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品牌：使用深网模型进行闭环实验的平台
抽象的人工神经网络（ANN）是用于建模和解码神经活动的最先进工具，但是将它们部署在具有严格的正时限制的闭环实验中，因为它们在现有的实时框架中的支持有限，因此具有挑战性。研究人员需要一个平台，该平台完全支持高级语言的运行ANN（例如Python和Julia），同时维持对低延迟数据获取和处理至关重要的语言的支持（例如C和C ++）。为了满足这些需求，我们介绍了实时异步神经解码（品牌）的后端。品牌包括Linux过程，称为节点，它们通过数据流在图中相互通信。其异步设计允许在可能在不同时间范围内运行的数据流并行执行，并可以在不同的时间范围内并行执行分析。品牌使用REDIS在节点之间发送数据，该节点可以实现快速的过程间通信并支持54种不同的编程语言。因此，开发人员可以轻松地将现有的ANN模型部署在品牌中，并具有最小的实施变化。在我们的测试中，在发送大量数据时，品牌在过程之间达到了<600微秒的潜伏期（在1毫秒块中的1024个频道30 kHz神经数据）。品牌运行一个带有复发性神经网络（RNN）解码器的大脑计算机界面，从神经数据输入到解码器预测，延迟的延迟少于8毫秒。该系统还支持使用动态系统（例如潜在因子分析）进行复杂的潜在变量模型的实时推断。在系统的真实展示中，Braingate2临床试验中的参与者T11执行了标准的光标控制任务，其中30 kHz信号处理，RNN解码，任务控制和图形均在品牌中执行。通过提供一个快速，模块化和语言敏捷的框架，品牌降低了将神经科学和机器学习中最新工具集成到闭环实验中的障碍。
自动闭环胰岛素交付的实际实施：法国职位声明
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
社论：长期的用户培训和准备，以在闭环 BCI 竞赛中取得成功
脑机接口 (BCI) 的研究已有 30 年左右的历史。然而，即便如此，在实验室环境中完成的大部分工作也很少应用于目标终端用户，例如患有严重运动障碍的人。研究界的主要目标应该是最终将 BCI 带入终端用户可以获利并获得独立和生活质量的状态。将该领域推向实际应用的一种可能性是由 CYBATHLON [由苏黎世联邦理工学院（Riener，2016）发起] 和其他竞赛推动的。这样的竞赛挑战研究机构和行业在现实世界中展示他们的发展并突破研究的界限。在 CYBATHLON（Novak 等，2017）的 BCI 竞赛中，终端用户是飞行员，他们通过使用多类 BCI 控制化身与其他飞行员竞赛。此类竞赛以及其他竞赛对开发人员的要求极高，因为 BCI 系统必须在竞赛时正常工作，在实验室之外的陌生环境中，周围有观众、有噪音，并且没有第二次机会。在中国，BCI 竞赛于 2010 年首次由清华大学组织。自 2017 年起，BCI 竞赛由中国电子学会作为世界机器人大会的一部分组织。每年都有数千名用户参加。BCI 竞赛包含两部分：用户竞赛和算法竞赛。用户竞赛的获胜者随后参加算法竞赛，以测试 BCI 研究团队上传的算法的性能。通过这些 BCI 竞赛，获得了大量用于进一步研究的 BCI 数据，这些数据已用于推动 BCI 算法的进步。在不久的将来，这些数据将在线发布，供世界各地的 BCI 研究人员使用。当然，另一个极其重要的因素是团队为竞赛所做的准备。具体来说，应该训练最终用户飞行员产生稳定和准确的心理状态，产生一致的大脑振荡来控制 BCI，即使在诸如 CYBATHLON 竞技场等潜在的压力环境中也是如此。
通过分布式光遗传皮层反馈在闭环脑机接口中进行学习
摘要 目的 在通过脑机接口操纵假肢的过程中，皮质表面的分布式微刺激可以有效地向受试者提供反馈。这种反馈可以向假肢使用者传达大量信息，可能是获得假肢的精确控制和实施的关键。然而，到目前为止，人们对解码此类模式的生理限制知之甚少。在这里，我们旨在测试一种旋转光遗传反馈，该反馈旨在有效地编码假肢中使用的机器人执行器的 360° 运动。我们试图评估通过闭环脑机接口控制假肢关节的小鼠对其的使用情况。 方法 我们测试了小鼠优化虚拟假肢关节轨迹的能力，以解决奖励性伸手任务。它们可以通过调节初级运动皮层中单个神经元的活动来控制关节的速度。在任务期间，投射到初级体感皮层上的模式化光遗传刺激不断向小鼠传递有关关节位置的信息。主要结果 我们表明，小鼠能够在任务的主动行为环境中利用连续、旋转的皮质反馈。小鼠通过更频繁地检测奖励机会，以及通过将关节更快地移向奖励角区，并在奖励区停留更长时间，实现了比没有反馈时更好的控制。控制关节加速度而不是速度的小鼠无法改善运动控制。 意义 这些发现表明，在闭环脑机接口的背景下，可以利用具有优化形状和拓扑的分布式皮质反馈来控制运动。我们的研究直接应用于机器人假肢中经常遇到的旋转关节的闭环控制。 1. 简介
闭环恒定功率驱动器以简化加热器元件控制并延长电池寿命
Table of Contents 1 Traditional Heater Control ...................................................................................................................................................... 2 2 Constant Power Heater Control ............................................................................................................................................. 2 3 Hardware Implementation ...................................................................................................................................................... 3 4 Software Implementation ....................................................................................................................................................... 5 5 Software Algorithm Flow Chart ............................................................................................................................................. 6 6 Results ..................................................................................................................................................................................... 7 7 Summary and Adaptations .................................................................................................................................................... 9 8 References .............................................................................................................................................................................. 9 Trademarks All trademarks are the property of their respective owners.
