دوره فوق دیدگاه جالبی را درباره حیات و نحوه مدلسازی محاسباتی و ومحدودیتهای مدلسازی دینامیکی و نحوه ارتقاء آن برای پدیده های زیستی مطرح می کند. برای محققانی که در حوزه زیست(مهندسی زیست پزشکی/زیست ملکولی/هوش مصنوعی/ مدلسازی شناختی/...) کار میکنند میتواند کارایی داشته باشد. صوت جلسه اول را با اجازه برگزارکنندگان در کانال قرار میدهم.
EEG workshop
دوره فوق دیدگاه جالبی را درباره حیات و نحوه مدلسازی محاسباتی و ومحدودیتهای مدلسازی دینامیکی و نحوه ارتقاء آن برای پدیده های زیستی مطرح می کند. برای محققانی که در حوزه زیست(مهندسی زیست پزشکی/زیست ملکولی/هوش مصنوعی/ مدلسازی شناختی/...) کار میکنند میتواند کارایی…
در پاسخ به پرسش دوستان هزینه کل این دوره ۱۵۰ هزارتومان است و برای کمک به انجمن حکمت است
پس از ثبت نام سرکار خانم بهشتی هماهنگ کننده انجمن حکمت فایلها و لینک را برای افراد ارسال میکنند
شماره تماس ایشان در آگهی هست
پس از ثبت نام سرکار خانم بهشتی هماهنگ کننده انجمن حکمت فایلها و لینک را برای افراد ارسال میکنند
شماره تماس ایشان در آگهی هست
Title:Brain Signals: Physics and Mathematics of MEG and EEGVolume:Author(s):Risto J. Ilmoniemi; Jukka SarvasSeries:Periodical:Publisher:MIT PressCity:Year:2019Edition:Language:EnglishPages (biblio\tech):x+246\257ISBN:0262039826, 9780262039826ID:2535407Time added:2020-06-09 08:30:34Time modified:2020-06-14 06:36:07Library:Library issue:Size:68 MB (71258375 bytes)Extension:pdfWorse versions:BibTeXLinkDesr. old vers.:2020-06-09 08:30:34; 2020-06-09 11:40:01Edit record:Libgen LibrarianCommentary:Topic:Medicine\\NeurologyTags:Identifiers:ISSN:UDC:LBC:LCC:DDC:DOI:OpenLibrary ID:Google Books:ASIN:Book attributes:DPI:OCR:Bookmarked:Scanned:Orientation:Paginated:Color:Clean:0yesyesMirrors:this mirrorLibgen.gsZ-LibraryOne-file
torrent
Copy fnameGnutellaEd2kDC++Torrent per 1000 filesA unified treatment of the generation and analysis of brain-generated electromagnetic fields.
In Brain Signals, Risto Ilmoniemi and Jukka Sarvas present the basic physical and mathematical principles of magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG), describing what kind of information is available in the neuroelectromagnetic field and how the measured MEG and EEG signals can be analyzed. Unlike most previous works on these topics, which have been collections of writings by different authors using different conventions, this book presents the material in a unified manner, providing the reader with a thorough understanding of basic principles and a firm basis for analyzing data generated by MEG and EEG.
