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計算神経科学
計算神経科学の学際的な分野は、神経系の発達、構造、生理学、情報処理、認知能力についての研究です。計算神経科学は数学的なマルチスケールモデル、理論解析、そして分子、細胞からネットワーク、さらには認知と行動に至るまでの神経機能のシミュレーションを使用します。
計算神経科学に関するFAQ
計算神経科学とは何ですか？
計算神経科学は、情報処理や脳疾患に関連すると考えられる神経系の原理を理解するために動的な神経ネットワークを特定しようとします。この分野の定量的な性質は、情報の処理におけるニューロンの役割を理解するために、様々な空間-時間スケールでの数学的モデルを使用して、脳内の電気的および化学的信号の複雑な計算分析に主に関心があります。これらの神経モデルは実験データを提供し、さらに生物学的または心理学的実験によってテストされる新しい仮説を生成するために使用されます。
なぜ計算神経科学が重要なのですか？
計算神経科学の研究は、行動の本質を理解するために心理学と補完的です。心理学者が行動を特定の態度や感情に帰するかもしれない一方で、計算神経科学者は、特定の文脈内で特定のニューロン群がどれほど効率的に情報を伝播するかに関してその行動を解釈するかもしれません。彼らは脳をブラックボックスと見なします – 多数の入力および環境変数が導入され、内部で何かが起こり、その後に行動が実行されます。計算神経科学は、未知の要因が人間の行動に影響を及ぼすことを見つけるために脳機能をシミュレートしようとします。
計算神経科学者が分子および細胞レベルで人間の脳の構造の理解を深めたことで、神経科学のさまざまな分野が発展し、革新的な応用が生まれ始めています。計算神経科学の重要なフロンティアには、急速に拡大する人工知能や機械学習、医科学、人間の心理学分野が含まれます。将来的には、計算神経科学者はコンピューターチップの最適化、神経模倣工学による超大規模集積回路（VLSI）アーキテクチャの構築、障害者向けのヒューマンマシンインターフェイス（HMI）技術の発展などの応用を予測しています。
計算神経科学と機械学習の関係は何ですか？
機械学習は、特定のタスクを明示的な指示なしに実行するためにコンピュータシステムを自動化するために使用される統計モデルおよびアルゴリズムの科学的研究です。いくつかの計算神経科学者は、この技術を研究に統合し、より大規模で複雑なデータセットを分析することが可能になる新しいデータ解析手法を開発しようとしています。しかし、これら2つの用語は同義として使用されるべきではありません。たとえば、多くの計算神経科学の実験家は、生物学的に可能な限り現実的な動的神経ネットワークモデルの作成に焦点を当てています。この計算神経科学の側面は、機械学習とは一致しませんが、脳が情報を格納する方法に関するデータ内の数学的インサイトを最適化することは、生産的な重なりを提供するかもしれません。
現在の計算神経科学の研究トピック
単一ニューロンモデリング：単一のニューロンはすべての神経系の基礎構造です。研究者は定量モデルを利用して、これらの単一細胞の特性が情報処理と基礎的な行動にどのように寄与するかを理解しようとしています。
神経回路の発展と方向：計算神経科学者は、発生中に軸索や樹状突起がどのように形成され、中央神経系や末梢神経系においてどのように適切な位置に移動し、分子生物学が機能的な神経接続にどのように影響を与えるかなどを常に関心を持って研究しています。
神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば< a id="21">イジングモデル<神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば>のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論< a id="22">mean-field theoryを使用して単純化することによってさらに理解されることができます。
<のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論>
学習と記憶：人間は非常に多くの顔を記憶して認識することができます、たとえそれが一度しか見たことがないとしても。計算神経科学者は、生物学的システムがどのようにこれほど複雑な計算を効率的に行うことができるのかを理解しようとしており、この能力を再現できる知的な機械を構築する可能性を模索しています。
計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と< a id="25">認知神経科学は、しばしば機械学習や神経ネットワーク理論と交差します。
<計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と>
EMOTIVは計算神経科学のソリューションを提供していますか？
EMOTIVは計算神経科学研究のためにダイナミックなハードウェアとソフトウェアのラインナップを提供しています。計算神経科学者は< a id="28">EMOTIVのBrainwearとペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする< a id="29">EmotivPROソフトウェアを使用して革新的なインサイトを開発できます。EMOTIVのソリューションは、神経科学、生体認証、神経倫理、ニューロマーケティング、および脳制御技術応用のための査読付き科学的、医学的および臨床研究および出版物で検証されています。
<とペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする>
< a id="31">EMOTIV EPOC Xヘッドセットは、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 < a id="32">EMOTIV Insightヘッドセット<は、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 >は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 < a id="33">EMOTIV EPOC FLEXキャップ<は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 >は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な< a id="34">脳波センサーを備えています。
<は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な>
計算神経科学におけるEEGの応用
現代の計算神経科学では、脳機能に関する理論モデルを検証し仮説をテストするために脳波（EEG）データに大きく依存しています。EEGは、神経振動、接続性パターン、および情報処理動態をシミュレートする計算モデルに必要な時間的精度を提供します。fMRIや他の神経イメージング技術とは異なり、EEGは計算モデルで使用される時間尺度に直接対応するミリ秒レベルの神経活動をキャプチャします。
研究グレードの< a id="38">ポータブル無線EEGシステム<研究グレードの>は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、< a id="39">機械学習応用、およびリアルタイムの脳コンピュータインターフェースの実装に高品質のデータを収集することを可能にします。無線技術と高度な信号処理の組み合わせにより、従来の実験室内での制約を超えて、自然な環境での計算神経科学研究を行うことができるようになりました。
<は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、>
Emotivの計算神経科学エコシステム
Emotivの神経技術プラットフォームは、計算神経科学者に高度な研究応用に必要な完全なツールキットを提供します。私たちの研究グレードのEEGヘッドセット、14チャネルEPOC Xおよび32チャネルFLEXシステムを含む、は計算モデリング作業に必要な信号品質と時間分解能を提供します。< a id="42">10-20システムに従った電極の適切な配置が計算神経科学研究での一貫したデータ収集を保証します。
統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための< a id="44">Lab Streaming Layer（LSL）を介したリアルタイムストリーミング<統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための>、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、< a id="45">認知神経科学<、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、>の理論と< a id="46">行動神経科学の応用との橋渡しを行っています。
<の理論と>
計算神経科学
計算神経科学の学際的な分野は、神経系の発達、構造、生理学、情報処理、認知能力についての研究です。計算神経科学は数学的なマルチスケールモデル、理論解析、そして分子、細胞からネットワーク、さらには認知と行動に至るまでの神経機能のシミュレーションを使用します。
計算神経科学に関するFAQ
計算神経科学とは何ですか？
計算神経科学は、情報処理や脳疾患に関連すると考えられる神経系の原理を理解するために動的な神経ネットワークを特定しようとします。この分野の定量的な性質は、情報の処理におけるニューロンの役割を理解するために、様々な空間-時間スケールでの数学的モデルを使用して、脳内の電気的および化学的信号の複雑な計算分析に主に関心があります。これらの神経モデルは実験データを提供し、さらに生物学的または心理学的実験によってテストされる新しい仮説を生成するために使用されます。
なぜ計算神経科学が重要なのですか？
計算神経科学の研究は、行動の本質を理解するために心理学と補完的です。心理学者が行動を特定の態度や感情に帰するかもしれない一方で、計算神経科学者は、特定の文脈内で特定のニューロン群がどれほど効率的に情報を伝播するかに関してその行動を解釈するかもしれません。彼らは脳をブラックボックスと見なします – 多数の入力および環境変数が導入され、内部で何かが起こり、その後に行動が実行されます。計算神経科学は、未知の要因が人間の行動に影響を及ぼすことを見つけるために脳機能をシミュレートしようとします。
計算神経科学者が分子および細胞レベルで人間の脳の構造の理解を深めたことで、神経科学のさまざまな分野が発展し、革新的な応用が生まれ始めています。計算神経科学の重要なフロンティアには、急速に拡大する人工知能や機械学習、医科学、人間の心理学分野が含まれます。将来的には、計算神経科学者はコンピューターチップの最適化、神経模倣工学による超大規模集積回路（VLSI）アーキテクチャの構築、障害者向けのヒューマンマシンインターフェイス（HMI）技術の発展などの応用を予測しています。
