Fugu-MT 論文翻訳(概要): Device JNEEG to convert Jetson Nano to brain-Computer interfaces. Short report

論文の概要: Device JNEEG to convert Jetson Nano to brain-Computer interfaces. Short report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11110v1
Date: Mon, 23 Jan 2023 11:46:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-27 13:45:13.481847
Title: Device JNEEG to convert Jetson Nano to brain-Computer interfaces. Short report
Title（参考訳）: Jetson Nanoを脳-コンピュータインターフェースに変換するデバイスJNEEG。短い報告
Authors: Ildar Rakhmatulin
Abstract要約: 我々は、NvidiaのシングルボードコンピュータであるJetson Nanoを脳とコンピュータのインターフェースに変換するシールドを提案する。 Jetson Nanoの機能は、データ収集デバイス上で機械学習ツールを直接使用可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial intelligence has made significant advances in recent years and this has had an impact on the field of neuroscience. As a result, different architectures have been implemented to extract features from EEG signals in real time. However, the use of such architectures requires a lot of computing power. As a result, EEG devices typically act only as transmitters of EEG data, with the actual data processing taking place in a third-party device. That's expensive and not compact. In this paper, we present a shield that allows a single-board computer, the Jetson Nano from Nvidia, to be converted into a brain-computer interface and, most importantly, the Jetson Nano's capabilities allow machine learning tools to be used directly on the data collection device. Here we present the test results of the developed device. https://github.com/HackerBCI/EEG-with-JetsonNano
Abstract（参考訳）: 近年、人工知能は大きな進歩を遂げており、神経科学の分野にも影響を与えた。その結果,脳波信号から特徴をリアルタイムで抽出するアーキテクチャが実装された。しかし、そのようなアーキテクチャを使用するには多くの計算能力が必要である。その結果、EEGデバイスは通常、EEGデータの送信機としてのみ動作し、実際のデータ処理はサードパーティデバイスで実行される。それは高価でコンパクトではありません。本稿では,シングルボードコンピュータであるnvidiaのjetson nanoをブレイン・コンピュータ・インタフェースに変換するためのシールドを提案する。本稿では,開発装置の試験結果について述べる。 https://github.com/HackerBCI/EEG-with-JetsonNano

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