AI+BCI硅基碳基融合新智能的开始

我们正迎来人类发展的第四次浪潮,正处于从信息社会向人类社会-物理世界-信息空间融合的智能社会的关键转型期。近年来,计算和信息技术飞速发展,深度学习的空前普及和成功将人工智能(AI)确立为人类探索机器智能的前沿领域。与此同时,得益于器件的革命性进展和人工智能(AI)的发展,脑机接口(BCI)植入技术同样快速落地,这意味着BCI+AI碳基硅基融合的开始,然而,硅基和碳基运算的底层逻辑存在根本差异,脑的智能机制仍有待进一步探索。本研究提出的视觉认知引导的孪生AI深度网络,是由个人意识驱动的深度网络技术,通过捕捉并解析个体的思维模式和创意灵感,为每个用户量身打造独特的视觉世界。在这样的环境中,每个人都成为自己创造世界的视觉主导者,打破物质和意识的壁垒,得以展现丰富的个性和创造力。

基于BCI指数评价模型下床位资源配置优化方法研究

目的:完善床位资源精细化管理,提高床位资源利用率及运营效率,赋能医院高质量发展。方法:以复合指标“BCI指数”替代原有的“平均住院日”纳入临床科室的月度绩效考核指标库进行绩效引导与监测,基于BCI指数评价模型绘制“CMI值-床位利用指数”波士顿矩阵图、加权秩和比(WRSR)分析模型综合评价床位资源配置的合理性及床位运行效率,并运用SPSS软件对各学科BCI指数的描述性统计分析结果给出床位调整的意见方案。结果:对床位配置失衡的学科,给出相对合理的调整区间建议。结论:基于BCI指数评价模型的床位配置优化方案,可避免资源浪费、运营效率低下等问题,客观系统地平衡学科床位需求。

BCI棉/再生涤混纺针织织物染整工艺

采用活性染料/分散染料对BCI棉/再生涤混纺针织织物进行染色,比较不同染色工艺的得色效果、耐汗渍色牢度、耐皂洗色牢度、耐摩擦色牢度以及耐光色牢度等指标,筛选BCI棉/再生涤混纺针织织物的大生产工艺,从而减少实际大生产时染色带来废水对环境造成的污染,以优化染色质量与成本。实验结果表明:选择方案4#进行印染加工更加节约用水成本、时间成本、用电成本。染色织物耐干摩擦色牢度可达4~5级,耐湿摩擦色牢度可达3~4级,耐皂洗色牢度可达4~5级,耐汗渍色牢度达到4~5级,具有生产可行性。

基于非侵入式多模态BCI的情绪识别与情感分析

为提高EEG识别准确率和控制可靠性,本文以非侵入式多模态脑机接口(BCI)系统进行分析,以浅层CNN对运动想象EEG进行分类,同时,提出了一种基于召回率选择控制指令刺激频率的新型策略,以结合MI和SSVEP实现稳定的输出。通过研究发现,浅层CNN可有效提高EEG识别准确率,新型控制策略降低了用户的疲劳阈值,使得多模态BCI信号能够实现更稳定的输出。这些方法在情绪识别、情感分析、康复和虚拟现实领域具有广泛的应用前景,为非侵入式BCI系统的进一步发展提供了新的思路和方法。

脑机接口(BCI)在国际中文汉字教学中的应用路径

人工智能的快速发展正在深刻改变着我们生活的方方面面,教育领域也不例外。在这个信息时代,如何运用人工智能技术提升教学质量成为一个重要课题。国际中文教育的数字化转型也必须紧跟科技发展步伐。随着人机协同视域下的教学改革的兴起,如何将传统教育与智能技术相融合,不断拓展创新是当今教育发展的一个重要方向。目前国际中文教育中的汉字教学依然是个重难点,文章旨在探讨国际中文汉字教学中遇到的问题,并将借助人工智能及虚拟现实(VR)和增强现实(AR)设备或应用程序,解决学生在学习汉字的音、形、义以及词汇理解的问题。

基于BCI技术的服刑人员传承非遗文化平台

为了提高非物质文化遗产的保护和传承水平,以及实现监狱教育改造目标,可以利用脑机接口(BCI)技术将非遗项目引入监狱。通过让服刑人员学习非遗文化,培养他们刑满释放后的生计技能,不仅能够传承非遗文化,还能帮助他们在重返社会后更好地谋生。此外,结合BCI技术,可以避免在学习过程中造成材料浪费损耗,并减少监狱安全隐患。这种做法不仅能够为监狱创造一个良好的环境,全面有效地履行其职能,还能体现社会主义文明自信和法治文明,维护国家形象。因此,将非遗文化与BCI技术相结合,在监狱中引入非遗项目的做法具有深远意义。它不仅能够促进罪犯的教育改造,也有助于提升非物质文化遗产保护和传承的水平。

