一维阵列的运动检测(神经网络或其他选项？)

一维阵列的运动检测可以通过神经网络来实现。神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过学习和训练可以识别和处理复杂的模式和数据。

一维阵列的运动检测是指对一维数据序列中的运动进行检测和分析。它可以应用于多个领域，如视频监控、智能交通、人体姿态识别等。

在运动检测中，神经网络可以通过学习大量的样本数据来识别和分类不同的运动模式。它可以提取特征并进行模式匹配，从而实现对运动的检测和跟踪。

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a)神经信号来自两个64通道ECoG阵列，植入负责上肢和语言功能的运动和体感区域。本研究仅使用了下位阵列。b)六个通道的高伽马能量(HGE, 70-170 Hz, z评分)样本。...实时解码临床试验的参与者能够使用BCI实时控制外部设备并导航4 × 8通信板(图1a)。在运动和体感觉皮层区域植入两个64通道高密度ECoG阵列(图1a和4a)。本研究仅使用该阵列解码语音命令。...BCI系统利用事件相关的HGE增加来确定用户是否发出了命令(图1b,c)。一旦检测到语音事件，使用卷积神经网络(图1d)在峰值检测前2秒和峰值检测后0.5秒的窗口中对神经特征进行分类。...使用在线会话的神经活动数据模拟了仅运动和仅感觉模型的实时使用，这些数据是通过上述方法使用所有60个电极检测到的。...进一步的研究需要验证该方法是否适用于其他类似条件的患者，并探索其他改进BCI性能的方法。

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只听声、不识人，武汉理工博士开发基于回声的人类活动识别系统

它只会跟踪你的身体位置，但不是你本身。 ? 一组声波发射器和接收器（绿色芯片）用来收集超声波，教 AI 检测人体运动。图片来源：Guo Xinhua。...因为系统只检测身体的运动，所以不需要人脸识别或者任何认证，它只基于记录。系统甚至不会生成像斑点一样的身体形状。这使美国机场相机屏幕看起来更体面（而不是暴露旅客的身体隐私）。...每次一个志愿者站着、坐着、摔倒或走在阵列前面时，接收器都会扫描一排反射声波。总之，团队有四个不同身高和体重的人参与实验，使得系统能够更好地将特定的数据模式泛化为一种运动，而不是一个特定的人。...与其他深度神经网络相似，该算法无法解释每个身体位置在回声定位方面的差异，但是声学指纹已经足够清晰，使得算法在 97.5% 的情况下都可以成功地解析四种测试行为。...这听起来可能非常「老大哥」，但是任何拥有 Fitbit、Apple Watch 或其他活动追踪器的人都已经从人类活动识别中获益了。例如，你的智能手表使用嵌入式陀螺仪计算你的步数。

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挑战马斯克Neuralink！斯坦福全新脑机接口，直连大脑和硅基芯片

这种信号波仍可被检测到，但很难确定发出信号的脑区或者相关的单个神经元的放电。 ?...计划将电极植入大脑皮层中负责躯体运动控制的初级运动皮层（Primary motor cortex）、背侧前运动皮层（Dorsal premotor cortex）、辅助运动区（Supplementary...俄罗斯公司Neurobotics和莫斯科物理与技术学院（MIPT）的研究人员共同完成。他们开发出一种脑机接口，依赖于人工神经网络和和脑电图（EEG）。...研究人员开发了两种神经网络：一种用于从“噪声”中生成随机类别特定图像，另一种用于从脑电图中生成类似的“噪声”。...视觉皮层中为用户提供视觉意识的神经元就是用来处理外界信息的神经元。 NextMind声称，不需要其他设备可将两个轨道在同一硬件上串联使用。不同的软件和算法将仅处理不同的任务。

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40纳秒完成图像分类，速度提升几十万倍，图像传感器自带神经网络登上Nature