The book first provides a brief introduction to brain states and the early history of EEG and MEG, describes the generation of electromagnetic fields by neuronal activity, and discusses the electromagnetic forward problem. The authors then turn to EEG and MEG analysis, offering a review of linear and matrix algebra and basic statistics needed for analysis of the data, and presenting several analysis methods: dipole fitting; the minimum norm estimate (MNE); beamforming; the multiple signal classification algorithm (MUSIC), including RAP-MUSIC with the RAP dilemma and TRAP-MUSIC, which removes the RAP dilemma; independent component analysis (ICA); and blind source separation (BSS) with joint diagonalization.Table of contents :
Contents
Preface
1. Introduction
1.1 The Brain
1.2 Brain States
1.3 Electrical States of the Brain
1.4 MEG and EEG Signals as Measures of Brain States
1.5 Historical and Technical Background of EEG
1.6 Historical and Technical Background of MEG
1.7 State of the Art and Future Prospects for MEG Technology
1.7.1 High-Tc SQUID Magnetometers
1.7.2 Optically Pumped Magnetometers
1.7.3 hyQUIDs
1.7.4 Hybrid MEG–MRI Systems
1.7.5 MEG Systems for Measuring Infants and Fetuses
1.7.6 Methods to Remove Unwanted Components in the Data
2. Genesis of MEG and EEG
2.1 Maxwell’s Equations
2.1.1 Impressed and Primary Currents
2.2 The Current Dipole and Lead Fields
2.3 Cellular Basis for Electromagnetic Fields
2.4 The Action Potential
2.5 Postsynaptic Potential (PSP)
2.6 Denoscription of Synaptic Activity
3. Forward Problem
3.1 Conductor Models
3.2 The General Case
3.3 Fields in an Infinite Homogeneous Medium
3.4 Fields in an Inhomogeneous Medium
3.5 Computing the Lead Field
3.6 Spherical Model
3.7 Magnetic Field for the Spherical Model in Cartesian Coordinates
3.8 Magnetic Field for the Spherical Model in Spherical Coordinates
3.9 Triangle Construction and the Vector Potential of the Magnetic Field in the Spherical Model
3.10 Electric Potential V in a Layered Sphere and in a Homogeneous Sphere
3.11 Semi-Infinite Homogeneous Conductor
3.12 Appendix: Vector Potential Outside a Spherical Conductor Due to Current Dipole in the Conductor
3.13 Appendix: Series Expansion for Potential Due to Current Dipole in Multilayered Sphere
4. Review of Linear Algebra and Probability Theory for MEG and EEG Data Analysis
torrent
Copy fnameGnutellaEd2kDC++Torrent per 1000 filesA unified treatment of the generation and analysis of brain-generated electromagnetic fields.
In Brain Signals, Risto Ilmoniemi and Jukka Sarvas present the basic physical and mathematical principles of magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG), describing what kind of information is available in the neuroelectromagnetic field and how the measured MEG and EEG signals can be analyzed. Unlike most previous works on these topics, which have been collections of writings by different authors using different conventions, this book presents the material in a unified manner, providing the reader with a thorough understanding of basic principles and a firm basis for analyzing data generated by MEG and EEG.
