Analogue mouse pointer control via an online steady state visual evoked potential (SSVEP) brain-computer interface

The steady state visual evoked protocol has recently become a popular paradigm in brain–computer interface (BCI) applications. Typically (regardless of function) these applications offer the user a binary selection of targets that perform correspondingly discrete actions. Such discrete control systems are appropriate for applications that are inherently isolated in nature, such as selecting numbers from a keypad to be dialled or letters from an alphabet to be spelled. However motivation exists for users to employ proportional control methods in intrinsically analogue tasks such as the movement of a mouse pointer. This paper introduces an online BCI in which control of a mouse pointer is directly proportional to a user's intent. Performance is measured over a series of pointer movement tasks and compared to the traditional discrete output approach. Analogue control allowed subjects to move the pointer faster to the cued target location compared to discrete output but suffers more undesired movements overall. Best performance is achieved when combining the threshold to movement of traditional discrete techniques with the range of movement offered by proportional control

Knee osteoarthritis and periarticular structure quantified by ultrasound. A case-control study

Background Assessment of pain and physical function is complex in patients with knee osteoarthritis (OA), as standard criteria are lacking.A previous study examining correlations between functional capacity and pain (WOMAC) and anthropometric characteristics and periarticular knee structure (quantified by ultrasound imaging) in females with knee OA found increased quadriceps muscle density was associated with higher functional disability and pain scores, suggesting that not only joint wear and symptom severity are involved and more objective measures are necessary..

A simple solar cell series resistance measurement method

A new and simple technique to evaluate the series resistance of a solar cell is described. This procedure only needs dark I(V) measurements and a simple experimental-arrangement including a calibrated standard resistor. Comparison with other commonly used methods is also discussed

Hardware Design for Selforganizing Feature Maps with Binary Inputs

Rüping S, Rückert U, Goser K. Hardware Design for Selforganizing Feature Maps with Binary Inputs. In: Mira J, Cabestany J, Prieto A, eds. New Trends in Neural Computation. Vol 686. Berlin, Germany: Springer-Verlag; 1993: 488-493

Realización física de redes neuronales artificiales (neurocomputadores)

Este libro presenta un intento serio y razonablemente completo de reflexión sobre el estado actual del conocimiento en el campo de la computación neuronal y en su forma de plantear y resolver algunos de estos problemas. Actualmente se entiende por computación neuronal toda computación modular, distribuida, con procesos y/o procesadores autónomos y de grano pequeño, organizados en general en arquitecturas multicapa y en las que parte de la programación se sustituye por el aprendizaje, entendido como el ajuste de parámetros por procedimientos correlacionales o supervisados. En general no se discute el modelo de computación local (sumador seguido de sigmoide), se olvida la biología que dio origen e inspiración al campo y se consideran poco los aspectos metodológicos propios de la ciencia (análisis) y de la ingeniería (síntesis a partir de un conjunto de especificaciones funcionales)

Modelos incrementales para redes neuronales artificiales

Este libro presenta un intento serio y razonablemente completo de reflexión sobre el estado actual del conocimiento en el campo de la computación neuronal y en su forma de plantear y resolver algunos de estos problemas. Actualmente se entiende por computación neuronal toda computación modular, distribuida, con procesos y/o procesadores autónomos y de grano pequeño, organizados en general en arquitecturas multicapa y en las que parte de la programación se sustituye por el aprendizaje, entendido como el ajuste de parámetros por procedimientos correlacionales o supervisados. En general no se discute el modelo de computación local (sumador seguido de sigmoide), se olvida la biología que dio origen e inspiración al campo y se consideran poco los aspectos metodológicos propios de la ciencia (análisis) y de la ingeniería (síntesis a partir de un conjunto de especificaciones funcionales)