計算神経科学と機械学習の関係は何ですか？
機械学習は、特定のタスクを明示的な指示なしに実行するためにコンピュータシステムを自動化するために使用される統計モデルおよびアルゴリズムの科学的研究です。いくつかの計算神経科学者は、この技術を研究に統合し、より大規模で複雑なデータセットを分析することが可能になる新しいデータ解析手法を開発しようとしています。しかし、これら2つの用語は同義として使用されるべきではありません。たとえば、多くの計算神経科学の実験家は、生物学的に可能な限り現実的な動的神経ネットワークモデルの作成に焦点を当てています。この計算神経科学の側面は、機械学習とは一致しませんが、脳が情報を格納する方法に関するデータ内の数学的インサイトを最適化することは、生産的な重なりを提供するかもしれません。
現在の計算神経科学の研究トピック
単一ニューロンモデリング：単一のニューロンはすべての神経系の基礎構造です。研究者は定量モデルを利用して、これらの単一細胞の特性が情報処理と基礎的な行動にどのように寄与するかを理解しようとしています。
神経回路の発展と方向：計算神経科学者は、発生中に軸索や樹状突起がどのように形成され、中央神経系や末梢神経系においてどのように適切な位置に移動し、分子生物学が機能的な神経接続にどのように影響を与えるかなどを常に関心を持って研究しています。
神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば< a id="21">イジングモデル<神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば>のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論< a id="22">mean-field theoryを使用して単純化することによってさらに理解されることができます。
<のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論>
学習と記憶：人間は非常に多くの顔を記憶して認識することができます、たとえそれが一度しか見たことがないとしても。計算神経科学者は、生物学的システムがどのようにこれほど複雑な計算を効率的に行うことができるのかを理解しようとしており、この能力を再現できる知的な機械を構築する可能性を模索しています。
計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と< a id="25">認知神経科学は、しばしば機械学習や神経ネットワーク理論と交差します。
<計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と>
EMOTIVは計算神経科学のソリューションを提供していますか？
EMOTIVは計算神経科学研究のためにダイナミックなハードウェアとソフトウェアのラインナップを提供しています。計算神経科学者は< a id="28">EMOTIVのBrainwearとペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする< a id="29">EmotivPROソフトウェアを使用して革新的なインサイトを開発できます。EMOTIVのソリューションは、神経科学、生体認証、神経倫理、ニューロマーケティング、および脳制御技術応用のための査読付き科学的、医学的および臨床研究および出版物で検証されています。
<とペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする>
< a id="31">EMOTIV EPOC Xヘッドセットは、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 < a id="32">EMOTIV Insightヘッドセット<は、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 >は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 < a id="33">EMOTIV EPOC FLEXキャップ<は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 >は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な< a id="34">脳波センサーを備えています。
<は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な>
計算神経科学におけるEEGの応用
現代の計算神経科学では、脳機能に関する理論モデルを検証し仮説をテストするために脳波（EEG）データに大きく依存しています。EEGは、神経振動、接続性パターン、および情報処理動態をシミュレートする計算モデルに必要な時間的精度を提供します。fMRIや他の神経イメージング技術とは異なり、EEGは計算モデルで使用される時間尺度に直接対応するミリ秒レベルの神経活動をキャプチャします。
研究グレードの< a id="38">ポータブル無線EEGシステム<研究グレードの>は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、< a id="39">機械学習応用、およびリアルタイムの脳コンピュータインターフェースの実装に高品質のデータを収集することを可能にします。無線技術と高度な信号処理の組み合わせにより、従来の実験室内での制約を超えて、自然な環境での計算神経科学研究を行うことができるようになりました。
