ErgoAI Gehirn-Computer-Schnittstellensystem

ErgoAI Gehirn-Computer-Schnittstellensystem

ErgoAI Gehirn-Computer-SchnittstellensystemEs ist eine Systemplattform, die von Beijing Zinfa Science and Technology Co., Ltd. auf der Grundlage von Technologien wie elektroencefalometrische Messung, Near Infrared-Gehirnfunktionelle Bildgebung und künstliche Intelligenz entwickelt und konfiguriert wird. Das System kombiniert modernste neurometrische Technologien, wissenschaftliche Forschungsmethoden und Anwendungsrichtungen für Lehre, Forschung, Anwendungen und technologische Entwicklung im Zusammenhang mit Gehirn-Computer-Schnittstellen.

ErgoAI Gehirn-Computer-SchnittstellensystemEs besteht aus der ErgoLAB-Plattform für Experimentale Konstruktion und Paradigmatisierung, dem Messsystem für Elektro- und Nah-Infrarot-Gehirnbildgebung, der ErgoLAB-Plattform für die Ausbildung von maschinellen Lernmodellen und der Bibliothek mit Beispielen für Gehirn-Computer-Schnittstellen. ErgoLAB Experimental Design und Paradigm-Plattform bietet zeitlinienbasierte visuelle Experimentale Design-Funktionen, die mit einer Vielzahl von Stimulationsmaterialtypen wie Bildern, Audio-Videos und Texten kompatibel sind. Sie ermöglichen mehrere Zeitlinien und innerhalb von Gruppen, zwischen Gruppen und gemischte Designs und unterstützen die sequenzielle Darstellung von Stimulationsmaterialen, die zufällige Darstellung, die zufällige Probenahme und die wiederholte Darstellung auf eine Vielzahl von Arten, um verschiedene Experimentale Designs zu erfüllen.

ErgoLAB bietet zudem eine Bibliothek mit experimentellen Paradigmen, die eine Vielzahl häufig verwendeter experimenteller Paradigmen wie Go/Nogo-Aufgaben, Oddball-Paradigmen, N-back-Paradigmen, Stroop-Paradigmen usw. enthält, die direkt für die Aufgabentests verwendet werden können.

Elektro- und Near-Infrarot-Gehirnbildmesssysteme bieten eine hochpräzise, dichte Neuromessung oder eine drahtlose tragbare Gehirnfunktionsbildgebung für verschiedene experimentelle und anwendungsbasierte Szenarien und Aufgaben.

Die ErgoLAB Machine Learning-Modelltraining-Plattform bietet die Datenverarbeitung und die Extraktion von Merkmalen für die Elektro- und Nah-Infrarot-Gehirnbildgebung und ermöglicht das Modelltraining in Kombination mit maschinellen Lernalgorithmen. Gleichzeitig unterstützen alle Rohdaten die Online-Übertragung und den Offline-Export, was es den Forschern ermöglicht, maßgeschneiderte Analysen und Algorithmen zu entwickeln.

Die Bibliothek mit Beispielen für Gehirn-Computer-Schnittstellen enthält mehrere Beispiele für die Präsentation von Gehirn-Computer-Schnittstellen. Jedes Beispiel enthält theoretische Hintergründe, Beispieleinleitungen, Einführungen in Betriebsprozesse, Analysemethoden und Diskussionen über Ergebnisse, die direkt für Lehr- und Experimentalkurse im Zusammenhang mit der Gehirn-Computer-Schnittstelle verwendet werden können.

Gehirn-Computer-Interaktion Experiment Design

Basierend auf der ErgoLAB-Plattform für Experimentale Konstruktion und Paradigma bietet es eine Bibliothek mit experimentellen Paradigma-Modellen und personalisierte Experimentale Konstruktionsfunktionen sowie Kompatibilität mit Stimulationskompilierungssoftware von Drittanbietern wie E-prime.

2. Elektro- und Near-Infrarot-Hirnbilddatenerfassung

Wir bieten verschiedene Arten von Gehirnfunktionsbildersystemen für verschiedene Anwendungen wie Lehre, Forschung und Technologieentwicklung. Beispielsweise bieten präzise und dichte Gehirnfunktionelle Bildgebungssysteme eine hohe Datenqualität, die den Anforderungen der wissenschaftlichen Forschung im Labor gerecht wird, oder Algorithmen, die auf neurometrischen Daten basieren, entwickeln und validieren; Das drahtlose tragbare Gehirnfunktionelle Bildgebungssystem kann sich an eine Vielzahl von Umgebungen wie Innen- und Außenumgebungen anpassen, um die Kombination von Gehirn-Computer-Schnittstellensystemen mit verschiedenen Anwendungsrichtungen auf der Grundlage der Datenqualität zu gewährleisten.

