[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ167 (1002ﾚｽ)
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25(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:31 ID:Jf6xvNAK(20/46) AAS
齊藤先生メソッド頓挫 ≒ 飢餓 ( 非 BI ルート )
_2chｽﾚ:future Fukyuu # SaitouSenseiMesoddo NanoKeizai
26(3): yamaguti 2019/07/25(木)18:32 ID:Jf6xvNAK(21/46) AAS
>20 yamaguti 190718 1210 uq6IgsQ1 \>24 yamaguti 190712 0725 BvhXtK7w
>> _2chｽﾚ:future BurokkuDaiaguramu : SW26010 Cell
>>_2chｽﾚ:future YuukiKa # TRONCHIP 68 32bitARM OpenSPARC ## E2EDGE
:
>> Google 翻訳 _外部ﾘﾝｸ:webcache.googleusercontent.com
>>
>>
省15
27: yamaguti 2019/07/25(木)18:32 ID:Jf6xvNAK(22/46) AAS
Subleq ベースのシンプルなマルチプロセッサコンピュータ
_2chｽﾚ:future
階層的時間的記憶理論 ( HTM )
_外部ﾘﾝｸ[pdf]:webcache.googleusercontent.com
短縮版
_2chｽﾚ:future
_2chｽﾚ:future
省17
28: yamaguti 2019/07/25(木)18:38 ID:Jf6xvNAK(23/46) AAS
IV。 結果
このセクション 、各実験の結果を別々に報告
? 結果私は ry 。
結果 I はSSVEPマ ry ｰド変動の予測モデルの比較
? ry IIIは、脳 ry シミュ による提案 ry 実証 。
結果IIおよびIIIは脳制御ロボ シミュ を介し、提案されたSSVEP-BCIの実現可能性および利点を実証 。
適切な実験では、定量的（MSE、計算時間予測、平均速度、およびボックスの偏差）および定性的尺度（グラフィカル）が考慮されます
省20
29(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:39 ID:Jf6xvNAK(24/46) AAS
B. 結果II： 脳制御ロボットシミュレータ
1） 処理ウィンドウの長さと滑らかな動きとの間のトレードオフ：
ウィンドウの長さは、オンラインの脳制御アプリケーションで重要な役割 。
このサブセクションでは、15秒の範囲でウィンドウの長さを変えた場合の平均速度の平均とボックスのずれの平均を比較
7ページ
7
省17
30(2): yamaguti 2019/07/25(木)18:39 ID:Jf6xvNAK(25/46) AAS
（a）（b）（c）（d）（e）（f）
図7：
3人の被験者からのVPの比較。
上段（ａ）（ｃ）は提案されたＳＳＶＥＰ ＢＣＩからのＶＰ 、下段（ｄ）（ｆ）は従来のＳＳＶＥＰ ＢＣＩからのＶＰ
省11
31(1): 2019/07/25(木)18:40 ID:lOrPa8u5(1) AAS
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省2
32(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:48 ID:Jf6xvNAK(26/46) AAS
? 温室 - ガイザー補正を用いた ry Ａは、それぞれ増加期間Ｆ（２．４２１、 ry 、ｐ ＜０．０１、および減少期間Ｆ（１．３８７、 ry 、ｐについて、処理ウィンドウ ry 報告した。 = 0.068です。
Greenhouse-Geisser 補正を用いた一元配置反復測定分散分析 ANOVA は、増加と減少との期間の其々 F(2.421, 21.792) = 21.633, p<0.01 、および F(1.387, 12.483) = 3.687, p=0.068 について、プロセッシングウィンドウ長にわたる平均速度の有意差を報告した
?
一対比較では、１秒処理ウィンドウからの平均速度の平均は、３秒、４秒、および５秒からの平均速度より有意に高い、ｐ ＜０．０５。
? ry からの平均速度よりも有意 。
減少期間については、１秒処理ウィ からの平均速度の平均は、２秒および３秒からのそれよりも有意に高い、ｐ ＜０．０５。
平均速度は1秒の処理ウィ の長さで有意に高かったが、ボックスの結果の偏差は、図6に示すように処理ウィ の長さに渡って異ならな 。
省12
33: yamaguti 2019/07/25(木)18:49 ID:Jf6xvNAK(27/46) AAS
V. 考察
? ry 主要な問題が生じる。
実験結果によって、３つの主要な題目が浮かび上がる
?