The book first provides a brief introduction to brain states and the early history of EEG and MEG, describes the generation of electromagnetic fields by neuronal activity, and discusses the electromagnetic forward problem. The authors then turn to EEG and MEG analysis, offering a review of linear and matrix algebra and basic statistics needed for analysis of the data, and presenting several analysis methods: dipole fitting; the minimum norm estimate (MNE); beamforming; the multiple signal classification algorithm (MUSIC), including RAP-MUSIC with the RAP dilemma and TRAP-MUSIC, which removes the RAP dilemma; independent component analysis (ICA); and blind source separation (BSS) with joint diagonalization.Table of contents :
Contents
Preface
1. Introduction
1.1 The Brain
1.2 Brain States
1.3 Electrical States of the Brain
1.4 MEG and EEG Signals as Measures of Brain States
1.5 Historical and Technical Background of EEG
1.6 Historical and Technical Background of MEG
1.7 State of the Art and Future Prospects for MEG Technology
1.7.1 High-Tc SQUID Magnetometers
1.7.2 Optically Pumped Magnetometers
1.7.3 hyQUIDs
1.7.4 Hybrid MEG–MRI Systems
1.7.5 MEG Systems for Measuring Infants and Fetuses
1.7.6 Methods to Remove Unwanted Components in the Data
2. Genesis of MEG and EEG
2.1 Maxwell’s Equations
2.1.1 Impressed and Primary Currents
2.2 The Current Dipole and Lead Fields
2.3 Cellular Basis for Electromagnetic Fields
2.4 The Action Potential
2.5 Postsynaptic Potential (PSP)
2.6 Denoscription of Synaptic Activity
3. Forward Problem
3.1 Conductor Models
3.2 The General Case
3.3 Fields in an Infinite Homogeneous Medium
3.4 Fields in an Inhomogeneous Medium
3.5 Computing the Lead Field
3.6 Spherical Model
3.7 Magnetic Field for the Spherical Model in Cartesian Coordinates
3.8 Magnetic Field for the Spherical Model in Spherical Coordinates
3.9 Triangle Construction and the Vector Potential of the Magnetic Field in the Spherical Model
3.10 Electric Potential V in a Layered Sphere and in a Homogeneous Sphere
3.11 Semi-Infinite Homogeneous Conductor
3.12 Appendix: Vector Potential Outside a Spherical Conductor Due to Current Dipole in the Conductor
3.13 Appendix: Series Expansion for Potential Due to Current Dipole in Multilayered Sphere
4. Review of Linear Algebra and Probability Theory for MEG and EEG Data Analysis
4.1 Notation and Terminology
4.2 Review of Linear Algebra for MEG and EEG
4.3 Review of Elementary Probability Theory
4.4 Solving Noisy Linear Equations
4.5 Solving Noisy Equations with Estimators
4.6 MNLS Solution and Tikhonov Regularization in Other Norms
5. Interpreting MEG and EEG Data
5.1 Approaches to the Interpretation of MEG and EEG Data
5.2 The Inverse Problem
5.3 The Solution Without A Priori Information
5.4 Signal Space and Signal-Space Projection (SSP)
5.5 The Solution If There Is A Priori Information
5.6 Measurement Data
5.7 Search for a Single Dipole Source
5.8 The EEG/MEG Inverse Problem and Its Solution by the MNE Method
5.8.1 Noise-Normalized MNE Methods
5.8.2 Minimum-Norm Estimates with Other Norms
6. Beamformers
6.1 Measurement Data Matrix for Beamformers
6.1.1 Signal-to-Noise Ratio (SNR)
6.2 Scalar Beamformer
6.3 Scalar Beamformer Filter Vector with Noiseless Data and Uncorrelated Time Courses
6.4 Filter Vector with Correlated Time Courses and Noiseless or Noisy Data
