Вот, кстати, как выглядит Маккиарини

https://t.me/tech_priestess/2281

Кстати, Тимофей Глинин далеко не уникален. Подобных ораторов очень и очень много. И что самое примечательное — никто не забрасывает их тухлыми помидорами, а напротив — у них неуклонный творческий и карьерный рост.

https://t.me/lonely_oocyte/6001

Второй подход — это пересадка головы

“Stanford neuromodulation therapy” — почему-то это звучит очень смешно.

Кстати, покойный кудесник Шеной, вроде, тоже был из Стэнфорда.

(“Reduced brain excitability”, кстати, тоже очень смешно звучит.)

Доброе утро. В спорах рождается истина.

Это изображение заняло первое место. По ссылке можно посмотреть и другие.

https://bmcecolevol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12862-025-02423-6

Последний раз я играл в компьютерные игры в году примерно 1995-м. Это был тетрис.

С тех пор эта индустрия явно продвинулась вперед.

Новая игрушка от Илона Маска

Вот еще

Что-то в этом есть

Трудная проблема сознания — это в чем-то и смешно

Поражаюсь самообладанию Артура

Гм… А вот я припоминаю, как демократы планировали мерить у всех ЭЭГ на предмет расовых предрассудков и т.п. Выходит, лажа?

https://www.psypost.org/early-brain-responses-to-political-leaders-faces-appear-unaffected-by-partisanship/

Это к тому, что подобная дурь, и глупость вообще, — это совсем не локальный русский феномен. Это все универсальные вещи.

Электричеством по префронтальной коре — и сразу нет сложностей в понимании прочитанного.

https://link.springer.com/article/10.3758/s13415-025-01337-6

Juvenile Lesions of the Cerebellar Fastigial Nucleus Cause Lasting Cognitive Deficits and Prefrontal Cortex Dysfunction in Adult Rats: Implications for the Cerebellar Cognitive Affective Syndrome

Исследование посвящено синдрому когнитивно-аффективных нарушений мозжечка (CCAS), осложнению после операций по удалению опухолей мозжечка у детей. Ядро шатра считается ключевой структурой, но его роль в когнитивных нарушениях изучена недостаточно. В работе исследовалось, как повреждение ядра шатра у молодых крыс влияет на когнитивные способности и работу медиальной префронтальной коры (mPFC) во взрослом возрасте с использованием теста “оддбол”. У 23-дневных крыс (9 особей) повредили ядро шатра, сравнив их с наивными (9) и псевдопоражёнными (6) крысами. Взрослых крыс обучали различать звуки в тесте “оддбол”, записывая активность mPFC и анализируя вызванные потенциалы (ERP). Крысы с повреждениями учились дольше, их сигналы мозга были слабее, а обработка звуков занимала больше времени. Это указывает на долгосрочные проблемы с обучением и обработкой информации из-за ранних повреждений ядра шатра. Модель помогает понять CCAS и улучшить нейрохирургические подходы для минимизации когнитивных нарушений у детей.

https://www.mdpi.com/2076-3425/15/8/862

Action sequence guidance with exposure trajectory technology improves performance of motor imagery-based brain-computer interface

Это исследование предлагает новую парадигму интерфейса мозг-компьютер, основанную на направлении последовательностью действий, которая визуализирует и координирует последовательные действия для поддержки моторного воображения. В задании по рисованию техника траектории экспозиции действия показывает серое перо в начальной точке следующего штриха, пока рисуется текущий штрих, подчеркивая порядок и детали движения. Десять испытуемых участвовали в экспериментах в режимах оффлайн и онлайн в условиях направления последовательностью действий и традиционного моторного воображения. Были оценены активация электроэнцефалограммы на различных частотах и периодах, а также эффективность интерфейса мозг-компьютер.

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0165027025001979

Enhancing Subject-Independent P300 Classification
in RSVP-Based BCIs with Deep Learning

Интерфейсы мозг-компьютер обладают трансформационным потенциалом в различных областях, таких как технологии помощи и нейрореабилитация. Традиционные методы машинного обучения для классификации P300 обычно специфичны для каждого испытуемого, что может снижать их способность к генерализации. Это исследование изучает классификацию P300-ответов, вызванных с помощью быстрого последовательного визуального предъявления, независимо от испытуемого, на выборке из 20 человек. Были оценены три модели — байесовский гребневой регрессор, модель на основе сверточной нейронной сети и EEGNet — с точки зрения их производительности. Результаты показали, что EEGNet превзошел как байесовский гребневой регрессор (ROC-AUC: 0.732), так и модель на основе сверточной нейронной сети (ROC-AUC: 0.763), достигнув среднего значения ROC-AUC 0.767. Кроме того, было изучено влияние объема обучающих данных, которое показало, что большие наборы данных для обучения значительно улучшают производительность классификации. Дополнительная тонкая настройка EEGNet на индивидуальных испытуемых существенно повысила её производительность, увеличив среднее значение ROC-AUC до 0.813. Парный t-тест подтвердил статистическую значимость улучшения, подчеркивая высокий потенциал EEGNet для классификации P300 с высокой способностью к генерализации.