BCI代数的Ω -犹豫模糊P理想

给定一个集合Ω,在BCI代数中引入Ω-犹豫模糊P理想的概念,讨论它的一些性质,研究了Ω-犹豫模糊P理想的同态像与同态原像的性质;研究了BCI代数中的Ω-犹豫模糊P理想与犹豫模糊P理想的相互构造,通过Ω-犹豫模糊P理想的水平P理想,讨论了BCI代数中Ω-犹豫模糊P理想的刻画;研究了Ω-犹豫模糊P理想与乘积型BCI代数的Ω-犹豫模糊P理想的关系.

大电流注入抗扰度(BCI)试验能力验证研究

能力验证是评定实验室的试验能力的有效外部手段,具体通过既定评价准则进行实验室间比对实现。本文围绕道路车辆电子电气部件大电流注入抗扰度(BCI)试验能力验证计划,就相关技术问题进行探讨,希望对提升实验室整体水平有所帮助。

Intelligent BCI Headphone for a Healthier and a Deeper Immersive Gameplay

The developments in the area of brain research by analysing brain activity of individuals have given rise to many useful applications, such as diagnosing mental disorders more efficiently, treatment of cognitive disorders, and developing of brain-computer interfaces for treatment, communication and entertainment purposes. However, the development of such applications is hindered by a shortage of easy-to-use and comfortable sensors, as well as a lack of high-quality brain activity data. In the first part of this paper, a review of the status of BCI applications is presented followed by a proposal of a framework for developing an intelligent BCI headphone that takes leverages of the huge amount of data coming from playing video games to let the players experience a full immersive gaming experience.

从脑-机接口到脑-器交互

脑-机接口(brain computer interface,BCI)建立了大脑和非生物设备之间直接的信息交互通道。在认可BCI技术独特应用价值的基础上,进一步整合了身心医学与脑-机接口,强调了“脑与身体”和“脑与环境”的相互支撑关系,提出了脑-器交互(brain-apparatus communication,BAC)框架。对脑-机接口到脑-器交互的发展历程进行了概述,并从脑-器官交互、脑-外部环境交互以及两者融合方面讨论了脑器交互对人类健康的影响。

基于PSD特征的FBCCA脑电信号识别方法

当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与功率谱密度(power spectral density,PSD)分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明:在刺激时长为1 s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(canonical correlation analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。

基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。

电容式离手检测方向盘BCI失效整改研究

随着自动驾驶技术的逐渐成熟,针对L2+辅助驾驶的应用,越来越多的车辆上已经搭载感应式方向盘,用来检测驾驶员手持方向盘的情况。主流的方案大部分是基于人体的电容模型,通过将感应式电容垫子布置在方向盘轮毂上,通过检测手持在方向盘上的电容变化,检测人手是否扶在方向盘上。但是目前电容式传感器技术在EMC抗干扰试验中又非常易出现失效,本文针对主流的离手检测方向盘产品,提出一种EMC传导抗干扰BCI测试的整改研究方法,通过对BCI失效问题的整改和测试,解决电容型离手检测方向盘测试不通过的问题,优化产品性能,改善工程实践中电容式离手检测方向盘的电磁干扰性能差的缺点,已经在多个量产项目中得到验证和应用。

脑机接口不构成对具身认知的挑战

脑机接口技术通过将主体大脑中的神经信号转化为控制外部设备的指令,从而实现了从思想到行动的直接转化。不少研究者认为,脑机接口表明了认知过程能够以非具身方式实现,因而身体的感知运动过程对于认知来说并非不可或缺。从预测加工的视角看,脑机接口的实现仍然高度依赖主体先验的身体性知识以及“虚拟”的身体行动模式,身体的经验结构对于认知过程具有重要的建构作用。这样的探究不但有助于加深人们对脑机接口的原理、技术实现、应用前景等的认识,而且有助于拓展人们对具身认知相关哲学立场的理解,并在新的视域中重新思考大脑、身体和世界之间的深层次关系。

