اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
ایک مبہم خول جو حوصلہ افزا ارتعاشات کے مقامی زمانی حرکیات کی بنیاد پر ایک قابل تفہیم BCI تیار کرنے کے لیے
شئیر کریں:
خلاصہ:
عصبی سائنس کمپیوٹنگ میں محققین کو دشواری کا سامنا ہوتا ہے جب وہ عملی طور پر نیورو تجزیہ کرنے کی کوشش کرتے ہیں یا جب انہیں تیز سیٹ اپ اور کم سے کم تربیت کے مرحلے کے ساتھ ایک قابل وضاحت دماغ-کمپیوٹر انٹرفیس (BCI) کو ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حسی، علمی، اور حركتی دماغی عمل کی زیادہ قابل سمجھ تشریح کے لئے قابل تشریح حسابی ذہانت کی تکنیکوں اور نئے دماغی ریاستوں کو انکوڈنگ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم ایک عام مقاصد فزی سافٹ ویئر سسٹم شیل کی تجویز پیش کرتے ہیں جو ایک حسب ضرورت EEG BCI سسٹم تیار کرنے کے لئے ہے۔ یہ سکیلپ سطح پر جاری EEG فریکوئنسی کی طاقت کی سنکرونائزیشن/ڈیسنکرونائزیشن کے پھٹنے پر انحصار کرتا ہے اور لسانی خصوصیات، ایڈ ہاک فزی ممبرشپ کی تشکیل، قابل وضاحت IF-THEN قوانین، اور اشیاء کے انٹرنیٹ (IoT) کے تصور کے ذریعہ تیز BCI سیٹ اپ کی حمایت کرتا ہے، جو BCI سسٹم کو ڈیوائس اور سروس سے آزاد بناتا ہے۔ اس میں غیر فعالی اور واقعہ سے متعلق دونوں بی سیI کے لئے ڈیزائن کا امکان ہے جس میں وقت کی نقل و حمل پر سطح پر بصری نمائندگی کے لئے اختیارات موجود ہیں۔ تجویز شدہ نظام کی امکانات کی جانچ حقائق تجربات کرکے کی گئی ہے اور حقیقی وقت میں ویزو اسپیشیل سیلیکٹو توجہ کے ردعمل میں پھٹ اور فریکوئنسی پاور کا پتہ لگایا گیا ہے۔ تجویز کردہ نئے دماغی ریاست کے انکوڈنگ کی موجودگی کو غیر فعالی یا وقوع پذیر نیورل اوسلیشنز کے زمانی و مکانی حرکیات کی تشریح کے قابل پیمائش کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
خلاصہ:
عصبی سائنس کمپیوٹنگ میں محققین کو دشواری کا سامنا ہوتا ہے جب وہ عملی طور پر نیورو تجزیہ کرنے کی کوشش کرتے ہیں یا جب انہیں تیز سیٹ اپ اور کم سے کم تربیت کے مرحلے کے ساتھ ایک قابل وضاحت دماغ-کمپیوٹر انٹرفیس (BCI) کو ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حسی، علمی، اور حركتی دماغی عمل کی زیادہ قابل سمجھ تشریح کے لئے قابل تشریح حسابی ذہانت کی تکنیکوں اور نئے دماغی ریاستوں کو انکوڈنگ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم ایک عام مقاصد فزی سافٹ ویئر سسٹم شیل کی تجویز پیش کرتے ہیں جو ایک حسب ضرورت EEG BCI سسٹم تیار کرنے کے لئے ہے۔ یہ سکیلپ سطح پر جاری EEG فریکوئنسی کی طاقت کی سنکرونائزیشن/ڈیسنکرونائزیشن کے پھٹنے پر انحصار کرتا ہے اور لسانی خصوصیات، ایڈ ہاک فزی ممبرشپ کی تشکیل، قابل وضاحت IF-THEN قوانین، اور اشیاء کے انٹرنیٹ (IoT) کے تصور کے ذریعہ تیز BCI سیٹ اپ کی حمایت کرتا ہے، جو BCI سسٹم کو ڈیوائس اور سروس سے آزاد بناتا ہے۔ اس میں غیر فعالی اور واقعہ سے متعلق دونوں بی سیI کے لئے ڈیزائن کا امکان ہے جس میں وقت کی نقل و حمل پر سطح پر بصری نمائندگی کے لئے اختیارات موجود ہیں۔ تجویز شدہ نظام کی امکانات کی جانچ حقائق تجربات کرکے کی گئی ہے اور حقیقی وقت میں ویزو اسپیشیل سیلیکٹو توجہ کے ردعمل میں پھٹ اور فریکوئنسی پاور کا پتہ لگایا گیا ہے۔ تجویز کردہ نئے دماغی ریاست کے انکوڈنگ کی موجودگی کو غیر فعالی یا وقوع پذیر نیورل اوسلیشنز کے زمانی و مکانی حرکیات کی تشریح کے قابل پیمائش کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
خلاصہ:
عصبی سائنس کمپیوٹنگ میں محققین کو دشواری کا سامنا ہوتا ہے جب وہ عملی طور پر نیورو تجزیہ کرنے کی کوشش کرتے ہیں یا جب انہیں تیز سیٹ اپ اور کم سے کم تربیت کے مرحلے کے ساتھ ایک قابل وضاحت دماغ-کمپیوٹر انٹرفیس (BCI) کو ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حسی، علمی، اور حركتی دماغی عمل کی زیادہ قابل سمجھ تشریح کے لئے قابل تشریح حسابی ذہانت کی تکنیکوں اور نئے دماغی ریاستوں کو انکوڈنگ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہم ایک عام مقاصد فزی سافٹ ویئر سسٹم شیل کی تجویز پیش کرتے ہیں جو ایک حسب ضرورت EEG BCI سسٹم تیار کرنے کے لئے ہے۔ یہ سکیلپ سطح پر جاری EEG فریکوئنسی کی طاقت کی سنکرونائزیشن/ڈیسنکرونائزیشن کے پھٹنے پر انحصار کرتا ہے اور لسانی خصوصیات، ایڈ ہاک فزی ممبرشپ کی تشکیل، قابل وضاحت IF-THEN قوانین، اور اشیاء کے انٹرنیٹ (IoT) کے تصور کے ذریعہ تیز BCI سیٹ اپ کی حمایت کرتا ہے، جو BCI سسٹم کو ڈیوائس اور سروس سے آزاد بناتا ہے۔ اس میں غیر فعالی اور واقعہ سے متعلق دونوں بی سیI کے لئے ڈیزائن کا امکان ہے جس میں وقت کی نقل و حمل پر سطح پر بصری نمائندگی کے لئے اختیارات موجود ہیں۔ تجویز شدہ نظام کی امکانات کی جانچ حقائق تجربات کرکے کی گئی ہے اور حقیقی وقت میں ویزو اسپیشیل سیلیکٹو توجہ کے ردعمل میں پھٹ اور فریکوئنسی پاور کا پتہ لگایا گیا ہے۔ تجویز کردہ نئے دماغی ریاست کے انکوڈنگ کی موجودگی کو غیر فعالی یا وقوع پذیر نیورل اوسلیشنز کے زمانی و مکانی حرکیات کی تشریح کے قابل پیمائش کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
