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斯坦福Shenoy团队:由循环神经网络实现的大脑控制摘要

到目前为止,脑机接口主要集中于控制单个载体,例如单个计算机光标或机械臂。恢复多肌运动可以为瘫痪患者解锁更大的功能(例如,双手运动)。然而,解码多个病媒的同时运动可能具有挑战性,因为我们最近发现一个组合神经解码连接了所有肢体的运动,并且在双病媒运动中发生非线性变化。在这里,我们演示了通过神经网络(NN)解码器对两个游标进行高质量的双手控制的可行性。通过模拟,我们发现神经网络利用神经“侧向性”维度来区分左右的运动,因为神经对双手的调整变得越来越相关。在训练循环神经网络(RNNs)时,我们开发了一种方法,通过在时间上扩张/压缩并重新排序来改变训练数据的时间结构,我们证明这有助于RNN成功地推广到在线设置。通过这种方法,我们证明了一个瘫痪患者可以同时控制两个计算机光标。我们的研究结果表明,神经网络解码器可能有利于多载体解码,只要它们被设计为转移到在线设置。

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从SAP最佳业务实践看企业管理(66)-SOP-基础管理

基础管理 寒冷的冬日,一个富翁与一个农夫,一个静坐家中不断增衣,一个劳作田埂不断减衣。富翁虽穿上了裘皮却冻得瑟瑟发抖,而农夫只剩单衣却挥汗如雨。为什么呢?因为,从本质上说,富翁是在消极应对寒冷,单纯依靠外物来御寒,而农夫却在积极挑战寒冷,通过劳作增强体质来保暖。 故事意味深长,它告诉我们,在金融危机的“冬日”,光把目光放在经济运行的“总量”上,只顾着“添衣加被”是不够的。要积极挑战寒冷,两眼向内,苦练内功,踏实地把自身发展的基础夯实了,打牢了,这才是真正的发展之道。 “微笑曲线”与“武藏曲线” 宏基领导人施

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