MetaBCI —— 脑机接口开源软件平台-低调大师

MetaBCI —— 脑机接口开源软件平台

2024-02-06 428

MetaBCI 是中国首个脑机接口开源软件平台，由离线分析模块 Brainda、刺激呈现模块 Brainstim 和在线数据流模块 Brainflow 三大部分构成，提供了面向 BCI 软件层面全链条开发的解决方案。

面向离线分析需求，Brainda 统一了现有公开数据集接口，优化了脑电数据读取、处理流程，复现多种主要 BCI 数据分析及解码算法，以此提高研究者的算法开发效率；
面向刺激呈现需求，Brainstim 提供了简洁高效的范式设计模块，可快速创建脑机接口范式刺激界面；
面向在线开发需求，Brainflow 利用双线程、双进程编程方法实现了实时高速的数据读取、数据处理、结果反馈等功能，帮助开发者轻松搭建脑机接口在线实验系统。

相较于现有的脑机接口软件工具包，MetaBCI 基于开源语言 Python 编写，并且能够涵盖脑机接口全链条功能。MetaBCI 完全打通了脑机接口软硬件开发与设计链路，可为脑机接口在科学研究、医疗康复、娱乐生活、特种控制等领域的应用提供重要支撑，持续推动新一代脑机智能快速发展。

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每日一博 | 一文详解静态图和动态图中的自动求导机制

作者 | FesianXu 导读 4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在深度学习中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章，因为工作和学习上比较忙碌（Lan Duo :P），就一直拖到了现在。刚好最近又在学习OPEN MLSYS[2]，借此机会将静态图中的autodiff笔记也一并写完吧。如有谬误请联系指出。（注意，在阅读本文之前，请确保已经阅读过[1]，了解为什么深度学习以自动求导作为主要的训练方式，会对理解本文有所帮助。）全文8965字，预计阅读时间23分钟。 01 静态图与动态图的区别之前在[1]中提到过，自动求导（AutoDiff）机制是当前深度学习模型训练采用的主要方法，而在静态图和动态图中对于自动求导的处理是不一样的。作为前置知识，这里简单进行介绍。我们都知道静态图建模（如TensorFlow，paddle fluid）是声明式编程，其建图过程和计算过程是分开的，而对于动态图建模而言（如pytorch，paddle）是命令式编程，其计算伴随着建图一起进行。注意，这两种编程范式有着根本上的区别，相信用过tensorflow和pyto...

2024-02-06

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谷歌宣布向 Rust 基金会捐赠 100 万美元，这笔资金将用于支持名为“Interop Initiative”的新计划——专注提升 C++ 与 Rust互操作性。 https://foundation.rust-lang.org/ 据介绍，谷歌的核心产品采用了数百万行 C++ 代码进行编写，由于无数的业务相关或技术因素，在合理的时间内用 Rust 重写这些代码并不实际。因此在谷歌的支持下，Rust 基金会创建了新的"Interop Initiative"计划，让全世界正在使用 C++ 的组织更顺利地做出采用 Rust 的决策和流程。谷歌称早已在 Android 和其他产品中广泛使用 Rust 编程语言，并表示 Rust 是他们解决内存安全问题的最强大的工具之一。而且整体来看，谷歌在 Android 中使用 Rust 的增长最为显著。 Android 安全与隐私工程副总裁 Dave Kleidermacher 表示，根据历史漏洞密度统计数据，Rust 已主动阻止数百个漏洞影响 Android 生态系统。目前这项投资旨在扩大 Rust 在平台各个组件中的采用。除了 Android，谷...

2024-02-06

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