本文呈现出廉价，高精度，但同时，易于维护的Pieeg板将RaspBerryPI转换为脑电脑界面。该屏蔽允许测量和处理八个实时EEG（脑电图）信号。我们使用最受欢迎的编程语言 - C，C ++和Python来读取由设备录制的信号。读取EEG信号的过程如尽可能完全清楚地证明。该设备可以轻松用于机器学习爱好者，以利用思路的力量来创建控制机器人和机械肢体的项目。我们将在Github上发布使用案例（https://github.com/ildaron/eegwithraspberypi），用于控制机器人机，无人驾驶飞行器，以及使用思想的力量。
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大脑电脑接口（BCI）系统通过无肌肉活动的直接测量来支持通信。需要验证大脑电脑界面系统，以严重残疾人的真实世界使用的长期研究，并必须实施其普遍传播的有效和可行的模型。最后，必须提高BCI性能的日常和时刻瞬间可靠性，以便接近自然肌肉的功能的可靠性。本次审查讨论了BCI系统的结构和功能，阐明了术语集成和进度，并且还基于用于BCI系统的侵入性记录技术的当前可用性来识别和阐述该领域的机遇。
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Understanding our brain is one of the most daunting tasks, one we cannot expect to complete without the use of technology. MindBigData aims to provide a comprehensive and updated dataset of brain signals related to a diverse set of human activities so it can inspire the use of machine learning algorithms as a benchmark of 'decoding' performance from raw brain activities into its corresponding (labels) mental (or physical) tasks. Using commercial of the self, EEG devices or custom ones built by us to explore the limits of the technology. We describe the data collection procedures for each of the sub datasets and with every headset used to capture them. Also, we report possible applications in the field of Brain Computer Interfaces or BCI that could impact the life of billions, in almost every sector like healthcare game changing use cases, industry or entertainment to name a few, at the end why not directly using our brains to 'disintermediate' senses, as the final HCI (Human-Computer Interaction) device? simply what we call the journey from Type to Touch to Talk to Think.
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我们介绍了Dreamento（Drea Engineering Toolbox），这是一种使用Zmax（Hypnodyne Corp.，Sofia，Bulgaria，Bulgaria）的开源Python Python套件，用于梦想工程。 DREAMENTO的主要功能是（1）图形用户界面（GUI）（2）（2）中的实时记录，监视，分析和刺激以及所得数据的离线后处理。 Dreamento实时能够（1）记录数据，（2）可视化数据，包括功率光谱分析和导航，（3）自动睡眠评分，（4）感觉刺激（视觉，听觉，触觉）， （5）建立文本到语音通信，以及（6）管理自动和手动事件的注释。离线功能有助于其后处理获得的数据，具有重新装修可穿戴数据并将其与不可磨损记录的模式（例如肌电图）相结合的功能。尽管Dreamento的主要应用是用于（清醒）梦想研究的，但它愿意适应其他目的和测量方式。
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本文介绍了机器学习推动的各种脑电图应用程序和当前的脑电图市场生态系统。使用脑电图越来越多的开放医疗和健康数据集鼓励数据驱动的研究，并有望通过知识发现和机器学习数据科学算法开发来改善患者护理的神经病学。这项工作导致各种脑电图发展，目前构成了新的脑电图市场。本文试图对脑电图市场进行全面的调查，并涵盖脑电图的六个重要应用，包括诊断/筛查，药物开发，神经营销，日常健康，元元和年龄/残疾援助。这项调查的重点是研究领域与商业市场之间的比较和对比。我们的调查指出了脑电图的当前局限性，并指示了上面列出的每个脑电图应用程序的研究和商机的未来方向。根据我们的调查，对基于机器学习的脑电图应用程序的更多研究将导致与脑电图相关的更强大的市场。越来越多的公司将使用研究技术并将其应用于现实生活中。随着与EEG相关的市场的增长，与EEG相关的设备将收集更多的脑电图数据，并且将有更多的EEG数据供研究人员在他们的研究中使用，以作为一个良性周期。我们的市场分析表明，在上面列出的六个应用程序中使用脑电图数据和机器学习有关的研究指向脑电图生态系统和机器学习世界的增长和发展的明确趋势。