<は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、>
Emotivの計算神経科学エコシステム
Emotivの神経技術プラットフォームは、計算神経科学者に高度な研究応用に必要な完全なツールキットを提供します。私たちの研究グレードのEEGヘッドセット、14チャネルEPOC Xおよび32チャネルFLEXシステムを含む、は計算モデリング作業に必要な信号品質と時間分解能を提供します。< a id="42">10-20システムに従った電極の適切な配置が計算神経科学研究での一貫したデータ収集を保証します。
統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための< a id="44">Lab Streaming Layer（LSL）を介したリアルタイムストリーミング<統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための>、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、< a id="45">認知神経科学<、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、>の理論と< a id="46">行動神経科学の応用との橋渡しを行っています。
<の理論と>
計算神経科学
計算神経科学の学際的な分野は、神経系の発達、構造、生理学、情報処理、認知能力についての研究です。計算神経科学は数学的なマルチスケールモデル、理論解析、そして分子、細胞からネットワーク、さらには認知と行動に至るまでの神経機能のシミュレーションを使用します。
計算神経科学に関するFAQ
計算神経科学とは何ですか？
計算神経科学は、情報処理や脳疾患に関連すると考えられる神経系の原理を理解するために動的な神経ネットワークを特定しようとします。この分野の定量的な性質は、情報の処理におけるニューロンの役割を理解するために、様々な空間-時間スケールでの数学的モデルを使用して、脳内の電気的および化学的信号の複雑な計算分析に主に関心があります。これらの神経モデルは実験データを提供し、さらに生物学的または心理学的実験によってテストされる新しい仮説を生成するために使用されます。
なぜ計算神経科学が重要なのですか？
計算神経科学の研究は、行動の本質を理解するために心理学と補完的です。心理学者が行動を特定の態度や感情に帰するかもしれない一方で、計算神経科学者は、特定の文脈内で特定のニューロン群がどれほど効率的に情報を伝播するかに関してその行動を解釈するかもしれません。彼らは脳をブラックボックスと見なします – 多数の入力および環境変数が導入され、内部で何かが起こり、その後に行動が実行されます。計算神経科学は、未知の要因が人間の行動に影響を及ぼすことを見つけるために脳機能をシミュレートしようとします。
計算神経科学者が分子および細胞レベルで人間の脳の構造の理解を深めたことで、神経科学のさまざまな分野が発展し、革新的な応用が生まれ始めています。計算神経科学の重要なフロンティアには、急速に拡大する人工知能や機械学習、医科学、人間の心理学分野が含まれます。将来的には、計算神経科学者はコンピューターチップの最適化、神経模倣工学による超大規模集積回路（VLSI）アーキテクチャの構築、障害者向けのヒューマンマシンインターフェイス（HMI）技術の発展などの応用を予測しています。
計算神経科学と機械学習の関係は何ですか？
機械学習は、特定のタスクを明示的な指示なしに実行するためにコンピュータシステムを自動化するために使用される統計モデルおよびアルゴリズムの科学的研究です。いくつかの計算神経科学者は、この技術を研究に統合し、より大規模で複雑なデータセットを分析することが可能になる新しいデータ解析手法を開発しようとしています。しかし、これら2つの用語は同義として使用されるべきではありません。たとえば、多くの計算神経科学の実験家は、生物学的に可能な限り現実的な動的神経ネットワークモデルの作成に焦点を当てています。この計算神経科学の側面は、機械学習とは一致しませんが、脳が情報を格納する方法に関するデータ内の数学的インサイトを最適化することは、生産的な重なりを提供するかもしれません。
現在の計算神経科学の研究トピック
単一ニューロンモデリング：単一のニューロンはすべての神経系の基礎構造です。研究者は定量モデルを利用して、これらの単一細胞の特性が情報処理と基礎的な行動にどのように寄与するかを理解しようとしています。
神経回路の発展と方向：計算神経科学者は、発生中に軸索や樹状突起がどのように形成され、中央神経系や末梢神経系においてどのように適切な位置に移動し、分子生物学が機能的な神経接続にどのように影響を与えるかなどを常に関心を持って研究しています。
神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば< a id="21">イジングモデル<神経ネットワークの行動：生物学的神経ネットワークは、人工神経ネットワークと比較して複雑で希薄です。計算神経科学の目標の1つは、脳の特定領域での計算機能を理解することです。これはしばしば>のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論< a id="22">mean-field theoryを使用して単純化することによってさらに理解されることができます。
