脑机接口(BCI)与人工智能：仅用思想来压制周围事物是什么感觉？

，fMRI通过校正定与大脊髓血流相关的推移来间接得到脊髓商业活动路径。这些方式为各有利弊，EEG有更为高的时间分辨率(可以反之亦然校正定到脊髓商业活动时刻推移)，而fMRI有很好的空间分辨率(图表数据库可以显现商业活动发生的位置)。对于其他类型的校正量领域来说，异度分辨选择的想法以前是有所完全相同的。

路径应付弊端

路径表述

当我们校正定到感兴趣的路径时，一般借此可以通过它们转化成有效调谐以达到中举图人类文明的重新考虑。例如，病人可以使用BCI通过青年运动似乎来遏制桌面商业活动。这个每一次一般最关心的是如何尽可能有效地使用你得到数据库，并且将BCI系统的最大值减为平均。目前的BCI系统可靠性相对较低，不时才会出错(例如，计算机误认为你似乎了左手边的顺时针移动，而实质上，你似乎了右手边的顺时针移动)。

计算机如何辅助BCI？

到目前为止，深研习在BCI领域中才会已经得到了广泛的领域，并成功地应付了上述弊端。

BCI中才会使用的深研习迭代

卷积脊髓网络平台(CNN)是BCI研究成果中才会最流行的深研习三维，它可以利用输入的脊髓商业活动路径如fMRI位图、自发EEG等错综复杂潜在的空间出现异常。CNN在一些研究成果接收者领域赢得的巨大成功归功于它很强更大的可扩充性和有效性(通过可用的公共code)。因此，BCI研究成果者有更为多的机才会将CNN领域到他们的指导工作中才会。

基于EEG数据库的级排CNN-GRU/LSTM三维的构建

平行划分是将多通道脊髓磁路径转化为二维位图碱基的第一步，二维平行时间碱基通过CNN和递归层级排进行操练、验证和校正中举。

转化式深研习三维主要使用转化操练样本或数据库增强。换句话说，转化式深研习三维通过提高操练数据库的青年运动速度和总数前提，对BCI系统起到辅助作用。在BCI接收者领域，转化迭代主要使用实例或转化一批脊髓路径样本，以增强操练集。BCI中才会特指的转化三维有变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)、转化式抵抗网络平台(Generative Adversarial Networks, GAN)等，越来越多的研究成果报告着重于引入CNN或复合三维来进行特征研习和类群，例如RNN和CNN很强很好的异度特征提取能力，人们人为将它们排结好像进行异度特征研习。

基于AI的BCIs领域

基于AI的BCIs原理图描述

随着AI对路径的应付弊端，BCI的领域得到了更大的扩充，包括操作者遏制、却说觉遏制、肢体遏制、拼写电子元件、躯体好像和听觉假肢。其每一次主要如下，首先，微磁极校正定来自人类文明大脊髓皮层的路径，并将其寄出AI系统。其次，AI都由路径应付弊端，包括特征提取和类群，然后将应付弊端后的路径输出，构建上述特性。仍要，调谐接收者被发送大脊髓皮层来调整特性。

其他关于BCI的一些领域包括：

BCI领域的机遇和挑战

2、路径相比之下，容易受到干扰。EEG校正量到相对来说(微伏级)的磁压，而被中举者仅通过简单的眨眼就能转化成更为强的干扰路径，读取大脊髓路径就像却说再加了的磁话连接。在更进一步，随着磁子材料领域和AI迭代的工业发展，EEG和植入物的改进型可能才会在一定程度上克服这个弊端。

3、大部份BCI电子元件不便于装载。目前大多数BCIs即使如此必须与电子元件进行有线连接，而那些无线通信的BCIs则必须病人装载一台左右10装满的磁脊髓。但随着各学科的平行工业发展，这在更进一步肯定才会构建很好的便携特性。

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