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基于非侵入性神经记录的最新趋势，基于大脑对脑之间的脑之间的同步分析多学科人类相互作用，以理解大脑动态：系统评价
许多视网膜假体系统表明，由于视网膜外变性疾病而失去视力的个体，可以恢复有用的视力。早期的假体研究主要集中在电刺激的结合上，以改善空间分辨率和/或特定视网膜神经节细胞（RGC）类型的偏置刺激，以选择性视网膜在/OFF道路上的选择性激活，以增强视觉感知。为了更好地复制正常视力，考虑通过在RGC种群中产生的峰值活动来考虑信息传递也是至关重要的，因为将大量的视觉信息从眼睛转移到大脑。在以前的研究中，尚未充分探索，这是根据微电极传递的电刺激而创建了多少人工视觉信息。在目前的工作中，我们讨论了神经信息对高质量人工愿景的重要性。首先，我们总结了先前的文献，这些文献从RGC的峰值活动中计算出信息传输速率，以响应视觉刺激。第二，我们举例说明了一些研究，这些研究从电诱发的反应中计算出神经信息。第三，我们介绍了如何以代表性的两种方式计算信息速率 - 直接方法和重建方法。第四，我们在硅方法中介绍了建模人工视网膜神经网络，以探索信息量与尖峰模式之间的关系。最后，我们以临床意义结束了审查，以强调考虑视觉信息传输以进一步改善视网膜假体的必要性。
创新的多曲函式皮肤拉伸（Muviss ... -Iris
在上肢假肢领域，感觉反馈的结合对于认知过程和行为至关重要。研究表明，触觉反馈改善了截肢者对假体的控制。这项研究介绍了Muviss（多纤维状运动皮肤拉伸）触觉装置的发育，该触觉装置戴在手腕和前臂上，并从机器人假肢手中提供感觉运动反馈。提出了一种创新的反馈策略，该策略尚未在现有文献中探讨。通过结合两种已经建立的策略 - 即，与本体感受结合伸展皮肤并结合了联系 - 该研究提供了一种未开发的感觉反馈方法。改编对商业上可用的Taska假肢手，以集成传感器并捕获触觉反馈的数据。对非开拓者受试者进行的两类测试表现出了有希望的功效和性能。与五名参与者一起进行了一系列测试，旨在评估Muviss反馈的有效性，分别测试每个反馈。为了评估整个系统的有效性，还对九个受试者进行了测试，并控制了假肢。他们允许通过振动将Muviss反馈与经典的力量反馈进行比较，并且没有触觉反馈。结果表明，新的反馈解决方案能够在没有视力的情况下提供尺寸和刚度信息。此外，反馈改善了电动机任务的性能，特别是用视觉抓住大理石。研究表明，该系统有可能改善控制，提高性能并对操作假体设备的整体体验产生积极影响。
多模式自适应虚拟灯具的概率方法
摘要 - 虚拟灯具（VFS）为远程操作提供触觉反馈，通常需要针对任务的不同阶段的不同输入方式。这通常会导致基于视觉和位置的精细。基于视觉的效果，特别是对视觉不确定性的处理，以及靶标的/消失，以提高灵活性。这还需要有必要的方法来添加/删除纤维化的方法，除了不确定性意识 - 援助法规。不同方式的仲裁在整个任务中为用户提供最佳反馈方面起着至关重要的作用。在这封信中，我们提出了一系列专家（MOE）模型，该模型合成了视觉杂物，在一个统一的框架中优雅地处理了完整的姿势检测不确定性和远距离目标。一种结合多种基于多种视力的精细功能的仲裁功能自然源于MOE公式，利用不确定性来调节精细的刚度，从而带来了辅助程度。然后，使用专家（POE）方法的产物将所得的视觉涂纸与基于位置的细胞织物融合在一起，从而在整个完整的工作空间中实现指导。我们的结果表明，这种方法不仅允许人类操作员精确插入印刷电路板（PCB），而且还提供了额外的功能，并且保留了theperformanceleceleceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLanceLeveloFabasElineWithCarewithCarewhandCareDandundundundundundunduned dunduned dundundundunduned，而无需为单个连接器的VF手动创建。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