《采用脑机接口技术的医疗器械具备闭环功能的植 ...
本文件为制定方法标准，部分内容参考国内现行标准、国外闭环器械监管指南以及科学 研究中的采用脑机接口技术的医疗器械常用测试方法。如 YY 0989.3-2023 手术植入物有源 植入式医疗器械第 3 部分：植入式神经刺激器、美国食品药品监督管理局 Technical Considerations for Medical Devices with Physiologic Closed-Loop Control Technology 、期刊论 文 Translating the brain-machine interface/Brain computer interface: control signals review/Brain computer interface: control signals review/A Comprehensive Review on Brain – Computer
6-DOF闭环抓握，并进行加固学习
摘要 - 我们提出了一个基于深厚的增强学习（DRL）的基于新颖的6多型，6多的抓地框架，该框架能够直接合成笛卡尔空间中的连续6-DOF动作。我们所提出的方法使用了直觉的RGB-D摄像头的视觉观察，我们通过域随机化，图像增强和分割工具的结合来减轻SIM到真实的间隙。我们的方法包括一个非政策，最大渗透性，演员算法，该算法从二进制奖励和一些模拟示例grasps中学习了政策。它不需要任何现实世界的掌握示例，对模拟进行了完全训练，并且直接部署到现实世界中而没有任何微调。The efficacy o f o ur a pproach i s d emonstrated i n simulation and experimentally validated in the real world on 6-DoF grasping tasks, achieving state-of-the-art results of an 86% mean zero-shot success rate on previously unseen objects, an 85% mean zero-shot success rate on a class of previously unseen adversarial objects, and a 74.3% mean zero-shot success rate on a class of previously看不见，具有挑战性的“ 6-DOF”对象。可以在https://youtu.be/bwpf8imvook
蒙住首席复苏者的眼睛对兽医心肺复苏训练期间闭环通信频率的影响：一项随机对照试点研究
清晰的沟通是紧急情况下或完成关键任务时团队成员之间进行有效沟通的一种方法。清晰的沟通最初用于军事和航空领域，以实现有效沟通，后来被人类医学和兽医学所采用，特别是在复苏方面（1、2）。在人类复苏和创伤医学以及其他干预措施期间，清晰的沟通对于避免潜在的致命错误至关重要（3、4）。事实证明，诸如清晰的沟通之类的改进沟通可以提高人类医疗团队在模拟训练和现实紧急情况下的表现（5-7）。清晰的沟通包含三个部分：（第 1 部分）发送者请求指定接收者采取行动；（第 2 部分）接收者以声音确认消息；（第 3 部分）发送者以声音确认收到消息（8、9）（图 1）。成功的 CLC 有助于减少因沟通不畅而导致的失误 ( 10 )，这不仅是因为可以识别出被分配了命令的指定接收者，还因为让接收者复述请求。CLC 还有助于团队建立共享的心理模型，正如基于证据的人类医疗团队绩效框架所建议的那样 ( 11 )。兽医复苏重新评估运动 (RECOVER) CPR 计划表明，在 CPR 期间使用 CLC 可以提高团队绩效 ( 1 )。尽管有这些基于证据的建议，但人类和兽医研究均表明，在现实危急事件和研究观察环境中，CLC 的使用率出奇地低 ( 6 , 12 )。一家兽医教学医院的研究报告称，在 22 起事件中只有 6 起 (27%) 使用 CLC ( 13 )。这些数据表明，CLC 可能是一项难以教授的技能。由于目前的沟通培训技术缺乏效力，因此有必要研究新技术。兽医 CPR 模拟训练课程不仅可以培养实践和技术技能，还可以培养 CLC 等沟通技能。RECOVER CPR 计划的结论是，团队沟通培训可以提高 CPR 团队的效率 (1)。在人类医学领域，最近的研究 (14,15) 报告称，在训练课程中，当首席复苏师蒙上眼睛时，CLC 会增加。据作者所知，目前还没有研究在 CPR 训练期间检查兽医团队的 CLC。本研究的目的是调查在兽医 CPR 模拟课程中蒙上首席复苏师的眼睛对完成 CLC 数量的影响。
混合闭环实施 (TA943) 需求和容量建模工具
途径启动和实施 NICE TA 943 所需的其他启动。该模型可以估算这些元素中的每一个 - 参见幻灯片 17-19 • 您计划使用的 HCL 系统组合 - 参见幻灯片 20。• 还有其他可选输入用于生成预先填充的输出。如果需要，服务可以审查和更新这些假设以符合当地经验。这些在幻灯片 21-26 中描述。• 本节的其余部分包括设置模型以供新服务使用的分步说明。• 为准备填充模型，建议您观看以下介绍视频并下载和查看模型模板，这两个模板都托管在南伦敦健康创新网络的网站上。