脑机接口训练对中风病人上肢运动功能及ADL的疗效观察

研究脑机接口康复训练系统对脑卒中病人上肢运动功能及ADL(日常生活活动能力)的疗效。方法 80例脑卒中病人随机分对照组和治疗组。每组40名患者,对照组仅采用常规的康复训练;治疗组在常规康复训练基础上加上脑机接口康复训练治疗。两组患者均按脑病科对脑卒中进行二级预防的常规措施进行处理(例如使用降压、营养神经、抗血小板、调节血脂等药物,糖尿病患者管理血糖水平)等治疗和常规康复锻炼;治疗组加用脑机接口康复训练系统。对照组、治疗组均采取常规的康复训练:包括早期良肢位的摆放、体位变动、关节活动度保持锻炼,Brunnstrom技术、Rood技术、PNF技术等的运用,日常生活再学习锻炼、针灸等常规康复训练和诊治。治疗组是常规治疗基础上加脑机接口训练治疗。分别于治疗前、治疗4周、治疗8周后,采用上肢运动功能评定量表和测试中国香港版评价其上肢运动功能,采用改良 Barthel指数量表(modified barthel index,MBI)评价其日常生活活动(activity of daily living,ADL)能力。每项评估均由三位治疗师分别单独进行,取三个评定结果的平均值,三人对患者训练情况均不知情。结果 肩关节活动度、上肢FuglMeyer评分(U-FMA)、和日常生活的能力Barthel指数评分、上肢运动功能等指标均有改善,治疗8周时与治疗4周时比较各指标改善更为明显(P<0.05)。各指标的提高程度,治疗组各指标数值明显高于对照组(P<0.05),统计学有显著差异。结论 脑机接口康复锻练能明显提高脑卒中病人上肢运动功能、肩关节活动度和ADL(日常生活活动能力)。FTHUE-HK比U-FMA、MSS评定耗时更少、简便易行、易于推广使用。

基础R_0-代数与BCI/BCK-代数的关系(Ⅱ)

在探讨基础R0-代数与BCI/BCK-代数间相互联系的基础上,比较了基础R0-代数的素滤子与BCI/BCK-代数的真理想间的区别与联系,并对基础R0-代数的商代数与BCI/BCK-代数的商代数作了进一步研究,给出两种模糊逻辑代数结构的内在联系与区别.

BCI代数上的反模糊软理想和模糊软理想

Molodtsov引入的软集理论,可作为通用的数学工具去处理不确定性问题。给出了BCI代数上的反模糊软理想的概念,对它们的并、交和AND的性质进行了研究,定义了BCI代数上的模糊软理想间的模糊软同态和模糊软同构,给出了BCI代数上的模糊软理想的同构像定理和同态逆像定理。

诣零BCI－代数p－半单部分的特征

讨论了诣零ＢＣＩ－代数ｐ－半单部分ＳＰ（Ｘ）的元素特征，给出诣零ＢＣＩ－代数中ＳＰ（Ｘ）成为理想的两个充要条件，即在诣零代数Ｘ＝Ｎｋ（Ｘ）中，ＳＰ（Ｘ）成为理想当且仅当以下条件之一成立：（ｉ）ｘ∈Ｘ，ｕ∈ＳＰ（Ｘ），若ｘ＊ｕｋ＝０，则ｘ＝０；（ｉ）ｘ∈Ｐ（Ｘ），ｕ∈ＳＰ（Ｘ），若ｘ＊ｕｋ＝０，则ｘ＝０．

多层频时空特征提取的RSVP目标分类算法

由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−空域多个角度出发,通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取,提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法(STAEE)以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中,相较于结构化判别分析(HDCA)、共空域模式(CSP)、滤波器组共空域模式(FBCSP)以及空时判别分析(STDA)4个基准算法,所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积(AUC),这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性,提升识别系统的分类性能.

基于P300电位的新型BCI中文输入虚拟键盘系统

近年来各种信号处理技术随着计算能力的提高取得了巨大进展,推动了人机交互(HCI)技术的发展.脑机接口(BCI)是一种特殊的人机交互通道,在最近几年引起广泛关注.P300电位是一种事件相关电位,利用诱发人类P300的原理,可以实现基于P300的BCI系统.此类系统以往常用于英文字母的输入,本研究首次设计并开发了一套进行汉字输入的在线P300-BCI系统.系统利用汉字基于笔画的特性简化了P300诱发界面,并据此设计了相应的汉字虚拟键盘.利用此系统进行的在线输入实验表明,此中文BCI的设计是可行的,对系统的进一步完善将可以为汉语系的瘫痪患者的机能恢复提供新的选项.