针对残臂较短或残臂上肌电信号测量点较少的残疾人使用多自由度假手的需求, 研究人员提出一种基于脑电信号(Electroen-cephalogram, EEG) 和表面肌电信号(Surface electromyogram signal, sEMG) 协同处理的假手控制策略. 该方法仅用1 个肌电传感器和1 个脑电传感器实现多自由度假手的控制. 实验中，研究人员使用1 个脑电传感器测量人体前额部位的EEG, 从测量得到的EEG中提取出眨眼动作信息并将其用于假手动作的编码，同时使用1 个肌电传感器测量手臂上的sEMG。研究人员针对肌电信号存在个体差异和位置差异的问题, 采用自适应方法实现手部动作强度的估计，并采用振动触觉技术设计触觉编码用于将当前假手的控制指令反馈给佩戴者, 从而实现EEG 和sEMG 对多自由度假手的协同控制.研究人员通过实验验证了该控制策略的有效性。
编者的话：这篇文章是专业顶刊里发表的唯一一篇提出把脑机接口概念从运动系统扩展到情绪系统的观点文章，而且从系统实现的角度该说的基本也都说了。本质上讲，脑机接口是控制与学习的过程，是贯通神经系统与计算机系统的智能科学。脑机接口又是涉及多种技术有机集成的大工程。高级形式的脑机接口将是人脑智能与人工智能的集大成者。目前的技术瓶颈在其最前端的神经界面上，信号的质量和带宽都被其所限。很多人知道马斯克的脑机接口公司-Neuralink。有人仿制他们的模拟前端芯片就号称可以正面PK了，这种想法显然肤浅了。他们目前展示的仅仅是脑机接口的部分前端技术-信号转换器。这篇文章就是在讲它后边的事。
2015 年，一群神经科学家和工程师围在一起，观看一名男子玩电子游戏《吉他英雄》。只见他小心翼翼地拿着简化的吉他接口，用右手的手指按下 fret 按钮，左手敲击 strum bar。这虽是一个简单的游戏，但这一场景背后的故事却非同寻常：这名男子从胸部以下瘫痪了三年多，手已经失去活动能力。每次他移动手指弹奏音符，都像在演奏一首恢复自主能力的歌曲。
这篇文章讨论了一种完全可定制芯片版LED设计，该设计可同时激发两个大脑反应(稳态视觉诱发电位--SSVEP和瞬态诱发电位--P300)。考虑到脑机接口（BCI）中可能的不同模式，SSVEP由于需要较少的脑电图(EEG)电极和最小的训练时间而被广泛接受。这项工作的目的是设计一个混合BCI硬件平台，以精确地唤起SSVEP和P300，从而减少疲劳并提高分类性能。该系统包括四个独立的径向绿色视觉刺激，它们由一个32位的微控制器平台分别控制，以激发SSVEP以及四个随机间隔闪烁的红色LED，用于生成P300事件。系统还可以记录可用于分类的P300事件时间戳，以提高准确性和可靠性。通过控制乐高机器人在四个方向上的移动，测试了混合刺激的实时分类准确率。
个性化治疗在所有医学领域都获得了发展势头。精准医学可以应用于神经调节技术，其中聚焦的脑刺激治疗，如重复经颅磁刺激(rTMS)，可以调节大脑回路，缓解临床症状。rTMS在治疗难治性抑郁症和其他神经精神疾病方面具有良好的耐受性和临床效果。尽管rTMS的刺激参数范围很广(位置、角度、模式、频率和强度都可以调整)，但目前rTMS的应用方式是一刀切，可能导致其临床疗效不佳(~50%)。在这篇综述中，我们研究了rTMS的组成部分，这些组成部分可以优化以解释神经功能和解剖学上的个体差异。我们讨论了目前难治性抑郁症的治疗方案、治疗基础的神经机制、靶向策略、刺激参数选择和自适应闭环治疗。我们的结论是，更好地了解rTMS的广泛和可修改的参数空间将大大改善临床结果。
近日发表在《Science Robotics》上的一项研究提出了一个以神经系统的分层感觉运动控制器为模型的框架，将机械感知与人体控制回路中的动作联系起来，具有触觉功能的机械手。
非侵入性脑刺激(NIBS)实验涉及许多重复的过程，这些过程在该领域的研究中的还不够标准化。考虑到实验设计以及研究人员经验的多样性，需要一个自动化但是灵活的数据收集和分析工具来提高NIBS实验的客观性、可信度和可重复性。本研究开发的BEST工具包是一个基于matlab的开源软件，具有图形化的用户界面，允许用户进行设计、运行和分享可自由配置的涉及多种技术的方案(protocols)（包括经颅磁刺激、电刺激和超声刺激(TMS、tES、TUS)）、多个session的NIBS研究。BEST工具包可以兼容各种记录和刺激设备，可以通过对肌电和脑电的数据进行分析，来实现刺激参数实时设置，以促进闭环方案和实时应用。目前该工具包的功能不断扩展，已有的功能包括TMS运动热点搜索、阈值估计、运动诱发电位(MEP)和TMS诱发脑电电位(TEP)的测量、剂量反应曲线、配对脉冲和双线圈的TMS、rTMS干预。