<のような単純なモデルで試みられます。これらの接続されたネットワークの行動は、抑制性および興奮性ニューロンの複雑な相互作用を平均場理論>
学習と記憶：人間は非常に多くの顔を記憶して認識することができます、たとえそれが一度しか見たことがないとしても。計算神経科学者は、生物学的システムがどのようにこれほど複雑な計算を効率的に行うことができるのかを理解しようとしており、この能力を再現できる知的な機械を構築する可能性を模索しています。
計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と< a id="25">認知神経科学は、しばしば機械学習や神経ネットワーク理論と交差します。
<計算認知神経科学：CCNは、知覚、行動、意思決定をさらなる理解のために、脳と認知過程の生物学的活動をモデル化することに焦点を当てています。計算神経科学と>
EMOTIVは計算神経科学のソリューションを提供していますか？
EMOTIVは計算神経科学研究のためにダイナミックなハードウェアとソフトウェアのラインナップを提供しています。計算神経科学者は< a id="28">EMOTIVのBrainwearとペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする< a id="29">EmotivPROソフトウェアを使用して革新的なインサイトを開発できます。EMOTIVのソリューションは、神経科学、生体認証、神経倫理、ニューロマーケティング、および脳制御技術応用のための査読付き科学的、医学的および臨床研究および出版物で検証されています。
<とペアリングして、生のEEGデータの表示、記録、エクスポートを可能にする>
< a id="31">EMOTIV EPOC Xヘッドセットは、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 < a id="32">EMOTIV Insightヘッドセット<は、計算神経科学における学術研究のためのプロフェッショナルグレードの脳データを提供します。 >は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 < a id="33">EMOTIV EPOC FLEXキャップ<は、セットアップ時間が最小限で電子機器を最適化し、どこでもクリーンな信号を生成するため、記憶行動の理解に理想的です。 >は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な< a id="34">脳波センサーを備えています。
<は、高密度のカバレッジを提供し、研究の専門家に最適な移動可能な>
計算神経科学におけるEEGの応用
現代の計算神経科学では、脳機能に関する理論モデルを検証し仮説をテストするために脳波（EEG）データに大きく依存しています。EEGは、神経振動、接続性パターン、および情報処理動態をシミュレートする計算モデルに必要な時間的精度を提供します。fMRIや他の神経イメージング技術とは異なり、EEGは計算モデルで使用される時間尺度に直接対応するミリ秒レベルの神経活動をキャプチャします。
研究グレードの< a id="38">ポータブル無線EEGシステム<研究グレードの>は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、< a id="39">機械学習応用、およびリアルタイムの脳コンピュータインターフェースの実装に高品質のデータを収集することを可能にします。無線技術と高度な信号処理の組み合わせにより、従来の実験室内での制約を超えて、自然な環境での計算神経科学研究を行うことができるようになりました。
<は、計算神経科学者がアルゴリズム開発、>
Emotivの計算神経科学エコシステム
Emotivの神経技術プラットフォームは、計算神経科学者に高度な研究応用に必要な完全なツールキットを提供します。私たちの研究グレードのEEGヘッドセット、14チャネルEPOC Xおよび32チャネルFLEXシステムを含む、は計算モデリング作業に必要な信号品質と時間分解能を提供します。< a id="42">10-20システムに従った電極の適切な配置が計算神経科学研究での一貫したデータ収集を保証します。
統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための< a id="44">Lab Streaming Layer（LSL）を介したリアルタイムストリーミング<統合されたソフトウェアエコシステムには、EmotivPROを使用したデータ収集、アルゴリズム開発のための>、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、< a id="45">認知神経科学<、および大規模データ分析のためのクラウドインフラストラクチャが含まれます。Emotivが他と一線を画すのは、プラグアンドプレイのハードウェア、検証済みのアルゴリズム、および包括的な開発者ツールを通じて計算神経科学をアクセス可能にすることに重点を置いている点です。私たちのプラットフォームは、MATLAB、Python (MNE)、および特化されたBCI開発環境のような人気のある分析フレームワークとの統合をサポートしており、>の理論と< a id="46">行動神経科学の応用との橋渡しを行っています。
<の理論と>