6.5 Linear Transform of the Data Equation
6.6 Search for Source Dipole Locations with the Output Power µ(p)
6.7 Improved Beamformer Localizers for Searching Source Dipoles
6.7.1 Regularizing Data and Noise Covariance Matrices
6.8 Finding Estimates for Time Courses
6.9 Scalar Beamformer with Optimal Orientations
6.10 Time-Dependent Orientations
6.11 Iterative Beamformers
6.12 Iterative RAP Beamformer with Fixed-Oriented Dipoles
6.13 Iterative RAP Beamformer with Freely-Oriented Dipoles
6.14 Out-Projecting and Null-Constraining
6.15 Iterative Multi-Source AI and PZ Beamformers with Fixed-Oriented Dipoles
6.16 Iterative MAI and MPZ Beamformers with Freely-Oriented Dipoles
6.17 Iterative MAI and PMZ Beamformers and Time-Dependent Orientations
6.18 Vector Beamformers
6.19 Summary on Beamformers
6.20 Appendix: Proof of Equation (6.27)
6.21 Appendix: Proofs of Equations (6.34) and (6.38)–(6.41)
6.22 Appendix: Approximations (6.36) and (6.37)
6.23 Appendix: Local Maxima of Localizers τ(p)
6.24 Appendix: Unbiasedness of Localizers τ(p)
7. MUSIC Algorithm for EEG and MEG
7.1 Measurement Data for MUSIC
7.2 MUSIC with Fixed-Oriented Source Dipoles
7.2.1 MUSIC with Freely-Oriented Source Dipoles
7.3 Whitening the Data Equation
7.4 RAP-MUSIC for Fixed-Oriented Dipoles
7.5 RAP-MUSIC for Freely-Oriented Dipoles
7.5.1 The RAP Dilemma
7.5.2 Truncated RAP-MUSIC (TRAP-MUSIC) for Fixed- and Freely-Oriented Dipoles
7.6 Double-Scanning (DS-) MUSIC
7.6.1 Recursive Double-Scanning MUSIC (RDS-MUSIC)
7.7 Summary on MUSIC Algorithm
8. Independent Component Analysis (ICA)
8.1 Measurement Data and the ICA Assumption
8.2 Preprocessing Data for ICA
8.3 FastICA for Finding One Weight Vector
8.4 FastICA for Finding All Weight Vectors (“Symmetric Mode")
8.4.1 Summary of the FastICA Algorithm
8.4.2 ICA with Nonstationary Multi-Trial Data
8.5 Appendix: Weight Vectors Are among the Roots of the Lagrange Equation
8.6 Appendix: Hessian H(w) of Function J(w)
8.7 Appendix: Local Maxima and Minima of J(w) for w=wk
9. Blind Source Separation by Joint Diagonalization
9.1 MUCA Algorithm
9.2 Two-Step Filtering for MUCA Algorithm
9.3 Appendix: FFdiag Algorithm
Bibliography
IndexError Report
4.2 Review of Linear Algebra for MEG and EEG
4.3 Review of Elementary Probability Theory
4.4 Solving Noisy Linear Equations
4.5 Solving Noisy Equations with Estimators
4.6 MNLS Solution and Tikhonov Regularization in Other Norms
5. Interpreting MEG and EEG Data
5.1 Approaches to the Interpretation of MEG and EEG Data
5.2 The Inverse Problem
5.3 The Solution Without A Priori Information
5.4 Signal Space and Signal-Space Projection (SSP)
5.5 The Solution If There Is A Priori Information
5.6 Measurement Data
5.7 Search for a Single Dipole Source
5.8 The EEG/MEG Inverse Problem and Its Solution by the MNE Method
5.8.1 Noise-Normalized MNE Methods
5.8.2 Minimum-Norm Estimates with Other Norms
6. Beamformers
6.1 Measurement Data Matrix for Beamformers
6.1.1 Signal-to-Noise Ratio (SNR)
6.2 Scalar Beamformer
6.3 Scalar Beamformer Filter Vector with Noiseless Data and Uncorrelated Time Courses
6.4 Filter Vector with Correlated Time Courses and Noiseless or Noisy Data
6.5 Linear Transform of the Data Equation
6.6 Search for Source Dipole Locations with the Output Power µ(p)
