探秘采集脑电波！

什么是脑电波？脑电波能来干嘛？怎么采集脑电波？脑电波采集有什么难点？ 事情是这样子的，前一阵小米公布工程师计划，其中有一个项目是脑电波物联网设备，可以采集脑电波，用脑电波来控制灯的开关，起名为“MiGu”，恰好，笔者以前做过脑电波采集相关内容，今天就来介绍下传说中的脑电波 脑电波真有那么神奇吗？ 脑电波是大脑内部的大量神经元在工作中自发或被动产生的电场变化，可以从大脑内部或者头皮表面来采集到这个脑电波。 当我们看显示器，显示器以10Hz闪烁时，在枕区（头部靠后）就会产生10Hz的脑电波；如果看13Hz，就会产生13Hz脑电波。 我们的脑电波虽然不是什么特异功能，但是可以用脑电波来控制外部设备，比如下面的小猴子，通过老电波来控制机械臂抓取食物。 第一条脑电波 一般认为，第一条脑电波信号是由德国医生汉斯·伯格首次记录。

读懂你的脑电波

Tan Le: A headset that reads your brainwaves **人机互动科技 ** 这是一个崭新的人类互动的 新领域， 这样的话，计算机就不仅仅 按照你的指令工作， 也能够根据你脸部表情 和感情 做出反应。 但是这并不是那么简单，这主要有两个原因： 第一，检测的算法。 皮质折叠 对于解析表面电脉冲来说 是一个重大挑战。 每一个单独的皮层 其折叠的结构都是有区别的， 就像我们的指纹一样。 就算一个信号 可能来自于大脑同一功能的部分， 就在这个结构被折叠的时间里， 它的实际位

未来5-10年，NLP将走向成熟

未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

美NSF支持脑电波生物识别研究

美国自然科学基金会（NSF）向纽约宾汉姆顿大学拨款90万美元，用于支持脑电波生物识别技术研究。

勿忽略交易员的脑电波

交易员们在一个模拟系统中买进卖出期权和股票时，由电脑记录下他们的脑电波。

科学家意外记录人类“濒死脑电波”，死前30秒与做梦回忆过程高度相似，马斯克也下场围观

脑电波的波段，包括δ波（0.5-5 Hz，无意识）、 θ波（5-10 Hz，潜意识）、 α波（10-15 Hz，桥梁意识）、 β波（15-25 Hz，显意识）、窄频谱γ波（30-60 Hz）和宽频谱γ波 通常来说，科学家们会通过一种叫做EEG （Electroencephalogram，脑电图）的方法记录这些脑电波。 但在此前，科学家们不会主动去记录濒死患者的脑电波情况，这也被认为是有悖伦理的。 通过进一步分析这几个时间节点中，脑电波频率和幅值发生的变化，可以发现在患者接近死亡的时候，γ脑电波功率明显变高了。 不过，相比于这个在治疗中意外死亡记录的脑电波，这几名重症患者是在经过家属同意后，研究人员主动关闭生命维持设备，并记录脑电波变化的情况。 同时，这两项研究的侧重点也略有不同。 这项研究发现，一位患者在心脏停跳后仍然保持了10分钟的大脑活动，期间脑电波呈现出深度睡眠的状态（δ波继续存在），与其他3位患者的脑电波活动产生了截然不同的现象。

未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

从脑电波到机器人运动——深度学习：介绍

通常会有大约30个这样的电极被放置在头皮周围，以记录脑电波的整体波动。总之，大脑活动与EEG信号之间的关系非常复杂，除了一些特定的实验室试验之外，人们对其了解甚少。 我们稍后在精确度预测时可以看到，脑电波的个体差异性很强，对于同一个人，模型可以以很高的准确率预测它所没有见过的片段，但如果对一个新的受试者进行这样的预测却可能有较大难度。

美军利用人类脑电波教机器人射击

美国媒体网站www.defenseone.com发布消息，称美军正在利用人类脑电波训练机器人射击。 美国国防安全服务商DCS和美国陆军研究实验室（Army Research Lab）的研究人员将人类脑电波数据集输入一个神经网络。这个神经网络学会了判断人类何时做出有针对性的决策。 未来的目标是创造一种神经网络，可以通过观察训练有素的士兵在工作过程中的脑电波和眼睛移动，来保持瞬时的、连续的、实时的学习。