△单个二硒化钨光电二极管示意图光电二极管阵列由27个具有良好均匀性、可调性和线性度的检测器组成，排列为3×3的成像阵列，像素大小约为17×17μm，每个像素由3个二硒化钨光电二极管（子像素）组成，其对光的响应度可以通过栅极电压调节...改变二极管的灵敏度，就相当于改变神经网络中的权重。把权重放在传感器上与其他神经不同的是，这套系统的权重不是存在计算机的内存和硬盘里，而是直接集成在图像传感器上。...之前的神经网络都是将训练权重存储在外部存储器上，通过电路发送到每个检测器件上。就像电脑的内存，断电后就会丢失存储信息。而这一套设备，更像是硬盘，即使掉电后也能将权重信息存储下来。...首先，由于光电二极管阵列仅由27个检测器组成，最大只能处理3×3的图像。 ? 其次，想要真正应用于自动驾驶和机器人技术，视觉系统需要捕获具有广阔视野的三维动态图像和视频。...而现在，该技术是将3D视觉信息转换成2D来处理，丢失了运动信息和深度。其图像传感器阵列的平面形状，也限制了广角相机的能力。此外，根据Nature的报道，论文中描述的设备很难在昏暗光线下成像。

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基于高性能脑机接口的RNNs记忆与泛化平衡

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EEG和MEG是否可以检测到小脑信号？

除了在健康参与者中检测小脑活动外，在网络功能障碍或病理性运动功能异常的患者中也检测到小脑活动。...通过使用DICS分析癫痫发作期间记录的10s EEG频谱信号源头，也在一部分患者中发现小脑活动。 3.7 静息态和神经网络 小脑被认为是默认模式网络一部分。...4.2 MEG传感器阵列或EEG覆盖范围通过扩展10/20导联到电极Oz下方，发现这些“小脑”电极记录到高频神经振荡（> 100 Hz），而在上方枕骨电极或下方脾肌电极上均未有相似发现，这表明真正覆盖小脑的重要性...即使不到一半被试具有可检测到的信号，这也表明有可能从其他较深的区域进行记录。在另一项最新研究中，先天性盲人受试者中发现了丘脑和视觉皮层之间的α波段功能连接。...在有利的情况下，例如大量试验，优化的范式，有效耦合方法，抑制皮层活动等，可以检测到小脑和其他更深层大脑结构例如海马、杏仁核和丘脑激活。

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2、使用深度学习进行视频分析深度学习是机器学习的一个子集，它是一种使用了神经网络来学习的数据模式。神经网络由多层互连的处理节点组成。...3、视频分析中的对象检测深度学习在视频分析中最常见的应用之一是目标检测和跟踪。这涉及到检测和跟踪视频序列中的特定目标。常见的技术包括使用卷积神经网络(CNN)从数据中学习复杂的模式。...这涉及识别视频序列或实时视频流中的特定动作，可以训练深度学习模型来对不同上下文或环境中执行的操作进行分类。视频运动检测分析非常流行，通过分析一系列视频帧来检测场景中的活动。...运动检测或进度分析技术包括帧参考或像素匹配，以检测一组图像或视频帧之间的水平和垂直变化，比如攀高、摔倒检测。更先进的方法应用视频理解、姿势估计、情感分析或面部识别来分析和理解视频数据的上下文。...视频分析市场涉及到安防场景的应用有：事件检测、入侵管理、人数统计、交通监控、自动车牌识别(ANPR)、面部识别、AR、运动态势检测等。此外，视频分析对于制造、安防、零售、医疗卫生和酒店等行业也很有用。

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通过建立一个解码和编码接口，生成力场形式的动态控制策略，并鲁棒地驱动被控对象的运动。通过记录多电极阵列从麻醉大鼠的运动皮层记录神经信号。...ZedBoard连接到ROLLS神经形态处理器(解码器)，该处理器实现了一个神经网络，能够学习解码来自大鼠运动皮层的神经信号。...记录被分装在1毫秒的时间箱中，并且在任何记录通道中检测到至少一个动作电位的箱被标记。(C)每个时间仓被映射到ROLLS上的252个学习突触列，其中每个突触属于芯片上不同的突触后神经元。...记录中包含检测到的尖峰的时间箱对应的突触接受平均速率为100赫兹的泊松尖峰序列。对应于空时间箱的突触没有收到任何输入。此外，硅神经元受到teacher信号的刺激，如下所示。...即使本文没有从被麻醉的受试者身上解码任何意志输入，这个在大脑和外部设备之间建立双向交互的系统，也需要被视为设计未来实验的第一步，让行为良好的受试者控制连接水或食物分配器的小型移动推车的运动。