6.7 Improved Beamformer Localizers for Searching Source Dipoles
6.7.1 Regularizing Data and Noise Covariance Matrices
6.8 Finding Estimates for Time Courses
6.9 Scalar Beamformer with Optimal Orientations
6.10 Time-Dependent Orientations
6.11 Iterative Beamformers
6.12 Iterative RAP Beamformer with Fixed-Oriented Dipoles
6.13 Iterative RAP Beamformer with Freely-Oriented Dipoles
6.14 Out-Projecting and Null-Constraining
6.15 Iterative Multi-Source AI and PZ Beamformers with Fixed-Oriented Dipoles
6.16 Iterative MAI and MPZ Beamformers with Freely-Oriented Dipoles
6.17 Iterative MAI and PMZ Beamformers and Time-Dependent Orientations
6.18 Vector Beamformers
6.19 Summary on Beamformers
6.20 Appendix: Proof of Equation (6.27)
6.21 Appendix: Proofs of Equations (6.34) and (6.38)–(6.41)
6.22 Appendix: Approximations (6.36) and (6.37)
6.23 Appendix: Local Maxima of Localizers τ(p)
6.24 Appendix: Unbiasedness of Localizers τ(p)
7. MUSIC Algorithm for EEG and MEG
7.1 Measurement Data for MUSIC
7.2 MUSIC with Fixed-Oriented Source Dipoles
7.2.1 MUSIC with Freely-Oriented Source Dipoles
7.3 Whitening the Data Equation
7.4 RAP-MUSIC for Fixed-Oriented Dipoles
7.5 RAP-MUSIC for Freely-Oriented Dipoles
7.5.1 The RAP Dilemma
7.5.2 Truncated RAP-MUSIC (TRAP-MUSIC) for Fixed- and Freely-Oriented Dipoles
7.6 Double-Scanning (DS-) MUSIC
7.6.1 Recursive Double-Scanning MUSIC (RDS-MUSIC)
7.7 Summary on MUSIC Algorithm
8. Independent Component Analysis (ICA)
8.1 Measurement Data and the ICA Assumption
8.2 Preprocessing Data for ICA
8.3 FastICA for Finding One Weight Vector
8.4 FastICA for Finding All Weight Vectors (“Symmetric Mode")
8.4.1 Summary of the FastICA Algorithm
8.4.2 ICA with Nonstationary Multi-Trial Data
8.5 Appendix: Weight Vectors Are among the Roots of the Lagrange Equation
8.6 Appendix: Hessian H(w) of Function J(w)
8.7 Appendix: Local Maxima and Minima of J(w) for w=wk
9. Blind Source Separation by Joint Diagonalization
9.1 MUCA Algorithm
9.2 Two-Step Filtering for MUCA Algorithm
9.3 Appendix: FFdiag Algorithm
Bibliography
IndexError Report
دومین #مسابقه ملی تحلیل داده های fNIRS با محوریت سیستمهای واسط رایانه و مغز
به منظور کمک به بیماران دارای اختلالات حرکتی
📣#اطلاعیه شماره ٣
✅ اعلام اسامي تيم هاي پذيرفته شده در مرحله اول و راه يافتگان به مرحله ي نهايي:
❖ گروه A
❖ گروه تکین
❖ گروه Dr. Machine
❖ گروه Double A
❖ گروه CCG-TDA
❖ گروه InfraCortex
❖ گروه Zehnak
❖ گروه Brilliant Brain
🔸شایان ذکر است رقابت حضوری بين اين ٨ تيم، در روز پنجشنبه تاریخ ۱۹ خرداد ۱۴۰۱ ساعت ۹ الی ۱۳ با حضور داوران، در محل آزمایشگاه ملی نقشه برداری مغز برگزار خواهد شد.
🔺جزييات از طریق ایمیل و تماس تلفني به اطلاع پذیرفته شدگان خواهد رسید.
🔸جهت کسب اطلاعات بيشتر کلیک کنید.
به منظور کمک به بیماران دارای اختلالات حرکتی
📣#اطلاعیه شماره ٣
✅ اعلام اسامي تيم هاي پذيرفته شده در مرحله اول و راه يافتگان به مرحله ي نهايي:
❖ گروه A
❖ گروه تکین
❖ گروه Dr. Machine
❖ گروه Double A
❖ گروه CCG-TDA
❖ گروه InfraCortex
❖ گروه Zehnak
❖ گروه Brilliant Brain
🔸شایان ذکر است رقابت حضوری بين اين ٨ تيم، در روز پنجشنبه تاریخ ۱۹ خرداد ۱۴۰۱ ساعت ۹ الی ۱۳ با حضور داوران، در محل آزمایشگاه ملی نقشه برداری مغز برگزار خواهد شد.
🔺جزييات از طریق ایمیل و تماس تلفني به اطلاع پذیرفته شدگان خواهد رسید.
🔸جهت کسب اطلاعات بيشتر کلیک کنید.