https://doras.dcu.ie/31399/1/Subj_Indep_ISSC_Paper.pdf

Mind to message : textual decoding of EEG patterns

Общение играет ключевую роль в человеческом взаимодействии. Однако миллионы людей с тяжелыми нарушениями речи или двигательных функций, включая тех, кто страдает боковым амиотрофическим склерозом, синдромом запертого человека или невербальным аутизмом, сталкиваются с серьезными трудностями в самовыражении. Технологии помощи призваны устранить этот коммуникационный барьер, и интерфейсы мозг-компьютер представляют перспективный подход, позволяя пользователям передавать информацию исключительно с помощью нейронных сигналов. Многие современные интерфейсы мозг-компьютер используют электроэнцефалографию для интерпретации сигналов мозга, но часто зависят от реакций, вызванных стимулами, или виртуальных клавиатур, которые могут быть медленными и неинтуитивными. Этот проект исследует более прямой подход: преобразование воображаемой речи (внутреннего произнесения слова без реальной вокализации) в текст, исключая необходимость внешних стимулов или физического взаимодействия.
Для этого был собран специализированный набор данных электроэнцефалографии от 21 участника (15 мужчин), каждый из которых мысленно представлял 20 часто используемых слов, выбранных за их практическую значимость. В качестве архитектуры модели использовался EEG-Deformer, включающий неглубокий сверточный кодировщик для извлечения низкоуровневых признаков и более глубокие модули на основе трансформеров для анализа временной динамики. Помимо обучения базовой модели с нуля, в исследовании применялся трансферное обучение между задачами для декодирования воображаемой речи — новый подход в этой области. Модели предварительно обучались на наборах данных, связанных с моторным воображением и зрительно вызванными потенциалами, а затем дообучались на данных воображаемой речи.
Базовая модель достигла средней точности классификации внутри одного испытуемого на уровне 84,1%. Модели, предварительно обученные на данных моторного воображения и зрительно вызванных потенциалов, показали точность 54,0% и 77,5% соответственно. Хотя предварительно обученные модели демонстрировали более быструю сходимость, они не превзошли базовую модель, что указывает на ограниченную передачу знаний от выбранных задач.
Эта работа представляет интерфейс мозг-компьютер для воображаемой речи, использующий небольшой фиксированный словарь и сигналы электроэнцефалографии, собранные с помощью недорогого устройства. Она подчеркивает потенциал декодирования воображаемой речи для более быстрого и интуитивного общения, а также текущие ограничения трансферного обучения между задачами в этой области.

https://www.um.edu.mt/library/oar/handle/123456789/137793

Functional connectivity profiles of amygdala subregions in posttraumatic stress disorder

Миндалевидное тело важно для понимания посттравматического стрессового расстройства, но как его части взаимодействуют и влияют на это расстройство, пока мало изучено. Исследование анализировало данные магнитно-резонансной томографии от 64 здоровых людей и 65 с посттравматическим стрессовым расстройством, чтобы изучить связи подструктур миндалевидного тела. Их разделили на три зоны: базолатеральную, центромедиальную и поверхностную. Выяснилось, что основные различия связаны с базолатеральной зоной. У людей с расстройством она слабее связана с областями мозга, отвечающими за самосознание и движение, но сильнее — с зонами, связанными с возбуждением и обработкой сигналов. Это подчеркивает ключевую роль базолатеральной зоны в посттравматическом стрессе.

https://www.nature.com/articles/s41398-025-03508-y

Exoskeletons in the context of soldiers: Current status and future research trends

Современные военные учения, которые проводятся в любую погоду, создают для солдат серьезные физические нагрузки. Чтобы облегчить их труд, разработаны экзоскелетные роботы — высокотехнологичные системы, использующие новейшие материалы. Эти устройства помогают солдатам двигаться, защищают их, способствуют восстановлению после травм и дают всестороннюю поддержку. Экзоскелеты значительно снижают физическую нагрузку и риск травм во время тренировок, открывая новые возможности для повышения боеспособности.
Есть разные типы экзоскелетов: для нижних конечностей — чтобы увеличить выносливость, и для верхних — чтобы усилить силу. В статье подробно описаны технологии, лежащие в основе этих роботов: их механика, системы передачи энергии, датчики и способы управления. Также рассказывается, как экзоскелеты применяются в армии, как они развивались, какие достижения уже есть и с какими трудностями сталкиваются. В конце авторы делятся мыслями о будущем экзоскелетов, подчеркивая их большой потенциал в военной сфере.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667379725000452