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[发明专利]学习资源分发方法及装置、可读存储介质及电子设备-CN202211488530.6在审
发明人：周东;李见华;万晓春;魏星;陈聪;吴锟;祁萌 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： H04L67/06 文献下载
摘要：该学习资源分发方法应用于部署于目标教室的超脑，超脑用于提供学习资源分发服务，目标教室中的至少一个教师端、多个学生端以及超脑共同连接同一局域网，该方法包括：响应于学习资源分发指令，接收教师端上传的学习资源此外，教师端上传学习资源，学生端通过超脑获取学习资源，将外网依赖成功转化为内网，减少网络依赖。
学习资源分发方法装置可读存储介质电子设备

[发明专利]一种基于脉冲神经网络的类脑计算芯片-CN201911148787.5有效
发明人：马德;李一涛;吴叶倩;戴书画;段会康;潘纲 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络的类脑计算芯片，属于人工神经网络技术领域，该类脑计算芯片由存算一体的多个节点组成；一个节点中包括多个神经元；神经元之间通过突触连接，同一节点的神经元共享一块突触存储器，突触存储器分为链表区域和突触数据包区域
一种基于脉冲神经网络计算芯片

[发明专利]一种基于混合神经网络的脑电信号硬件加速识别系统-CN202310223034.6在审
发明人：薛宁;郭宇森;刘春秀;赵明;孙建海;孙瑄;庄澄宇;姚盼;高付鹏;刘铁柱;宋子轩 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于混合神经网络的运动想象脑电信号硬件加速识别系统，属于机器人技术领域；解决了现有技术中脑电信号识别系统的算力和性能受限、功耗高和实时性差的问题；本发明的系统包括信号转换模块、嵌入式处理器和脑电算法硬件加速器；信号转换模块用于对输入的脑电信号进行数字转换，得到数字脑电信号；嵌入式处理器用于对数字脑电信号进行预处理及对硬件加速器进行参数控制；脑电算法硬件加速器包括混合神经网络模块，用于对预处理后的数字脑电信号依次进行并行的卷积运算和门控运算，提取得到脑电信号对应的包括空间特征和时间特征的特征数据，并进行分类运算，得到脑电信号对应的运动想象类别。
一种基于混合神经网络电信号硬件加速识别系统

[发明专利]一种基于GPU对脑电信号处理过程进行并行加速的方法-CN202110705009.2有效
发明人：洪波;王康 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GPU对脑电信号处理过程进行并行加速的方法。本发明基于GPU的流结构及多线程结构，针对脑电信号多通道的特点及脑电处理算法中计算成分独立不干扰的特点，采用GPU对脑电处理过程进行并行处理，加快了脑电信号的处理速度；能够快速获取相关结果，加快科研迭代过程，推动科研进展；并且能够减轻医生负担，提高数据利用效率，减少患者的等待时间，改善患者医疗体验的同时节约医疗资源；本发明将GPU加速的方法从图像处理领域迁移到同为矩阵运算的脑电领域，并且对不同脑电处理方法具有普适性；随着GPU算力成本的逐年下降，基于GPU对脑电信号进行并行加速的方法将愈加普及，本发明能够加快利用脑电进行脑相关研究的步伐。
一种基于 gpu 电信号处理过程进行并行加速方法

[发明专利]一种面向无人机巡逻的类脑自主化作业方法-CN202210318763.5在审
发明人：仇梓峰;耿虎军;胡炎;闫玉巧;王雅涵 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向无人机巡逻的类脑自主化作业方法，属于无人机巡逻领域。本发明分为训练阶段和作业阶段。在训练阶段时，专家通过佩戴沉浸式眼镜接收无人机平台的载荷图像，并根据巡逻任务在大脑中产生控制策略，脑机接口模块通过脑电采集仪和脑电信号转换算法将专家大脑中的控制策略转化为指令来控制无人机，同时将脑电信号作为训练数据传输给脉冲神经网络在作业阶段时，脉冲神经网络在神经形态芯片上运行并接收载荷图像，可输出类脑的巡逻控制指令来操纵无人机。本发明可使无人机学习专家在多种巡逻任务时的控制方法，当无人机不被人为控制时，能够实现类脑的自主化作业。
一种面向无人机巡逻自主化作方法