3. Signalverarbeitung und Datenanalyse im Bereich der Elektro- und Near-Infrarot-Gehirnbildverarbeitung

Das ErgoLAB-Modul zur Elektroencefalografie und Near-Infrarot-Gehirnbildverarbeitungsdatenanalyse verfügt über ein integriertes Algorithmus zur Signalverarbeitung und Datenanalyse, mit dem Forscher durch die Einstellung von Parametern eine quantitative Datenverarbeitung und die Extraktion von Charakterwerten ermöglichen können.

Gehirn-Computer-Interaktions-Algorithmus-Modelltraining

ErgoLAB Machine Learning Model Training Platform kombiniert Funktionen wie Experimentale Konstruktion, Signalverarbeitung und Charakterwertextraktion, um Online-/Offline-Machine Learning-Modelltraining auf der Basis von Elektro-Gehirn- und Near-Infrarot-Gehirnbildgebung zu ermöglichen.

5. Lehrpräsentation der Gehirn-Computer-Schnittstelle

Die Beispielbibliothek für Gehirn-Computer-Schnittstellen enthält eine Vielzahl von klassischen Präsentationsbeispielen für Gehirn-Computer-Schnittstellen sowie entsprechende Technik- und Betriebsdokumentation, die direkt für Lehr- und Experimentalkurse verwendet werden können.

Abhängig vom Laborbau kann ZUNDA Technologie wissenschaftliche Unterstützung und gemeinsame experimentelle Dienstleistungen anbieten, die darauf abzielen, neue Technologien und Methoden mit der Verfügbarkeitstestforschung zu kombinieren, um die Erzeugung und Umsetzung von Ergebnissen in diesem Bereich zu fördern; In Kombination mit dem Modell der Industrie-Forschung-Zusammenarbeit fördern wir die Inkubation neuer Produkte für neue Technologien in Industrien, Bereichen und Berufen. Im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion und der Verfügbarkeitstests hat Zunda Technologie mit mehreren Universitäten und Unternehmensbenutzern im ganzen Land zusammengearbeitet, um wissenschaftliche Unterstützung oder gemeinsame Experimente durchzuführen und mehr als Dutzende von Artikeln in englischer Sprache zu veröffentlichen.

Beijing Jinfa Science and Technology Co., Ltd. ist ein High-Tech-Unternehmen, von dem Wissenschaftsministerium für Wissenschaft und Technologie anerkanntes wissenschaftliches und technologisches KMU und ein High-Tech-Unternehmen von Zhongguan Village, das ein unabhängiges Import- und Exportrecht hat; Eigenständige Forschung und Entwicklung von Technologien, Produkten und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Ingenieurwesen und Effektivität erhielt mehrere Auszeichnungen für Wissenschaft und Technologie auf der Provinzebene, nationale Erfindungen, nationale Softwareurheberrechte und Zertifizierungen für neue Produkte (Dienstleistungen) auf der Provinzebene; Es hat mehrere internationale Zertifizierungen und nationale Zertifizierungen wie CE, FCC, RoHS, ISO9001, ISO14001 und OHSAS18001 bestanden. Zunfa Technologie hat ein wissenschaftliches Forschungsteam, ein technisches Team und ein Forschungs- und Entwicklungsteam für den Fachbereich Human-Cause-Engineering gegründet und durch die jahrelange Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen und Hochschulen eine Reihe von Kerntechnologien im Bereich Human-Cause- und Effektivitätstechnologie sowie auf der Grundlage von Algorithmen der künstlichen Intelligenz wie maschinellem Lernen und der Erkennung des Zustands und der Beurteilung der menschlichen und maschinellen Effektivitätstechnologie und Forschungsmethoden angesammelt. Technische Unterstützung und After-Sales-Service durch das Laborplanungs- und Konstruktionsteam von Tsinda Technologies, von der Planung und Layout des Laborbaus bis hin zur Ausbildung und Anleitung der Ausrüstung, zum Service über den gesamten Lebenszyklus des Laborbaus.