161手写板合封芯片是一款通用的手写板擦写自动控制芯片。它采用3V纽扣电池或者两节或者三节普通干电池供电，自带升压电路，并每次自动产生正负脉冲的高压擦写脉冲，以达到一次性对手写板进行擦写的目的。
Kubernetes 中运行了一系列控制器来确保集群的当前状态与期望状态保持一致，它们就是 Kubernetes 的大脑。例如，ReplicaSet 控制器负责维护集群中运行的 Pod 数量；Node 控制器负责监控节点的状态，并在节点出现故障时及时做出响应。总而言之，在 Kubernetes 中，每个控制器只负责某种类型的特定资源。对于集群管理员来说，了解每个控制器的角色分工至关重要，如有必要，你还需要深入了解控制器的工作原理。
触摸（Touch）是人类在进行协调交互时的主要方式之一。通过触摸感知到的触觉（Sense of Touch）可以帮助人类评估物体的属性，如大小、形状、质地、温度等。此外，还可以利用触觉来检测物体的滑脱，进而发展人类对身体的认识。触觉将压力、振动、疼痛、温度等多种感觉信息传递给中枢神经系统，帮助人类感知周围环境，避免潜在的伤害。研究表明，与视觉和听觉相比，人类的触觉在处理物体的物质特征和细节形状方面更胜一筹。
现在只要涉及到存储，涉及到和文件相关的开源框架，几乎都不约而同的会使用零拷贝技术，因为零拷贝技术可以让速度变快。零拷贝技术并不是说完全不拷贝，而是尽可能的减少拷贝。
Web应用程序 : 是一种结构化的软件，它提供了该领域中常见的任务的自动化实现，同时作为一个内置的架构解决方案可以被在其上实现的应用程序轻松地继承。
发布日期：2021 年 12 月 27 日https://doi.org/10.1098/rstb.2020.0531
「内在动机」 (Intrinsic Motivation) 这一概念最初是在心理学中提出并发展起来的。由于其在制造开放式学习机器和机器人方面的潜力，这一概念正日益受到认知科学的关注。
鱼羊 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用游戏手柄控（wan）制（huai）面部表情，是一种怎样的体验？ 按下LB键眨左眼，按下RB键眨右眼，还可以左右左右走一套连击。（画面为镜像） 是不是有点怪，再看一眼…… 摇动右摇杆，小哥瞬间就掌握了歪嘴战神的绝技。 而通过左摇杆，对于普通人类而言难度颇高的单边挑眉表情，也能瞬间拿下。 但要注意尽量别一通乱按，否则…… 这就是这几天爆火的一个开源项目，作者小哥handaru是一名来自日本的研究生，自称热衷于一些“没啥用的工作”。 而他这个最
泛海微FHchip推出外围简单的合封手写板芯片，内置集成MOS。泛海微FHchip162手写板合封芯片是一款通用的手写板擦写自动控制芯片。162手写板合封芯片为一款内置升压电路并可以自动产生擦写脉冲的手写板擦写控制芯片。擦写脉冲为正负两个脉冲。泛海微FHchip162芯片外围简单，降低客户采购成本，采用小尺寸SOP8封装。脉冲电压可以通过外置电阻设置，其电压值满足：Rset=10K*Vpulse-40K如果想获得 24V 的脉冲电压，则:Rset=200KΩ162手写板合封芯片为一键式自动擦写控制器，其触发为 ER 端从低到高的上升沿，亦即连接该 pin 的锅片开关按压行为。在一次脉冲产生周期内的多次按压行为仅触发一次擦写脉冲的产生，直至 1 个脉冲完全结束，等待下一个按压动作触发。它采用3V纽扣电池或者两节或者三节普通干电池供电，自带升压电路，并每次自动产生正负脉冲的高压擦写脉冲，以达到一次性对手写板进行擦写的目的。
全球每4个人中就有1个人会患中风，其中将近四分之三的人会出现持久性的手臂和手部运动控制缺陷，给个人和社会带来巨大的影响。患有慢性中风的患者表现出上肢的典型运动综合症，可以分解为独立量化的缺陷：力量丧失、灵活性降低、异常协同作用和肌肉张力紊乱。这种“瘫痪”表型是由大脑皮质与颈部脊髓控制手臂和手部运动的连接受损造成的。