[发明专利]一种基于弱监督的大脑磁共振图像分割方法-CN202011060583.9有效
发明人：孔佑勇;孙君校;吴飞;伍家松;杨冠羽;舒华忠 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督的大脑磁共振图像分割方法，包括以下步骤：使用超体素匹配方法实现待分割图像与参考图像之间的匹配，使得待分割图像的超体素获得标签，在待分割图像匹配的超体素中，选择高置信度的超体素组成种子区域；建立一种脑组织分割网络模型BTSNet，以选择的种子区域作为监督标签，指导网络训练，获得图像每个体素的类别概率；采用了深度种子区域增长方法，以当前种子区域为基础，使用卷积网络输出的类别概率，更新种子区域；最后，迭代脑组织分割网络与深度种子区域增长两个步骤，直至种子区域覆盖整个图像，输出分割结果。本发明能够在只使用少量参考图像的超体素级别标签的条件下实现脑MRI图像的准确分割。
一种基于监督大脑磁共振图像分割方法

[发明专利]三端超晶格存算一体器的阈值电压调节方法-CN202011200846.1有效
发明人：程晓敏;冯金龙;缪向水 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： H01L45/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种三端超晶格存算一体器的阈值电压调节方法，分别在下电极层与超晶格薄膜之间、超晶格薄膜与上电极层之间设置逆压电层；利用两个逆压电层在施加不同的电压时所产生的不同拉伸形变，对接触的超晶格薄膜产生不同的拉应力，进而来调节超晶格薄膜中的相变材料发生原子层翻转的能量势垒。本发明还提供一种通过上述阈值电压调节方法实现“与”逻辑运算的方法，当超晶格存算一体器的上电极层与第一逆压电层、第二逆压电层同时施加电压脉冲时，超晶格薄膜才发生阻值的突变，即输出为“1”。
三端超晶格一体阈值电压调节方法

[发明专利]一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法-CN202011577446.2有效
发明人：张丽梅;孙磊;张义宁;刘学彦;乔立山 -专利权人：聊城大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种无超参数的大脑功能连接网络学习方法，主要步骤为：对功能磁共振仪器输出的大脑功能图像数据进行预处理；将预处理后的大脑功能图像按照标准模板分为若干脑区；基于提出的无超参数模型计算各个脑区之间的连接权重；将提出的无超参数模型等同地转化成凸二次规划问题，从而求得最优的功能连接网络。该方法不仅能够估计大脑中各脑区之间的功能交互，而且有效地规避了传统方法中涉及的最优参数选择难题，更能够自动地获得稀疏的功能连接网络。
一种参数大脑功能连接网络学习方法

[发明专利]脑机接口的计算处理以及反馈系统及方法-CN202210720668.8在审
发明人：施路平;马松辰;赵蓉;李鸿屹;张伟豪 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本公开涉及一种脑机接口的计算处理以及反馈系统及方法，包括生物电极神经接口用于获取脑电信号。模数转换模块用于将脑电信号由模拟信号转换为数字信号得到数字脉冲序列。异构融合类脑芯片用于通过人工神经网络和/或脉冲神经网络处理数字脉冲序列得到计算结果。控制器用于根据计算结果生成并输出对应的控制信号。本公开通过本地的异构融合类脑芯片直接进行脑电信号处理，提高了脑电信号的处理效率。同时，异构融合类脑芯片支持脉冲神经网络和人工神经网络以及二者混合建模。
接口计算处理以及反馈系统方法

[发明专利]一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法-CN201510025247.3有效
发明人：侯永捷;李昕 -专利权人：秦皇岛市惠斯安普医学系统股份有限公司;李昕
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法，方法步骤中包括1）、采集脑电信号；2）、对脑电信号进行数据预处理；3）、从预处理后数据中提取Kc复杂度、近似熵、小波熵；4）、基于AMUSE算法求得脑电奇异值分解矩阵参数；5）、对提取的Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类时、频、空域特征参数做特征选择；6）、用SVM分类器对以上特征选择后的时、频、空域四类参数进行融合与分类。本方法选取Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类参数能够全方位地表现脑电特征信息，再进行后续有效融合，可为脑功能障碍性疾病，如阿尔兹海默症、轻度认知障碍等的早期诊断评估提供有效的支持与帮助。
一种空域参数特征提取融合方法