کتابچه_سی_امین_کنفرانس_بین_المللی_مهندسی_برق_edit_220515_154633.pdf
3.3 MB
کتابچه کنفرانس مهندسی برق
قسمت مهندسی پزشکی شامل مقالات سیگنال و تصویر و ...
قسمت مهندسی پزشکی شامل مقالات سیگنال و تصویر و ...
🔆 سلسله سخنرانی های علمی انجمن علوم اعصاب ایران
✅ سخنران: دکتر غلامعلی حسین زاده دهکردی
✅ دانشگاه تهران، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
⏰ دوشنبه ۲۶ اردیبهشت ۱۴۰۱
⏰ ساعت ۱۵-۱۷
لینک جلسه سخنرانی
https://www.skyroom.online/ch/inss/monthly-lectures
✅ سخنران: دکتر غلامعلی حسین زاده دهکردی
✅ دانشگاه تهران، دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
⏰ دوشنبه ۲۶ اردیبهشت ۱۴۰۱
⏰ ساعت ۱۵-۱۷
لینک جلسه سخنرانی
https://www.skyroom.online/ch/inss/monthly-lectures
محقق گرامی
با سلام و احترام
به اطلاع میرساند ستاد توسعه علوم و فناوری های شناختی به منظور توسعه هم افزایی پایاننامه ها و رساله های دانشجویی در راستای رسیدن به اهداف مشخص در حوزه های مرتبط با علوم شناختی در هجدهمین فراخوان حمایت از طرح های پژوهشی خود در بهار سال 1401 از طرح های دسته ج حمایت مینماید. هدف از اجرای طرح های دسته ج، تشکیل هسته های تحقیقاتی در حوزه شناختی است. تشکیل هر هسته از طریق تعریف مجموعه ای از پایاننامه های کارشناسی ارشد و دکتری که رسیدن به یک هدف مشترک و مشخص در حوزه شناختی را هدف قرار دادهاند دنبال می گردد. برای تشویق محققان، به منظور ترکیب پایان نامه ها در قالب طرح پژوهشی، میزان حمایت از طرح های دسته"ج" تا سقف یک میلیارد ریال افزایش یافته است.
در این راستا از کلیه محققان حوزه علوم و فناوریهای شناختی دعوت میگردد با توجه به "فایل راهنمای ثبت طرح پژوهشی دسته ج" در وبسایت ستاد (www.cogc.ir)، فرم پیشنهاد طرح را از هم اکنون دریافت و تکمیل نموده و در بازه زمانی 21/03/1401 لغایت 31/03/1401 (غیر قابل تمدید)، از طریق کارتابل کاربری خود در سایت ستاد بارگذاری نمایند.
توصیه میشود محققان گرامی از هم اکنون نسبت به تکمیل فرم پیشنهاد طرح بر اساس فایل راهنمای فراخوان اقدام نمایند. تاریخ اعلام شده فقط برای بارگذاری فایل تکمیل شده میباشد.
ستاد راهبری توسعه علوم و فناوری های شناختی
گروه پژوهش ، فناوری و زیرساخت
اطلاعات تماس:
تلفن: 22660770-22660771-22660772
وبسایت: www.cogc.ir
پست الکترونیکی: research.project@cogc.ir
کدپستی: 1967875319
آدرس: تهران، خیابان ولی عصر(عج)، بالاتر از چهارراه نیایش، خیابان استاد دریابندری (ارمغان غربی)، پلاک 3، طبقه سوم
با سلام و احترام
به اطلاع میرساند ستاد توسعه علوم و فناوری های شناختی به منظور توسعه هم افزایی پایاننامه ها و رساله های دانشجویی در راستای رسیدن به اهداف مشخص در حوزه های مرتبط با علوم شناختی در هجدهمین فراخوان حمایت از طرح های پژوهشی خود در بهار سال 1401 از طرح های دسته ج حمایت مینماید. هدف از اجرای طرح های دسته ج، تشکیل هسته های تحقیقاتی در حوزه شناختی است. تشکیل هر هسته از طریق تعریف مجموعه ای از پایاننامه های کارشناسی ارشد و دکتری که رسیدن به یک هدف مشترک و مشخص در حوزه شناختی را هدف قرار دادهاند دنبال می گردد. برای تشویق محققان، به منظور ترکیب پایان نامه ها در قالب طرح پژوهشی، میزان حمایت از طرح های دسته"ج" تا سقف یک میلیارد ریال افزایش یافته است.
