒时间分辨率和分辨大脑区域之间活动的能力，通常具有令人惊讶的空间和光谱区分以及最小偏差。事实上，与 EEG 不同，MEG 源映射的准确性不受头部组织复杂分层引起的信号失真的影响，具有高度异质的电导率曲线，无法在体内精确测量。