[发明专利]纹状体类脑器官及其培养基、培养方法和应用-CN202210238261.1在审
发明人：王涛;吴孟华 -专利权人：中国科学院广州生物医药与健康研究院
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： C12N5/079 文献下载
摘要：本发明涉及一种纹状体类脑器官及其培养基、培养方法和应用。本发明利用纹状体发育过程中经典的Sonic hedgehog信号通路的激活来产生类器官，诱导三维分化体系中人胚胎干细胞向纹状体类脑器官分化，在培养过程中，在所述培养基加入适量的SHH，能够成功获得长期存活、类似于体内早期发育过程中的纹状体原基、具有相应生物性能的纹状体类脑器官，其在筛选药物、疾病研究或临床研究上具有广泛的用途。
纹状体器官及其培养基培养方法应用

[发明专利]一种基于类内紧凑度的脑电数据特征提取方法-CN202010961036.1有效
发明人：祁玉;王跃明;孙华琴;潘镇涛 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类内紧凑度的脑电数据特征提取方法，包括以下步骤：获取待处理的脑电数据，去除脑电数据中的伪迹，获得有效频段，标准化，获得有效数据段，按照合理比例分成训练集，验证集，测试集；根据脑电数据特点构建合理的神经网络结构；确定类内紧凑性度量方式，基于网络的输出特征计算类内紧凑度并将之作为损失函数以一定权重加入到需要优化的总体损失函数中；在训练集数据中对网络进行训练，用验证集数据对模型的拟合程度进行评估，选出分类效果最优的模型本方法通过在网络训练过程中加入类内紧凑性约束，一定程度解决了深度学习在脑电数据应用中的过拟合现象，有效提高脑电数据特征提取效果。
一种基于紧凑数据特征提取方法

[发明专利]一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法-CN202110277757.5有效
发明人：关山;袁振;崔金栋;宋伟杰;王福旺 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法，该方法将基于时域、频域、空域的多域特征提取及融合方法引入到多类运动想象脑电信号分类识别研究领域中，实现多类运动想象脑电信号的识别。对预处理后的脑电信号分别采用AR模型法、变分模态分解－双谱分析法以及共空间模式分析法提取脑电信号在时域、频域以及空间域内的特征，构造联合多特征向量；通过提取贡献率大于85%的主元，生成融合特征，达到特征降维的目的本发明方法克服了传统单域特征提取算法信息描述不足，多域特征联合特征维数高等问题，有效地提升了针对多类运动想象脑电信号的识别准确率。
一种基于特征融合运动想象电信号识别方法

[发明专利]一种疲劳驾驶检测方法、装置及存储介质-CN202010250335.4在审
发明人：许弢;王洪涛 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法、系统及存储介质，其中方法包括采集驾驶者的脑电信号；对脑电信号预处理；将脑电信号输入分类网络进行分类；分类网络包括第一分类模块和第二分类模块；第一分类模块由CNN网络与LSTM网络连接组合而成；第二分类模块用于对第一分类模块的结果进行二次分类。其通过CNN网络与LSTM网络的连接组合，提高了分类网络的分类精度，使根据脑电信号对驾驶者的疲劳程度的检测更准确，能更好地提醒驾驶者注意疲劳驾驶，以预防交通意外的发生。
一种疲劳驾驶检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于BDPCA聚类算法的驾驶员脑电疲劳等级划分方法-CN202210650658.1在审
发明人：吕超;刘云清;颜飞;张琼;孔祥尉;闫超 -专利权人：长春理工大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： A61B5/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BDPCA聚类算法的驾驶员脑电疲劳等级划分方法，通过小波包分解提取脑电信号的节律能量特征和脑电信号的非线性特征作为特征向量。使用共同邻域参数(CNN)改进的DPCA聚类算法对提取到的特征向量进行分析训练。同时，使用贝叶斯准则(BIC)对类簇中心个数进行辅助判定。实验结果表明，改进后的BDPCA聚类算法可以自动对脑电信号中表征的不同疲劳状态等级进行自动划分，客观的定义了疲劳状态等级。BDPCA聚类算法对不同的疲劳状态等级进行了划分，而又无需主观判断提前对信号所属状态进行判定，是一种能够客观划分疲劳状态等级的可行的算法。
一种基于 bdpca 算法驾驶员疲劳等级划分方法