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背景：人类的思想是多式联的。然而，大多数行为研究依赖于百年历史措施，例如任务准确性和延迟。为了更好地了解人类行为和大脑功能，我们应该引入其他措施并分析各个方面的行为。然而，它在技术上复杂且昂贵地设计和实施记录多种措施的实验。要解决此问题，需要一个允许从人类行为同步多种措施的平台。方法：本文介绍了名为OpenSync的OpenSource平台，可用于在神经科学实验中同步多种措施。该平台有助于自动集成，同步和记录生理测量（例如，脑电图（EEG），电流性皮肤响应（GSR），眼睛跟踪，身体运动等），用户输入响应（例如，来自鼠标，键盘，操纵杆等）和任务相关信息（刺激标记）。在本文中，我们解释了Opensync的结构和细节，提供了两种在精神病和团结的案例研究。与现有工具的比较：与专有系统（例如，审核）不同，OpenSync是免费的，它可以在任何替换实验设计软件（例如，Fleare，Openseame，Unity等，https://pypi.org/project/中使用OpenSync /和https://github.com/moeinrazavi/opensync_unity）。结果：我们的实验结果表明，OpenSync平台能够使用微秒分辨率同步多种措施。
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机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。
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本报告描述了一组新生儿脑电图（EEG）记录，根据背景模式中异常的严重程度分级。该数据集由来自新生儿重症监护病房记录的53个新生儿的169小时多通道脑电图组成。所有新生儿均诊断出低氧缺血性脑病（HIE），这是全年前婴儿脑损伤的最常见原因。对于每种新生儿，选择了多个1小时的高质量脑电图，然后对背景异常进行评分。分级系统评估eeg属性，例如振幅和频率，连续性，睡眠循环，对称性和同步以及异常波形。然后将背景严重程度分为4年级：正常或轻度异常，中度异常，严重异常和不活跃的脑电图。数据可用作用于HIE，用于脑电图训练目的的新生儿的多通道脑电图的参考集，或用于开发和评估自动化等级算法。
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考虑了远程脑电图采样的弹性方面。使用运动传感器数据和用于检测失败采样通道的工业电网干扰的可能性。显示了失败通道和运动传感器数据的信号之间没有显着相关性。来自失败通道的50 Hz光谱分量的水平显着不同于正常操作通道的50 Hz分量的水平。制作了关于这些结果的应用，用于增加脑电图采样的抵抗力。
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我们开发了一种图形用户界面（GUI），可删除，专用于卷积神经网络（CNN）模型培训和脑电图（EEG）解码的可视化。可用功能包括在时间和空间表示方面的模型培训，评估和参数可视化。我们使用良好研究的公共数据集进行了Motor-Immery EEG的公共数据集，并将结果与现有的神经科学知识进行比较。卓越的主要目标是为跨学科的调查人员提供一种快速，简化和用户友好的EEG解码解决方案，以利用脑/神经科学研究中的尖端方法。
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数字虚假信息的传播（又称“假新闻”）可以说是互联网上最重要的威胁之一，它可能造成大规模的个人和社会伤害。虚假新闻攻击的敏感性取决于互联网用户在阅读后是否认为虚假新闻文章/摘要是合法的。在本文中，我们试图通过神经认知方法来深入了解用户对以文本为中心的假新闻攻击的敏感性。我们通过脑电图调查了与假/真实新闻有关的神经基础。我们与人类用户进行实验，以彻底调查用户对假/真实新闻的认知处理和认知处理。我们分析了不同类别新闻文章的假/真实新闻检测任务相关的神经活动。我们的结果表明，在人脑处理假新闻与真实新闻的方式上可能没有统计学意义或自动可推断的差异，而当人们受到（真实/假）新闻与安息状态甚至之间的差异时，会观察到明显的差异一些不同类别的假新闻。这一神经认知发现可能有助于证明用户对假新闻攻击的敏感性，这也从行为分析中得到了证实。换句话说，假新闻文章似乎与行为和神经领域的真实新闻文章几乎没有区别。我们的作品旨在剖析假新闻攻击的基本神经现象，并通过人类生物学的极限解释了用户对这些攻击的敏感性。我们认为，对于研究人员和从业者来说，这可能是一个显着的见解楷模
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The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.