要了解OpenFlow信道的建立过程，首先需要了解OpenFlow协议目前支持的三种报文类型：
就像是这样，屏幕左边是“按钮手柄”，右上方则是不断滚动的摩斯电码，及其对应的人物动作：
利用Oddball(新异刺激)听觉范式(后文中部分内容译为：反常听觉范式）进行意识情况识别已成为脑机接口(BCI)领域的一个重要研究课题。对于注意力有限的患者来说，尽可能缩短获取评估所需的足够数据的时间是至关重要的。本研究旨在通过测试不同的设定和刺激方法，减少Oddball听觉范式的评估时间。一类范式使用被试主体自己的名字作为偏差声音刺激。另一类范式使用标准正弦波声音进行刺激。在一组9名健康被试人员中，在4种不同的Oddball听觉范式条件下记录被试者的脑电图(EEG)活动。为了进行对比，我们计算了每个范式下的P300曲线下的面积。首先，我们证明了含有受试者名字的范式下比正弦音范式下产生了更大面积的P300区域。更重要的是，我们发现与标准听觉范式相比，“名称范式”需要更少的试验刺激次数就能获得类似的结果。这意味着与使用正弦波相比，听觉范式的执行时间是可以被减少的。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 摘要：对神经科学的一个挑战是理解意志行为构建的有意识和无意识过程,研究者在大脑手术过程中研究了人类运动意识的神经基质。在第一项实验中，清醒的患者进行了一项自主的手部运动任务，并对他们的表现进行实时观察，同时不同的大脑区域被直流电刺激(DES)短暂地干扰。在第二项实验中，清醒患者回顾性报告DES后的运动表现。根据脑损伤后运动意识障碍的解剖-临床证据，选择运动前皮层(PMC)为靶区，主要体感皮层(S1)为控制区。在两个实验中，在PMC和S1上的DES都中断了运动执行，但只有PMC上的DES显著改变了患者的运动意识，使他们对运动停止失去意识。这些发现证实了PMC在人体运动意识的解剖学功能网络中是一个至关重要的节点。
在抑郁、焦虑、成瘾和其他精神障碍中，普遍存在认知控制缺陷的能力——即抑制默认的有效反应以支持更具适应性的选择。在这里，我们报告了概念验证证据，在接受颅内癫痫监测的患者中，闭环直接刺激内囊或纹状体，特别是背侧部位，增强了患者在冲突任务中的认知控制。我们还表明，闭环刺激在认知控制产生失误的检测比开环刺激更大的行为变化，和单任务性能试验可以直接解码来自神经特性兼容现有的闭环大脑植入的少量电极活动。认知控制的闭环增强可能纠正潜在的认知缺陷，并帮助严重精神障碍的治疗。
波士顿动力，再次送上新春表演。（先看一下上图的剧透） 这次，不但带来新的机器人才艺，而且首次发布了幕后揭秘。 先说才艺 年前，波士顿动力的机器狗SpotMini表演了开门的绝活。如果你记不清了，下面这
今天Rose小哥介绍关于华中科技大学伍冬睿教授关于非侵入式脑机接口中的迁移学习综述(2016-2020)。本文章经伍教授授权在脑机接口社区转载。
OpenWhisk是一个事件驱动的计算平台，也称为无服务器计算或功能即服务（FaaS），用于响应事件或直接调用而运行代码。下图显示了高级OpenWhisk体系结构。
脑机接口(BCI)系统作为康复工具，可帮助亚急性和慢性中风患者恢复上肢运动。最近的研究表明BCI-FES-avatar康复系统(recoveriX，g.tec medical engineering GmbH, Austria)治疗比传统康复治疗有更好的效果。BCI与功能电刺激(FES)和虚拟现实(VR)等技术相结合，可以在患者执行治疗任务时，通过改进的运动想象(MI)时的实时信号检测，诱导神经可塑性，从而恢复神经功能。
经颅磁刺激 (TMS) 与脑电图 (EEG) 相结合，用于研究皮层反应性和连通性。TMS-EEG 在高时空分辨率方面有广泛应用，但存在挑战和未解决问题。不同的设备、数据收集和分析方法缺乏标准化，影响可重复性和结果比较性。此外，听觉和体感输入对TMS-EEG的影响尚存争议。这篇综述为TMS-EEG研究人员提供指导，涵盖了实验的各个方面，包括记录和分析方法。专家小组讨论了记录程序、伪影校正、分析和经颅诱发电位 (TEPs) 的解释等技术挑战。这项工作提供了广泛的TMS-EEG方法概述，有望促进实验标准化和计算程序的一致性。