Kesan Penggunaan Peranti数字Dan Amalan Pencegahan Pencegahan Terhadap Sindrom Penglihatan Komputer
大学生更容易受到计算机视觉综合征（CVS）的症状，这是由于数字设备（例如计算机，平板电脑和智能手机）在学习过程中的大幅增加而引起的，尤其是在Covid-19-19大流行期间。进行了这项研究是为了确定CVS综合征的患病率和在3年级学生和4年级学生中采取的预防措施的患病率，在马来西亚马来西亚校园吉隆坡（UKMKL）中。通过在线调查表的分布随机分配给80位受访者进行采样的横截面研究已被使用。分析发现，有90％的学生将智能手机用作学习过程中的主要数字设备，其中41.3％的人报告使用设备超过8小时。调查结果还表明，超过65％的受访者患有头痛和颈部疼痛（73.8％），背痛和眼痛（66.3％），以及发痒和水的眼睛（65.0％）。只有视力模糊和双视力的症状与数字设备的使用时间段有显着关系（p <0.05）。分析结果发现，有90％的学生采取了有效的预防措施，例如使用20-20-20规则在数字设备之间放松措施，以防止或缓解CVS症状。但是，这种预防措施与经历的简历症状没有发现显着的关系。这项研究的发现对于制定步骤的建议非常有用，作为学生的常规实践，可减少使用数字设备对视觉健康的负面影响。
从视觉识别地形物理参数
摘要 - 识别周围环境的物理特性对于机器人的运动和导航对于处理非几何危害（例如湿滑和可变形地形）至关重要。机器人在接触之前预测这些极端的物理特性将是很大的好处。但是，从视力中估算环境物理参数仍然是一个开放的挑战。动物可以利用他们先前的经验以及对自己所看到的东西和感受的了解来实现这一目标。在这项工作中，我们为基于视觉的环境参数估计提出了一个跨模式的自我监督学习框架，这为未来的物理范围内的运动和导航铺平了道路。我们弥合了在模拟中训练和识别视力的物理地形参数的现有政策之间的差距。我们建议在模拟中训练物理解码器，以预测多模式输入的摩擦和刚度。训练有素的网络允许以自我监督的方式将现实世界图像标记，以在部署过程中进一步训练视觉网络，这可以密集地预测图像数据的摩擦和僵硬。我们使用四倍的Anymal机器人在模拟和现实世界中验证物理解码器，表现优于现有基线方法。我们表明，我们的视觉网络可以预测室内和室外实验中的物理特性，同时允许快速适应新环境。- 项目页面https://bit.ly/3xo5aa8 -
无人机辅助的Visual Slam生成重建的3D场景图
摘要 - 空中机器人在各种应用中起着至关重要的作用，在各种应用中，机器人对环境的意识是基本需求。作为一种用例，在受GPS贬低的环境中的无人机需要配备不同的传感器（例如，视觉传感器），这些传感器在执行姿势估计和本地化时提供了可靠的传感结果。在本文中，针对了安装在无人机上的摄像头，重建室内环境的地图，以生成3D场景图，以进行高级表示。因此，建造并使用配备了配套计算机和RGB-D相机的空中机器人与作者提出的同时定位和映射（VSLAM）框架合适地集成在一起。在重建地图，各种结构元素（包括门和墙壁）的同时提高机器人的情境意识，上面标有印刷的信托标记，其中拓扑关系的词典被馈送到了系统中。VSLAM系统检测标记并重建室内区域的地图，并具有更高级别的语义实体，包括走廊和房间。另一个成就是生成基于多层视力的情境图，其中包含室内环境的增强分层表示。在这方面，将VSLAM集成到所采用的无人机中是本文为GPS污染环境提供端到端机器人应用程序的主要目标。为了显示系统的实用性，已经在具有不同结构布局的室内场景中进行了各种现实状况实验。评估表明，提议的无人机应用程序可以进行足够的W.R.T.地面真相数据及其基线。
危险的风险 - 偏向于26-中间的巴特 -