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利用脑机接口从鸟的脑电波中重现鸟唱歌声

神经科学研究人员创建脑机接口(BCI)或脑机接口(BMI)，目的是使用大脑恢复受损的人体运动功能。...失语症是一种损害语言表达和理解的疾病，可能由中风、头部创伤、动脉瘤、脑瘤、神经系统疾病(如阿尔茨海默病和痴呆症)以及其他原因导致的脑损伤引起。...直接记录大脑活动研究人员使用植入电极阵列(具有 16 或 32 个通道的 Si 探针)收集了4只成年雄性斑胸草雀(Taeniopygiaguttata)大脑控制唱歌肌肉的感觉运动区(运动前核HVC)的神经活动...大脑记录被人工处理以排除噪音，并使用Kilosort 来检测和分类尖峰。...基于神经网络的解码器，用于从运动前神经活动合成鸟鸣研究人员表示:“我们的方法的优势在于能够找到行为的低维参数化，通过相对较小的样本(数十个)神经元记录的活动来驱动行为。”

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Nature重磅：华裔科学家成功解码脑电波，AI直接从大脑中合成语音

当由于中风、肌萎缩侧索硬化症或其他神经系统疾病而导致言语中断时，丧失说话能力可能是毁灭性的。...精确定位“热点”的位置可能需要数周时间。在此期间，患者通过植入大脑区域或其附近的电极来度日，这些区域涉及运动和听觉信号。这些患者一般会同意利用这些植入物进行额外的实验。 ?...ECoG电极阵列由记录大脑活动的颅内电极组成此次招募的五名志愿者同意测试虚拟语音发生器。每个患者都植入了一两个电极阵列：图章大小的、包含几百个微电极的小垫，放置在大脑表面。...然而，考虑到现实中数据集的匮乏，解码的中间阶段会将声道发音器官正常运动功能的信息带入模型，并限制必须评估的神经网络模型的可能参数。这种方法似乎使神经网络能够实现更高的性能。...使用记录局部脑活动的神经接口可能比使用皮层脑电图记录的更为有效。例如，在脑机接口研究的其他领域，皮质内微电极阵列通常比皮质脑电图具有更高的性能。

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基于BCI的脑电信号系统控制无人机运动

总体框架典型的BCI系统由四个组件组成它们是：信号采集、特征提取、特征转换命令和设备输出。大脑信号在过程中被检测和处理信号采集步骤。这些信号是从使用传感器覆盖用户的头皮多电极阵列。...线性分类器、非线性分类器、最近邻分类器、神经网络或其组合用作分类方法。近来使用最广泛的分类方法特征提取是神经网络。后对信号进行分类，下一步是特征翻译算法。...得到的阈值用于训练人工神经网络(ANN)将4个连续眨眼输入中的每个眨眼排序为逻辑“1”或根据参与者眨眼的强度逻辑“0”，输出4位二进制码。...这些连续的眨眼被用作神经网络训练的输入数据从上一步获得的阈值，并且每个眨眼被分类为逻辑“1”或逻辑“0”。ANN为每四个连续的眨眼输入输出一个4位二进制代码。采用的ANN网络框图如图5所示。...他们开发的算法是派生出来的基于以注意力、冥想、EEG信号和/或眨眼信号为代表的一两个控制层。结果表明，所提出的算法与91.85%准确率，性能远高于其他。

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用油管上的“木头人”挑战视频，谷歌训练出顶级的景深检测模型

要满足这个假设，要么需要一个多摄像机阵列（如谷歌的Jump），要么需要一个在单个摄像机移动时保持画面内物体的静止。...如何推测移动人物的深度 “木头人挑战”的视频为移动的摄像机和“静止”的人提供了深度监控，而研究人员的目标是可以处理用移动的摄像机和移动的人的视频，因此他们需要对神经网络的输入进行结构化，以便缩小这一差距...，即静态物体在两个不同视点之间的相对视觉运动，可以提供强烈的深度线索。...神经网络的工作是用人来“内置”区域的深度值，并在其他地方提取深度，直观地说，因为人类具有相对一致的形状和身体尺寸，网络可以通过观察许多训练例子在内部学习这些先验经验，一旦经过训练，模型就可以处理任意摄像头和人类运动的自然视频...3D视频深度检测效果该视频景深检测模型可以用来产生一系列三维感知的视频效果，其中一种效应就是合成散焦，下面是一个示例：其他应用还包括从单目视频生成立体视频，以及插入CG物体到场景中，并且还具备利用其他帧的画面去填补被任务遮挡区域的能力