貌似h5标记有click等事件的监听，没有show,hide等事件的监听。用了一个tab样式库，想实现切换tab时刷新页面数据，这个库也没说明招接口也不好找。看到他是在div的class属性上面addClass("active show"),removeClass("active show"),来实现切换时的隐藏和显示的。于是就想有没有监听class改变的方法，百度到 MutationObserver 用示例代码测试了一下，果真可以。
【新智元导读】谷歌 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 等人近日发表论文，延续其拓展的辅助学习系统理论，为智能体设计了一个“不需要模型的情景控制器”，深度强化学习算法在配备上这样的系统之后，在更短的时间内，玩游戏就能达到人类水平。此前 Hassabis 等人认为，哺乳动物学习需要两个系统：一个缓慢学习结构化知识，一个快速存取信息，这些快速存取的信息能够回放，最终整合进入第一个系统。这次，DeepMind 团队依照这个理论，为智能体设计了一个用于快速存储信息并且能够帮助信息回放并整合进入第
大脑选择和控制行为的方式仍然存在广泛争议。基于最优控制的主流方法侧重于优化成本函数的刺激响应映射。观念运动理论和控制论提出了不同的观点：它们认为，通过激活动作效果并不断将内部预测与感觉相匹配来选择和控制动作。主动推理在推理机制和基于预测误差的控制方面提供了这些想法的现代表述，可以与生物体的神经机制联系起来。本文提供了连续时间主动推理模型的技术说明，并简要概述了解决四种控制问题的主动推理模型；即目标导向的到达运动的控制、主动感知、运动过程中多感官冲突的解决以及决策和运动控制的集成。至关重要的是，在主动推理中，电机控制的所有这些不同方面都来自相同的优化过程，即自由能量的最小化，并且不需要设计单独的成本函数。因此，主动推理为运动控制的各个方面提供了统一的视角，可以为生物控制机制的研究以及人工和机器人系统的设计提供信息。
在Web应用中，路由是一个至关重要的概念，它负责将用户的请求映射到相应的处理程序，以确保正确的页面或资源被呈现给用户。通过将用户请求与适当的处理程序关联起来，使得应用能够以有序和可维护的方式响应用户的操作。
事件相关电位(ERP)是由大脑产生的与特定内部或外部事件(如刺激、反应、决策)相关的电位。它们可以提供关于广泛的认知和情感过程的信息。ERP为我们提供了对感觉和认知过程的洞察。事件相关电位很多，通常被称为ERP组件。
Laravel分层设计中，一般在路由阶段对请求进行初步的过滤筛选， 对不合格的或者非法的请求，直接可以中断请求，返回错误结果。
本文实例讲述了Yii 框架应用（Applications）操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 像蟑螂小强一样的仿生机器人我们介绍过一些，它们一般不仅能够处理复杂的地形，还可以在狭窄的空间中快速移动。 科学家此前设计的仿蟑螂机器人 仿蟑螂机器人穿越狭窄空间 ▍“半机半虫的机器蟑螂” 如今，昆虫-机器接口（insect-machine interface，IMI）又称昆虫机器人（insect cyborg），成为了动物机器人研究的一个重要分支。人们利用动物体本身的运动机能和动力供应体制，从动物运动的感受传入入手，实现对动物运动的人工控制。 实际上，蟑螂是一种喜欢
Touch Interactions：触摸交互 Highlight On Touch:如果勾选，这个对象在控制器触摸它时就会高亮。 Touch Highlight Color：对象被触摸时高亮的颜色。颜色可以被任何全局的设置颜色来覆写（例如InteractTouch 脚本）。 Rumble On Touch:控制器触碰对象时触发振动反馈，x表明时长，y表明震动强度。（x和y将来会被自定义编辑器代替）。
本文基于 SteamVR 插件的开发文档翻译并总结 SteamVR 开发过程中的基本用法。本文总结汇总了 SteamVR 插件文档的内容，对文档部分内容进行了删减。目前仅仅只是翻译并结合部分内容进行补充，部分内容可能存在纰漏，后续会结合开发过程逐步更新修改此文章的内容。 插件文档地址：https://valvesoftware.github.io/steamvr_unity_plugin/articles/intro.html
