Signal Processing,Systems and Control,پردازش سیگنال , سیستم ها و کنترل ,
توضیحات
Submitted 16 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 12 pages, 8 figures, to be published in IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems (TBioCAS)
توضیحات به فارسی
ارائه شده 16 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 12 صفحه ، 8 شکل ، که در معاملات IEEE در مدارها و سیستم های زیست پزشکی منتشر می شود (TBIOCAS)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Driven by the progress in efficient embedded processing, there is an accelerating trend toward running machine learning models directly on wearable Brain-Machine Interfaces (BMIs) to improve portability and privacy and maximize battery life. However, achieving low latency and high classification performance remains challenging due to the inherent variability of electroencephalographic (EEG) signals across sessions and the limited onboard resources. This work proposes a comprehensive BMI workflow based on a CNN-based Continual Learning (CL) framework, allowing the system to adapt to inter-session changes. The workflow is deployed on a wearable, parallel ultra-low power BMI platform (BioGAP). Our results based on two in-house datasets, Dataset A and Dataset B, show that the CL workflow improves average accuracy by up to 30.36% and 10.17%, respectively. Furthermore, when implementing the continual learning on a Parallel Ultra-Low Power (PULP) microcontroller (GAP9), it achieves an energy consumption as low as 0.45mJ per inference and an adaptation time of only 21.5ms, yielding around 25h of battery life with a small 100mAh, 3.7V battery on BioGAP. Our setup, coupled with the compact CNN model and on-device CL capabilities, meets users' needs for improved privacy, reduced latency, and enhanced inter-session performance, offering good promise for smart embedded real-world BMIs.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با پیشرفت در پردازش تعبیه شده کارآمد ، یک روند شتاب دهنده به سمت اجرای مدل های یادگیری ماشین به طور مستقیم بر روی رابط های ماشین پوشیدنی مغز (BMI) برای بهبود قابلیت حمل و حریم خصوصی و به حداکثر رساندن عمر باتری وجود دارد.با این حال ، دستیابی به تأخیر کم و عملکرد طبقه بندی بالا به دلیل تغییرپذیری ذاتی سیگنال های الکتروانسفالوگرافی (EEG) در جلسات و منابع محدود پردازنده همچنان چالش برانگیز است.این کار یک گردش کار جامع BMI را بر اساس یک چارچوب یادگیری مداوم مبتنی بر CNN (CL) ارائه می دهد و به سیستم امکان می دهد تا با تغییرات بین جلسه سازگار شود.گردش کار بر روی یک پلت فرم BMI با قدرت فوق العاده کم پوشیدنی (Biogap) مستقر شده است.نتایج ما بر اساس دو مجموعه داده داخلی ، مجموعه داده A و مجموعه داده B ، نشان می دهد که گردش کار CL به ترتیب میانگین دقت را تا 30.36 ٪ و 10.17 ٪ بهبود می بخشد.علاوه بر این ، هنگام اجرای یادگیری مداوم بر روی یک میکروکنترلر قدرت فوق العاده کم (PULP) موازی (GAP9) ، به مصرف انرژی به حداقل 0.45mJ در هر استنتاج و زمان سازگاری تنها 21.5ms دست می یابد ، و حدود 25 ساعت از باتری را به همراه دارد.یک باتری 100 میلی آمپر ساعت ، 3.7 ولت در Biogap.راه اندازی ما ، همراه با مدل CNN جمع و جور و قابلیت های CL در دستگاه ، نیازهای کاربران را برای حفظ حریم خصوصی بهبود یافته ، کاهش تأخیر و عملکرد بین جلسات افزایش یافته ، ارائه می دهد و نوید خوبی را برای BMI های دنیای واقعی جاسازی شده ارائه می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
