1、脑机接口:技术与理论的前沿探索

脑机接口:技术与理论的前沿探索

1. 脑机接口研究的重要意义

脑机接口(BCI)作为一个新兴的研究领域,在科学、临床和社会层面都具有重大意义。过去15年里,BCI领域涌现了众多综述文章和教科书,而当前的研究更是在不断拓展其边界。

BCI研究不仅关注传统的恢复通信和控制功能,还聚焦于基于BCI的康复治疗,如针对中风和其他疾病的康复。这种康复应用可能在未来几十年成为BCI最重要的用途之一,因为它能帮助数百万因中风、脑脊髓损伤和其他慢性神经肌肉疾病而残疾的人。与用于通信和控制的BCI不同,康复用BCI只需增强其他康复方法的效果,其有效性和广泛应用的门槛相对更容易达到。

此外,BCI研究还涉及一些新兴领域,包括情感BCI、音乐创作和游戏等。这些领域的发展为BCI的应用开辟了新的可能性。

2. 脑机接口的应用领域

2.1 传统应用

  • 恢复通信和控制 :帮助用户通过大脑活动与计算机和机器进行交互,实现如选择字母写句子、移动屏幕光标等功能。
  • 康复治疗 :用于运动康复、意识评估和通信等方面,帮助患者恢复功能。

2.2 新兴应用

  • 情感和艺术领域 :情感BCI可检测用户的情感状态,为艺术创作和表演提供新的交互方式;BCI还可用于音乐创作,为音乐创作带来新的可能性。
  • 娱乐和多媒体领域 :如BCI与游戏的结合,通过生动的反馈实现有趣的、以体验为导向的学习;B
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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