妇产科医生（一名照顾孕妇的医生）和新生儿学家（医生照顾生病的新生婴儿）将与您讨论如果您或她早点分娩，这对您的婴儿可能意味着什么。如果可能的话，还将邀请您环顾新生儿单位，如果您的宝宝提早分娩，您的宝宝将获得专业护理。，我们今天能够提供的那种护理，大多数出生的婴儿过早生存并做得很好。但是，婴儿出生26至30周之间存在风险，不幸的是，有些婴儿无法生存或可能存在长期健康问题。并发症的可能性取决于许多因素，包括您怀孕的几周，在产前扫描中发现的任何异常，如果是单个或多次妊娠，如果存在任何感染以及婴儿出生时的强壮。对于所有有过早交付风险的女性，我们考虑以下•超声扫描：查看子宫颈的长度并查看婴儿的成长和幸福感•触前性类固醇：我们将为您提供类固醇注射以帮助您的婴儿生存，以帮助您生存的大多数含量的婴儿，我们将不成熟的婴儿生存，我们将不成熟的药物，我们将不成熟的药物，我们将不成熟的药物生存下来，我们的含量不足。但是少数人没有。对于一些生存的人来说，过早出生将意味着他们面临着巨大的终生挑战或残疾。生存的机会随着怀孕的每周一周而增加，残疾风险降低。26周：10个婴儿中的8个生存。在生存的人中，十分之一的人将有严重的残疾，例如脑瘫，学习困难以及听力和视力的问题。
患者药物信息
have a history of any form of cancer, especially metastatic cancer that has spread within the body have Cushing's syndrome (a disease that occurs when your body makes too much of the hormone cortisol, or the body's “stress hormone”) have certain eye diseases (such as cataracts, glaucoma (increased pressure in your eyes), herpes infection of the eye), or experienced blurred vision or other visual disturbance,视力的丧失，眼部炎症和病毒性网膜炎主要是由巨细胞病毒引起的患有或患有心脏问题的病史（例如心力衰竭）高血压患有高血压患有糖尿病患有当前感染或过去患有一种糖尿病（例如，联合感染和关节感染和感染是由Fungus，Fungus，Fungus，tuberculs，toberculseys或fiffere norkneyve，fiffeyord wordey而引起的）。您的医疗保健专业人员可能需要调整Kenalog -40注射剂量。存在或存在精神健康问题的病史（例如精神病，焦虑，抑郁）患有称为肌腱疗程的神经肌肉疾病（会导致肌肉弱的疾病）存在胃或肠胃疾病（例如胃炎或肠胃炎）（例如，憩室炎，活跃的或潜在的肺炎，尿孔炎，尤其是其他肠胃炎或其他可能性，尤其是其他可能性，尤其是有其他可能性，尤其是有其他可能的孔，或者有其他可能性•有•是否有•是否有•是否有孔或其他机会。癫痫发作或癫痫病史患有一种称为心疾病的疾病，会导致严重的皮疹存在甲状腺问题的病史。您的医疗保健专业人员可能需要调整Kenalog -40注射剂量。患有矿物质不平衡（例如血液中低水平的钾或钙）怀孕或计划怀孕母乳喂养年龄在65岁以上。您可能面临副作用的风险。
2025年夏季主管的提议
McGill电子邮件：Alexandre.reynaud@mcgill.ca提案（A或B）：项目标题（1行）：视觉假设/研究问题（1-4行）中双眼组合的动力学（1-4行）：要在3个维度上查看，大脑必须整合来自2眼的信息。这种整合得到了求和和抑制机制的支持，在这种机制中，眼睛看到的共同元素是概括的，而不同的元素则被抑制。在这项研究中，我们将评估这些抑制机制的动力学。特定目的（最多12行）：大脑结合了从双眼到感知深度的视觉信息。双眼组合是将视网膜略有不同图像融合到单个统一图像的过程。这是通过两种机制发生的：总结，其中左眼和右眼的输入添加在一起，并抑制，其中一只眼睛抑制另一眼的输入。但是，该研究项目评估了时间整合在双眼组合中的作用。初步发现表明，当简短显示刺激时，几乎没有抑制。当前的研究将这项研究扩展到更长的刺激持续时间，以确定抑制和总和的动力学。将使用无源3D屏幕进行基于计算机的实验，以测量不同刺激持续时间的对比度检测阈值。将使用MATLAB分析数据。学生的角色（最多12行）：在研究生的监督和指导下，夏季学生将进行基于计算机的行为实验。学生将从正常视力的参与者和被诊断患有弱视的参与者那里收集数据。同时，他们将使用MATLAB学习实验设计，数据分析和数据可视化的基础知识背后的背景和理由。他们将有机会利用用于研究的最新3D屏幕来学习心理物理学和行为测试的基础。