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外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。
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MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。
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负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。
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闭环大脑刺激是指捕获诸如脑电图（EEG）之类的神经生理学措施，迅速识别感兴趣的神经事件，并产生听觉，磁性或电刺激，从而精确地与大脑过程相互作用。这是一种基本神经科学的新方法，也许是临床应用，例如恢复降解记忆功能；但是，现有工具很昂贵，繁琐，并且具有有限的实验灵活性。在本文中，我们提出了Portiloop，这是一种基于深度学习的，便携式和低成本的闭环刺激系统，能够靶向特定的脑振荡。我们首先记录可以从市售组件构建的开放式软件实现。我们还提供了快速，轻巧的神经网络模型和探索算法，该算法自动优化了所需的脑振荡的模型超参数。最后，我们在实时睡眠主轴检测的具有挑战性的测试案例中验证了该技术，结果可与大规模在线数据注释主轴数据集（MODA；组共识）上的离线专家绩效相当。社区可以提供软件和计划，作为开放科学计划，旨在鼓励进一步开发并推动闭环神经科学研究。
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脑电图（EEG）录音通常被伪影污染。已经开发了各种方法来消除或削弱伪影的影响。然而，大多数人都依赖于先前的分析经验。在这里，我们提出了一个深入的学习框架，以将神经信号和伪像在嵌入空间中分离并重建被称为DeepSeparator的去噪信号。 DeepSeparator采用编码器来提取和放大原始EEG中的特征，称为分解器的模块以提取趋势，检测和抑制伪像和解码器以重建去噪信号。此外，DeepSeparator可以提取伪像，这在很大程度上增加了模型解释性。通过半合成的EEG数据集和实际任务相关的EEG数据集进行了所提出的方法，建议DeepSepater在EoG和EMG伪像去除中占据了传统模型。 DeepSeparator可以扩展到多通道EEG和任何长度的数据。它可能激励深入学习的EEG去噪的未来发展和应用。 DeepSeparator的代码可在https://github.com/ncclabsustech/deepseparator上获得。
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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目前，大多数社会机器人通过传感器与周围环境和人类相互作用，这些传感器是机器人的组成部分，这限制了传感器，人机相互作用和互换性的可用性。在许多应用中需要一种适合许多机器人的可穿戴传感器衣服。本文介绍了一个经济实惠的可穿戴传感器背心，以及带有物联网（物联网）的开源软件架构，用于社会人形机器人。背心由触摸，温度，手势，距离，视觉传感器和无线通信模块组成。 IOT功能允许机器人与人类和互联网一起与人类交互。设计的体系结构适用于任何具有通用图形处理单元（GPGPU），I2C / SPI总线，Internet连接和机器人操作系统（ROS）的任何社交机器人。此架构的模块化设计使开发人员能够轻松地添加/删除/更新复杂行为。所提出的软件架构提供IOT技术，GPGPU节点，I2C和SPI总线管理器，视听交互节点（语音到文本，文本到语音和图像理解），以及行为节点和其他节点之间的隔离。所提出的IOT解决方案包括机器人中的相关节点，RESTful Web服务和用户界面。我们使用HTTP协议作为与Internet的社会机器人双向通信的手段。开发人员可以在C，C ++和Python编程语言中轻松编辑或添加节点。我们的架构可用于为社会人形机器人设计更复杂的行为。
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Array programming provides a powerful, compact, expressive syntax for accessing, manipulating, and operating on data in vectors, matrices, and higher-dimensional arrays [1]. NumPy is the primary array programming library for the Python language [2,3,4,5]. It plays an essential role in research analysis pipelines in fields as diverse as physics, chemistry, astronomy, geoscience, biology, psychology, material science, engineering, finance, and economics. For example, in astronomy, NumPy was an important part of the software stack used in the discovery of gravitational waves [6] and the first imaging of a black hole [7].Here we show how a few fundamental array concepts lead to a simple and powerful programming paradigm for organizing, exploring, and analyzing scientific data. NumPy is the foundation upon which the entire scientific Python universe is constructed. It is so pervasive that several projects, targeting audiences with specialized needs, have developed their own NumPy-like interfaces and array objects. Because of its central position in the ecosystem, NumPy increasingly plays the role of an interoperability layer between these new array computation libraries.
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