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小小的大脑，大大的智慧——仿昆虫智能为通用AI带来的新思路

蕈形体是昆虫或其他节肢动物和一些环节动物如沙蚕脑中的一对结构[7]，其名字来自于其大致半球形的花萼，这个花突通过中枢神经束或花序梗与大脑的其余部分相连。下图标亮了果蝇大脑中的蕈形体。...本文作者们在之前数年的研究中已经通过细胞内电生理技术来记录昆虫视神经叶内的神经元活动，并确定了一组与目标的检测和追踪相关的神经元，作者将其命名为“小目标运动检测器”（small target motion...接下来，作者比较了在系统成功将目标锁定之前的帧内，系统有（200 ms 或 500 ms）或无目标初始位置估计的目标检测成功率。...这不可避免的导致了位置估计的误差，从而影响了系统的表现。另外，当机器人运动时，其一定会受到震动产生的力和振动的影响。振动会削弱信息的获取、运动信息的命令输出或将输入信息与输出运动命令相关联的过程。...剩下的智能体则选择了其他路径，同样的，有大量的路径（711 条）从来没有被选择过。可能的路径总数随着食物点的增加是呈指数级增长的，在第二个负阵列中，智能体一共有 10！

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深度学习增强毫米级计算机，288 微瓦运行神经网络

不仅体积小，原型产品仅使用几纳瓦的功率就能在本地运行神经网络，其产品有望让物联网和其他智能设备更加智能。...在会议上，他们展示了自己的微尘设计，仅使用几纳瓦的功率执行任务，比如区分开过去的汽车的声音，或测量温度和光照等级。...闪存可以在比SRAM小的占用空间中存储更多的数据，但是需要大量的电力来写入存储器。使用TSMC，他们设计了一个新的存储器阵列，使用更有效的电荷泵来进行写入。...存储器阵列比TSMC的商业产品密度小一点，但仍然比SRAM好得多。Sylvester：“我们以很小的牺牲获取了巨大的收益。”...研究人员希望把神经网络带到物联网上。“很多运动检测摄像机拍摄到的是在风中移动的树枝，这对安防而言并没有什么帮助，”Blaauw说。

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MIT新材料打造「人造突触2.0」，模拟深度学习训练提速100万倍！

这可以帮助科学家们更快地开发深度学习模型，应用于自动驾驶汽车、欺诈检测或医学图像分析等用途。「一旦有了模拟处理器，就不用再训练其他人正在研究的网络了。...麻省理工学院新的模拟处理器技术的关键元素被称为质子可编程电阻。这些电阻以纳米为单位，排列成一个阵列，就像一个棋盘。...惊人的速度 PSG能够实现质子的超快运动，因为它包含大量纳米大小的孔，这些孔的表面为质子扩散提供了路径。它还能承受非常强的脉冲电场。...由于PSG的绝缘特性，当质子运动时，几乎没有电流通过材料。Onen补充说：「这使得该设备非常节能。」...del Alamo表示：「现在他们已经证明了这些可编程电阻器的有效性，研究人员计划对其进行重新设计，以实现大批量生产。然后他们可以研究电阻阵列的特性，并将其放大，以便将其嵌入到系统中。」

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重磅！Nature子刊：脑机接口让完全闭锁综合征患者实现口头交流

ALS(肌萎缩侧索硬化)也称为运动神经元病或 LouGehrig 病，是一种罕见的神经退行性疾病，会影响负责控制随意肌肉运动的神经元。...随着病情的恶化，患者最终会在没有呼吸机或其他设备帮助的情况下失去呼吸能力，并导致几乎所有肌肉瘫痪。...首席研究员Niels Birbaumer说：“这表明，即使你完全瘫痪，没有任何眼球运动或其他肌肉进行交流，你也可以用大脑写句子。”...在得到患者家人的许可后，研究人员在患者的运动皮层（负责运动的大脑部分）内植入两个微植入物，每个植入物都有 64 个针状电极，用于检测神经信号。...通过几年的训练，患者学会了通过测试不同的运动来产生大脑活动，这些运动是由微电极检测到的大脑信号，然后由机器学习模型实时解码。