在正式阅读文章之前，请随小编一起了解下本研究的大Boss：MU节律，到底是什么。mu-rhythm（mu节律），出现在中央区或Rolandic区，如下图所示：
Jmeter官网对逻辑控制器的解释是：“Logic Controllers determine the order in which Samplers are processed.”。
最新消息：马斯克（Elon Musk）的脑机接口公司Neuralink发布了一篇新的博客文章与视频，展示了他们在大脑控制研究上的最新突破：通过植入脑机接口技术，一只猴子能够在没有游戏操纵杆的情况下，仅用大脑意念来玩Pong（一款模拟两个人玩兵乓球的电子游戏）。
都说“大寒年年有，不在三九在四九”，言外之意，大寒的温度真的非常低。再加上近日连续不断的雨水，“裹好羽绒服，带上伞”成为了妈妈说的最多的一句话。可是无论穿多少，在这样没有太阳的萧瑟的冬日，风一吹，雨一偏，依旧让小编浑身哆嗦。
http://www.cocoachina.com/ios/20141126/10320.html
一、 前言 2014年美国黑帽大会上研究人员JakobLell和Karsten Nohl展示了badusb的攻击方法后，国内与badusb相关的文章虽然有了一些，但是大部分人把相关文章都阅读后还是会有种“不明觉厉”的感觉，badusb仍有一层朦胧的面纱。经过一段时间的学习和研究后，笔者希望通过自己的一些心得体会可以帮助其他人更清晰地认识badusb，也希望这篇文章能够起到一定的启发。这篇文章主要分为五个部分——知识扫盲部分、badusb固件编写部分、badusb配置界面部分、技术展望部分和总结部分。
1、用状态机实现10010码的探测，如x=1001001000 z=0000100100（输出）
这项技术通过让大脑进行自刺激来对疾病进行治疗。 如何治疗精神上的疾病一直是医学上无解的难题，美国军方研究机构美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的两个研究小组开始使用脑植入物和相关算法对情绪障碍的发生模式进行初步试验，并且这套装置不需要医生的干预就可以对患者进行治疗。 深脑刺激对强迫症等疾病无效 目前，在治疗人们的精神类疾病（强迫症、帕金森病、原发性震颤、癫痫、扭转痉挛等）方面，脑深部电刺激（deep brain stimulation，DBS）是近年来兴起的一项新技术，它是通过立体定位的方法进行精确
图1.经过学习的神经网络动态模型能使一个六足机器人学会遵循既定的轨迹运行，并且只需要17分钟的实际经验。
SD-WAN就像一个智能的广域网加速器，它能够集中控制多个网络路径中的广域网流量，包括MPLS、V**网络、蜂窝数据服务LTE（如下图）。SD-WAN控制器使得多个链路看上去像一个逻辑链路，如同我们使用多年的以太网链路聚合。LTE等昂贵的链路，随着MPLS和V**网络的衰落得以保留。SD-WAN控制器通过采用优化WAN功能，来讲每个路径的效率最大化。 📷 Figure 1. SD-WAN Deployment SD-WAN如何工作 SD-WAN控制器是基于每个路径中用户定义的策略、时延抖动
近日，Oculus向其开发人员知识库添加了新的文档，这个文档详细介绍了Oculus SDK的“Buffered Haptics（缓冲触觉）”功能，这种功能能为Touch控制器编程更高级的触觉反馈方式。 Oculus Touch控制器是通过线性执行器提供反馈的，而这种触觉方式已经开始逐渐取代常见主机手柄中简单的“隆隆响”的反馈方式。与昔时大量旋转的马达相比，线性执行器的运行速度更快，从而实现更多种类的触觉效果、更快速的响应时间以及更好的控制。Oculus最新的“Buffered Haptics（缓冲触觉）”功
双向脑机接口(BMIs)在大脑和外部世界之间建立了双向的直接通信链接。解码器将记录的神经活动转换为运动指令，编码器将从环境中收集的感觉信息直接传递给大脑，形成闭环系统。这两个模块通常集成在笨重的外部设备中。然而，对严重运动和感觉缺陷患者的临床支持需要紧凑、低功率和完全可植入的系统，该系统可以解码神经信号来控制外部设备。
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