机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性

上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。

pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧

[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号

用脑电波代替密码的时代来临了吗？

Chuang表示：“Passthoughts可以被视为一个双因素加密，因为它既包含了知识因素(你脑中的想法，只有你自己知道)，还包含了固有特性因素(每个人的脑电波频率都是独一无二的)。 Chuang指出，其实在10年前，脑电波加密在技术上已经可行了，但是使用这种加密系统需要使用者花费重金购买笨重的医疗级别脑电波扫描仪器。 然而这一情况在3年前出现了改变，小巧的消费级别脑电波扫描仪在市场上出现，而且这种设备的售价远远低于此前的扫描仪，例如Muse公司的头带产品(上图)。 Chuang表示：“我们的目标，就是要用扫描脑电波的方式来进行用户身份认证，从而杜绝来自黑卡的身份仿冒。在产品试验的过程中，我们模拟了数千次身份仿冒攻击，并且对结果进行了分析和归类。 但是我们发现，现在的市场上搭载脑电波扫描仪的设备越来越多，相信在将来每个人都将会使用“思想”来登录自己的设备。

首次证明：牵手就能同步脑电波，还能缓解疼痛

鱼羊 十三 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 握住你的手，我虽然看不穿你的灵魂，但我的脑电波悄悄地和你同步啦。 这不是神棍的胡说八道，而是科学实验证明的结论。 来自以色列海法大学的一项研究表明： 和关系亲密的人身体接触，能让人们的脑电波同步。 而且关系越亲密，这种神奇的效应就越明显。 听上去有些不可思议？想起了银河护卫队里能直击灵魂的螳螂女？ ? △银河护卫队Mantis 但实验数据可不会说谎，研究团队的西蒙妮(Simone Shamay-Tsoory)教授表示： 这项研究首次展示了在握手的过程中双方脑电波是同步的。 这就说明了，牵手的双方，脑电波同步了。 第三阶段是脑间连接聚类分析 这一步主要是在触摸+疼痛和无触摸+疼痛条件下，使用NMF(统计分析)方法对脑间连接进行聚类。 也就是说，牵手后脑电波同步的情况下，疼痛也缓解了。 脑波同步，缓解疼痛 那么，被试者们都有什么的体验呢？

PNAS：快速脑电波振荡识别并定位癫痫患者的大脑

基于癫痫样棘波的高频振荡对癫痫组织的无创描绘。来源:College of Engineering, Carnegie Mellon University

响应式脑电波 — 如何使用 RxJS、Angular、Web 蓝牙以及脑电波头戴设备来让我们的大脑做一些更酷的事

几个月前，我偶然间发现了一台蓝牙智能脑电波头戴设备。我突然意识到它的巨大潜力，使用它可以做一些超级酷的事情：使用 Web 蓝牙，可以直接用大脑与网页进行通讯！ 虽然脑电波主要用于医疗用途，但仍会不时出现一些新颖的使用案例。 它配备了4个脑电波电极：2个在前额，眼睛稍微往上一些，另外2个与耳朵接触。此外，它还配备了螺旋仪和加速计，这样可以计算出头的方位。 黑客之夜当晚，Alex 和我开始开发 angular-muse，这是一个 Angular 应用，它可以将脑电波数据和头部方向进行可视化。 ? 总结 几年前，脑电波还是很昂贵的，笨重的设备只能用于医院和研究机构。

ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍

ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。

Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

「黑科技」你想过用脑电波给iPhone充电吗？

最近，歪果仁脑洞大开，提出一种带有科幻色彩的充电方式——脑电波充电！ ? 近日，国外科技网站Gizmodo，专门撰文探讨了用脑电流给iPhone充电一事。 具体分析后，脑电波给iPhone充电可以鉴定为“然并卵”的想法。不过，这个想法虽然荒诞，但是方向很不错。如果未来人类可以利用生物能发电，能源问题就分分钟解决了。

护理机器人【最新】进展：用语音及脑电波控制

Emotiv头戴式耳机是现成的脑电图系统，能够以非入侵手段沿着头皮记录脑电波活动，还可检测情绪、表情以及有意识的思考。

Sceince子刊：利用AI+脑电波，锁定你想听的声音

这种由大脑控制的助听器由人工智能驱动，可作为自动过滤器，监控佩戴者的脑电波并增强他们想要关注的声音。 哥伦比亚工程公司电气工程副教授Mesgarani博士说：“助听器会立刻放大所有人的声音，你仍然无法将你的谈话对象和其他人区分出来” 用脑电波来放大特定声音 为什么会想到利用脑电波呢？ Mesgarani称他们发现两个人在交谈的时候，讲者的脑电波开始和听着趋同。 于是该团队将语音分离算法与神经网络、以及模仿大脑自然计算能力的复杂数学模型相结合，开发了一款脑控助听器，使用脑电波来判断哪些声音应该被放大，哪些声音应该被抑制。 一旦某人的声音模式与听者的脑电波匹配度最高，他的声音就会被放大。 其实团队早在2年前就发布了这项技术的初代版本，但限于预训练数据集，效果刚开始不是很理想。