Archive for Ноябрь 21st, 2011

Новый чип моделирует взаимодействия нейронов.

Дата: Ноябрь 21st, 2011 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Новостная статья
  • Номер документа: 3138
  • Название документа: Новый чип моделирует взаимодействия нейронов.
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): Не заполнено
  • Изобретатель/автор: Не заполнено
  • Правопреемник/учебное заведение: Не заполнено
  • Дата публикации документа: 2011-11-21
  • Страна опубликовавшая документ: Россия
  • Язык документа: Русский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://www.rbcdaily.ru/subscribe/pdf/2011/11/21
  • Вложения: Не заполнено
  • Аналитик: Не заполнено

Специалисты Массачусетского технологического института (MIT) разработали микросхему, которая успешно моделирует связи между нейронами. Эта разработка не просто упражнение по копированию принципов работы мозга. Она может быть использована для вполне прикладных вещей вроде создания искусственной сетчатки.

(далее…)

Категория: Управление | 6 комментариев »


ИПБ. Предпосылки создания, тактика применения, средства противодействия.

Дата: Ноябрь 21st, 2011 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Обзор технологии
  • Номер документа: 3135
  • Название документа: ИПБ. Предпосылки создания, тактика применения, средства противодействия.
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): Не заполнено
  • Изобретатель/автор: Не заполнено
  • Правопреемник/учебное заведение: Не заполнено
  • Дата публикации документа: 2009-10-28
  • Страна опубликовавшая документ: Россия
  • Язык документа: Русский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://samlib.ru/s/smirnow_wasilij/bronik.shtml
  • Вложения: Не заполнено
  • Аналитик: Не заполнено

В данной статье рассмотрены вопросы создания современных средств бронезащиты, предпосылки для появления ИБМ (Индивидуальная боевая машина), описаны сферы и способы применения ИБМ, а также тактика противодействия им.Информация приводящаяся в данной статье максимально приближена к реалиям российской действительности.

(далее…)

Категория: Амуниция, Продвижение | 8 комментариев »


A brain-controlled rehabilitation system with multiple kernel learning

Дата: Ноябрь 21st, 2011 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Научная статья
  • Номер документа: 3638
  • Название документа: A brain-controlled rehabilitation system with multiple kernel learning
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): 10.1109/ICSMC.2011.6083775
  • Изобретатель/автор: Teng J.T., Liu Y-H, Kang Z.H., Huang, Tz-Hau, Huang H.-P.
  • Правопреемник/учебное заведение: Dept. of Electr. Eng., Nat. Taiwan Univ., Taipei, Taiwan
  • Дата публикации документа: 2011-11-21
  • Страна опубликовавшая документ: Китай
  • Язык документа: Английский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=6083
  • Вложения: Нет
  • Аналитик: Дмитрий Соловьев

Many diseases affect human movement functions and daily living. In order to recover the ability of movement, rehabilitation is the only way to improve the situation for many clients. Therefore, this study proposed a novel robot with brain-computer interface for rehabilitation exercises, namely BCRS (Brian-Controlled Rehabilitation System) and using multiple kernel learning (MKL) trains the classifier. BCRS detects and classifies the P300 and non-P300 signals from human brain and determines what kind of the rehabilitation exercises will be chosen. Three types of exercises, passive range of motion, isotonic, and isometric exercise, were realized in the system and support vector machine was used as the classification algorithm. For the three exercises, a new P300 panel was designed and composed of 25 commands. Through the experiments, we can find that BCRS can achieve good performance for rehabilitation exercises and MKL is a good method for EEG to have good accuracy of P300 signal classification and low training time than support vector machine (SVM).

Категория: Ищем научные статьи | 1 Комментарий »


Adaptive perception-assist to various tasks for an upper-limb power-assist exoskeleton robot

Дата: Ноябрь 21st, 2011 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Научная статья
  • Номер документа: 3636
  • Название документа: Adaptive perception-assist to various tasks for an upper-limb power-assist exoskeleton robot
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): 10.1109/ICSMC.2011.6083726
  • Изобретатель/автор: Kiguchi, K., Hayashi, Y.
  • Правопреемник/учебное заведение: Dept. Adv. Technol. Fusion, Saga Univ., Saga, Japan
  • Дата публикации документа: 2011-11-21
  • Страна опубликовавшая документ: Япония
  • Язык документа: Английский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=6083
  • Вложения: Нет
  • Аналитик: Дмитрий Соловьев

In the case of some elderly whose motor ability is deteriorated, the environment perception ability is sometimes deteriorated also. In order to deal with that problem, the power-assist robot with the perception-assist, which assists not only the user’s motion but also the user’s interaction with an environment, has been proposed. The power-assist robot with the perception-assist has some sensors in order to monitor the interaction between the user and the environment. The robot tries to modify the user’s motion automatically during the power-assist if the robot recognizes any problems in the user’s motion. A human has a dexterous hand with many DOFs, and performs tasks while using many tools in the hand. Since many kinds of tools are used in daily activities, the undesired motion such as a risky behavior to the person is different between the tasks or tools. From these reasons, when the power-assist robot carries out the perception-assist, the robot needs to perform the perception-assist based on the user’s motion and the grasped tool by the user. However, it is not realistic to prepare the perception-assist required for every tool or task because there are many kinds of tools and tasks. In this paper, the perception-assist for an upper-limb power-assist robot is discussed. The robot learns the properly required perception-assist based on EMG signals. The effectiveness of the proposed method has been evaluated by the performing experiments.

Категория: Ищем научные статьи | Нет комментариев »


Development of robotic upper limb orthosis with tremor suppressiblity and elbow joint movability

Дата: Ноябрь 21st, 2011 Автор:
+ Показать свойства документа
  • Тип контента: Научная статья
  • Номер документа: 3635
  • Название документа: Development of robotic upper limb orthosis with tremor suppressiblity and elbow joint movability
  • Номер (DOI, IBSN, Патент): 10.1109/ICSMC.2011.6083728
  • Изобретатель/автор: Seki M., Matsumoto Y., Masanori N., Masakatsu G.F., Kobayashi Y., Hiroshi I., Ando, T.
  • Правопреемник/учебное заведение: Graduate School of Advanced Science and Engineering, Waseda University, Shinjuku-ku Tokyo, Japan
  • Дата публикации документа: 2011-11-21
  • Страна опубликовавшая документ: Япония
  • Язык документа: Английский
  • Наименование изделия: Не заполнено
  • Источник: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=6083
  • Вложения: Нет
  • Аналитик: Дмитрий Соловьев

Essential Tremor (ET) refers to involuntary movements of a part of the body. ET patients have serious difficulties in performing daily living activities. We have been developing a myoelectric controlled exoskeletal robot to suppress tremor. However, the EMG signal of ET patients contains not only signals from voluntary movements but also noise from involuntary tremors. Then, we have developed a signal processing method to suppress tremor noise present in the surface EMG signal. The proposed filter is based on the hypothesis that tremor noise could be approximate to powered sine wave. In this paper, we have integrated tremor canceling filter and neural network (NN) to recognize the tremor patient’s movement. According to the result, it was confirmed that the proposal filter increased accuracy of recognition, especially stable phase on elbow flexed position as “OFF”.

Категория: Ищем научные статьи | Нет комментариев »