最初に、研究者らはオンライン脳制御ロボ のさらなる開発のための有望な側面を要約 。
次に、この研究が進行中の研究とどのように関連 説明
? ry おける最終目標を表明しています。
省13
34(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:50 ID:Jf6xvNAK(28/46) AAS
SSVEP-BCI. SSVEPマグニチュード変動の予測モデルに関する研究結果が示すように、予測SSVEPマ ry ｰドパラダイムは周波数認識パラダイムに統合され、新しいオンラインSSVEP-BCIを達成 できます
? ry 、連続的なＳＳＶＥＰ ＢＣＩを提供 ry 。
定常的な脳の反応の頻度と大きさの両方を考慮に入れると、連続的 SSVEP-BCI を提供 でき、それによってユーザは装置（例えば移動ロボ ）を円滑に制御 できる
? さらに、スパース脳波チャネルを使用してオンライン ry 処理するために提案されたSSVEP-BCIを統合することを計画 ry 。
更に、提案 SSVEP-BCI をスパース脳波チャネルを使用して統合することをオンラインモードでロボットアームを処理する為に我々は計画 。
? ry 、例えばロボットアーム ry ことによって ry 。
予測ＳＳＶＥＰの大きさからの予測信号の連続的な増加または減少は、インスタンスとしてはロボットアームの速度を加速または減速する事、 によってコマンド機能にマッピング できる
省8
35: yamaguti 2019/07/25(木)18:51 ID:Jf6xvNAK(29/46) AAS
VI。 結論
これは、新しいSSVEP-BCIに向けたSSVEPマグニチュード予測に関する最初の研究です。
さまざまなSSVEPマ ry ｰド応答に関する実験からデータセットを作成 した。
ランダムフォレスト回帰は、瞬間的なSSVEPマグニチュード予測のためのアルゴリズムとして提案
? ry 結果は、leave-one-subject-out交差検証 ry から得られた。
実験結果は、一個抜き交差検証を使用して10人の被験者から得ており、有望と見込まれる。
? ry されたＳＳＶＥＰの大きさの瞬間的な変化は、脳制御用途（例えば ry 。
省10
36(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:52 ID:Jf6xvNAK(30/46) AAS
参考文献
[1]
JR Wolpaw、N。Birbaumer、DJ McFarland、G。Pfurtscheller、およびTM Vaughan、
「通信と制御のためのブレインコンピュータインタフェース」
? ry 、ｖｏｌ。 113、いいえ。 ６、ｐｐ．７６７７９１，２００２。
臨床神経生理学, vol. 113, no. 6, pp. 767791, ２００２。
[2]
省21
37(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:57 ID:Jf6xvNAK(31/46) AAS
[6]
A.ルオとTJサリバン、
「時間領域分類器を使用した、ユーザフレンドリなssvepベースのブレインコンピュータインタフェース」
? ry 、ｖｏｌ。 7、いいえ。 ２、ｐ。 2010年2月10日。
神経工学ジャーナル, vol. 7, no. 2, p. 026010, 2010.
[7]
? ry C。Brunner、C。Altst W、 ry
省24
38(1): yamaguti 2019/07/25(木)18:58 ID:Jf6xvNAK(32/46) AAS
[11]
B.アリソン、B.グレイマン、およびG.プルトシェラー、
? ブレイン - コンピュ ry ｰスヒューマン - コンピュータイ ry ョンの革命化
ブレイン-コンピュータインタフェース : ヒューマン-コンピュータインタラクションを革命する
Springer、2010年。
[12]
X. Chen、Y. Wang、S。Zhang、S。Gao、Y. Hu、X. Gao、
省21
39: yamaguti 2019/07/25(木)18:58 ID:Jf6xvNAK(33/46) AAS
[17]
? ry Ｖ。ミシェル、Ｂ． Cournapeau ry
Ｆ．ペドレゴサ、Ｇ．ヴァロコー、Ａ．グラムフォート、Ｖ。ミシェル、Ｂ． Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau、M。Brucher、M。Perrot、およびE. Duchesnay、
「Scikit-learn：Pythonでの機械学習」
? ry 、ｖｏｌ。 １２、ｐｐ．２８２５２８３０， ry 。
機械学習研究ジャーナル, vol. 12, pp. 2825-2830, ２０１１。
[18]
省12
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