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植入式神经电极阵列器件与材料的研究进展

一方面，植入式电极阵列可以同时保证大范围和高精度地记录神经元动作电位的精确发放时间和波形，为充分抽提神经信息，解读脑神经网络的活动奠定坚实基础。...另一方面，借助植入式电极阵列对神经元进行高时空精度地信息写入，不但可以向脑内直接传入新信息，也可能改变神经精神疾病(例如帕金森氏症、癫痫和重度抑郁等)患者的异常神经网络活动，从而缓解症状或治疗疾病。...随着微纳加工电极阵列的密度与精度的提升，伴随着电极接触面积减小带来的电极阻抗升高带来一定的噪音升高和信噪比的降低，通过增加表面褶皱结构、多孔结构或其他纳米结构，金属电极的记录阻抗可以得到降低，并且神经刺激的电荷注入上限可以得到提升...另一方面，神经电极也可以通过导电聚合物材料修饰实现高时空精度的精准药物控制释放[52]或者神经递质和其他神经活性分子例如可卡因[53]的检测功能，从而进一步拓展脑机接口与其周围神经元之间的信息沟通能力。...但是在使用光热效应激活纳米器件的过程中，需要考虑可能同时带来的活性氧自由基或其他可能产生细胞毒性的效应要尽可能避免[96]。

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历年 CVPR 最佳论文盘点（2000 年——2018 年）

0.30 或更高的 mAP。...核心内容：作者提出一种简单的「无先验」方法来解决非刚性结构的运动因子分解问题。除了基本的低秩条之外，该方法无需任何关于非刚性场景或相机运动的先验知识。...该算法在面对严重变形、光照变化、运动模糊以及遮挡问题时具有鲁棒性。它在 2.8 GHz 的 PC 上以每秒 10 帧的速度运行，据作者了解，尚未有其他产生类似结果的技术。...核心内容：论文介绍了可编程成像系统的概念。该成像系统为人类或视觉系统提供了对系统辐射度与几何特征的控制方法。该灵活性是通过可编程微镜阵列才得以实现的。...虽然设备的镜像只能置于两个镜头中的一个，结果却表明该系统可以实现各种成像功能，其中包括高动态范围成像、特征检测以及物体识别。论文在最后探讨了如何在无需动用移动部件情况下，使用微镜阵列进行视场控制。

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让瘫痪失语患者「说话」，脑机接口首次从大脑活动解码完整句子，登上新英格兰医学杂志

受试者在实验中，研究者在其大脑的感觉运动皮层（sensorimotor cortex）区域植入一个硬膜下、高密度的多电极阵列，用于控制受试者的言语。...在实现受试者说出单词的过程中，研究者使用深度学习算法来创建相应的计算模型，用于从记录的皮质活动的模式中检测和分类单词。...以前的打字方法都涉及用大脑植入物在屏幕上触动光标，尽管其他一些研究人员也尝试过例如可视化手写字体这样的方法，但都不理想。...该实验室的早期研究涉及解码说话人的大脑活动，而最新的研究表明，即使受试者不 (或不能) 大声说话，它也能起作用。...此后，Facebook 在 2019 年收购了肌电图 EMG 腕带公司 CTRL-Labs，为其提供了 AR 和 VR 的替代控制选项。

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在实验中，研究者在其大脑的感觉运动皮层（sensorimotor cortex）区域植入一个硬膜下、高密度的多电极阵列，用于控制受试者的言语。实验中植入的多电极阵列。...在实现受试者说出单词的过程中，研究者使用深度学习算法来创建相应的计算模型，用于从记录的皮质活动的模式中检测和分类单词。...以前的打字方法都涉及用大脑植入物在屏幕上触动光标，尽管其他一些研究人员也尝试过例如可视化手写字体这样的方法，但都不理想。...最重要的是要大大扩大词汇量。」这项研究对于那些没有可用键盘输入和其他现有接口的人来说很有价值，即使是有限的词汇量，也能帮助他们进行更好的交流。...此后，Facebook 在 2019 年收购了肌电图 EMG 腕带公司 CTRL-Labs，为其提供了 AR 和 VR 的替代控制选项。

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