Blog-Post Titel

Was steckt in einem Blogpost? Hilfreiche, branchenspezifische Inhalte, die: 1) den Lesern einen nützlichen Einblick bieten, und 2) zeigen, dass Sie ein Branchenexperte sind.

In den Blogposts Ihres Unternehmens können Sie sich über aktuelle Branchenthemen informieren, Ihr Unternehmen humanisieren und zeigen, wie Ihre Produkte und Dienstleistungen Menschen helfen können.

Tiefes Lernen nutzen, um Gedanken zu entschlüsseln!

Nicht-invasives BCI wurde in großem Umfang untersucht und als alternative Kommunikations- und Umweltkontrollmethode für behinderte Patienten eingesetzt, z. B. für Patienten, die an einem Hirnstammschlag oder einer Rückenmarksverletzung (SCI) leiden. Ungeachtet des Erfolgs herkömmlicher maschineller Lernmethoden bei der Klassifizierung von EEG-Signalen stützen sich diese Methoden immer noch auf handgefertigte Funktionen. Die Extraktion derartiger Merkmale ist aufgrund der hohen Nichtstationarität der EEG-Signale, die eine Hauptursache für den stagnierenden Fortschritt bei der Klassifizierungsleistung darstellt, eine schwierige Aufgabe. Bemerkenswerte Fortschritte bei den Deep-Learning-Methoden ermöglichen ein durchgängiges Lernen ohne Feature-Engineering, was für BCI-Motorbildanwendungen von Vorteil sein könnte. In dieser Arbeit haben wir drei verschiedene Deep-Learning-Modelle entwickelt, mit denen motorische Bildbewegungen direkt aus rohen EEG-Signalen ohne (manuelle) Feature-Engineering decodiert werden können. Die Ergebnisse wurden anhand unserer eigenen öffentlich verfügbaren EEG-Daten ausgewertet, die von 20-Probanden gesammelt wurden, sowie anhand eines vorhandenen Datensatzes, der als 2b-EEG-Datensatz aus „BCI Competition IV“ bekannt ist. Insgesamt wurde mit Deep-Learning-Modellen eine bessere Klassifizierungsleistung erzielt als mit modernen maschinellen Lerntechniken, die einen Weg für die Entwicklung neuer robuster Techniken für die EEG-Signaldecodierung aufzeigen könnten. Wir untermauern diesen Punkt, indem wir die erfolgreiche Echtzeitsteuerung eines Roboterarms mit unserem CNN-basierten BCI demonstrieren.

Weiterlesen: https://www.mdpi.com/1424-8220/19/1/210

Gumpy: eine Python-Toolbox, die für hybride Gehirn-Computer-Schnittstellen geeignet ist.

Gumpy ist eine Open-Source-Software-Toolbox für hybride Gehirn-Computer-Schnittstellen (hBCI), mit der Endbenutzer Online-hBCI durchführen und verschiedene Techniken zur Verarbeitung und Dekodierung von EEG- und EMG-Signalen bereitstellen können. Die Toolbox bietet modernste Algorithmen und eine große Auswahl an Signalverarbeitungsmethoden, die von der BCI-Community in den letzten 20-Jahren eingesetzt wurden. Darüber hinaus wird eine breite Palette von Klassifizierungsmethoden bereitgestellt, die von klassischen Algorithmen für maschinelles Lernen bis zu Modellen für tiefe neuronale Netze reichen. Gumpy kann sowohl für die EEG- als auch für die EMG-Biosignalanalyse, -Visualisierung, -Real-Time-Streaming und -Decodierung verwendet werden. Die Verwendung der Toolbox wurde anhand von zwei verschiedenen Offline-Beispielstudien demonstriert, nämlich der Bewegungsvorhersage aus EEG-Motorbildern und der Dekodierung von natürlichen Griffbewegungen mit den angewendeten Fingerkräften aus Oberflächen-EMG-Signalen (sEMG). Zusätzlich wurde gumpy zur Echtzeitsteuerung eines Roboterarms unter Verwendung von visuell evozierten Potentialen (SSVEP) im Steady-State sowie zur Echtzeitsteuerung von Handprothesen unter Verwendung von sEMG verwendet. Insgesamt sind die mit der Gumpy Toolbox erzielten Ergebnisse vergleichbar oder besser als die zuvor mit denselben Datensätzen gemeldeten Ergebnisse. Noch wichtiger ist, dass die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die Deep-Learning-Toolbox von gumpy hinsichtlich der Genauigkeit dem Stand der Technik entspricht oder diesen übertrifft. Dies kann es BCI-Forschern ermöglichen, robustere Decodierungsalgorithmen mit neuartigen Techniken zu entwickeln und so einen Weg für neue BCI-Verbesserungen aufzuzeigen.

Weiterlesen: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30215610

Standardisierung zwischen Designwerkzeugen

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Kollaborative Plattform, um das Design endlich zu standardisieren

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Abenteuerlichere Farben

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UNique Erfahrungen für die Verbraucher

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Webanimation

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Animierte Logos liegen im Trend

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