در این راستا از کلیه محققان حوزه علوم و فناوریهای شناختی دعوت میگردد با توجه به "فایل راهنمای ثبت طرح پژوهشی دسته ج" در وبسایت ستاد (www.cogc.ir)، فرم پیشنهاد طرح را از هم اکنون دریافت و تکمیل نموده و در بازه زمانی 21/03/1401 لغایت 31/03/1401 (غیر قابل تمدید)، از طریق کارتابل کاربری خود در سایت ستاد بارگذاری نمایند.
توصیه میشود محققان گرامی از هم اکنون نسبت به تکمیل فرم پیشنهاد طرح بر اساس فایل راهنمای فراخوان اقدام نمایند. تاریخ اعلام شده فقط برای بارگذاری فایل تکمیل شده میباشد.
ستاد راهبری توسعه علوم و فناوری های شناختی
گروه پژوهش ، فناوری و زیرساخت
اطلاعات تماس:
تلفن: 22660770-22660771-22660772
وبسایت: www.cogc.ir
پست الکترونیکی: research.project@cogc.ir
کدپستی: 1967875319
آدرس: تهران، خیابان ولی عصر(عج)، بالاتر از چهارراه نیایش، خیابان استاد دریابندری (ارمغان غربی)، پلاک 3، طبقه سوم
محقق گرامی
با سلام و احترام
به اطلاع می رساند ستاد توسعه علوم و فناوری های شناختی در هجدهمین فراخوان حمایت از طرح های پژوهشی خود در بهار سال 1401 از طرح های پژوهشی در زمینه "آزمون های تشخیصی و ارزیابی توانبخشی در اختلالات مربوط به مغز و شناخت (زیر 18 سال)" حمایت می نماید.
در این فراخوان، آزمون های ارزیابی اختصاصی مورد استفاده در کلینیک ها و مراکز درمانی از جمله آزمون های مربوط به حوزه های گفتاردرمانی، کاردرمانی، روانشناسی مد نظر است. با تأکید بر اینکه طرح های پذیرفته شده مشترکاً توسط ستاد و سرمایهگذاران مورد حمایت قرار خواهند گرفت، از تمامی محققان واجد شرایط دعوت می گردد از "هم اکنون" فرم پیشنهاد طرح آزمون های شناختی را از وب سایت ستاد (www.cogc.ir) دریافت و بر اساس فایل راهنمای ثبت طرح پژوهشی آزمون های شناختی تکمیل کرده و در بازه زمانی 21/03/1401 لغایت 31/03/1401 (غیر قابل تمدید) از طریق کارتابل کاربری خود در سایت ستاد بارگذاری نمایند. تاریخ اعلام شده فقط برای بارگذاری فایل تکمیل شده میباشد.
ستاد راهبری توسعه علوم و فناوری های شناختی
گروه پژوهش ، فناوری و زیرساخت
اطلاعات تماس:
تلفن: 22660770-22660771-22660772
وبسایت: www.cogc.ir
پست الکترونیکی: research.project@cogc.ir
کدپستی: 1967875319
آدرس: تهران، خیابان ولی عصر(عج)، بالاتر از چهارراه نیایش، خیابان استاد دریابندری (ارمغان غربی)، پلاک 3، طبقه سوم
با سلام و احترام
به اطلاع می رساند ستاد توسعه علوم و فناوری های شناختی در هجدهمین فراخوان حمایت از طرح های پژوهشی خود در بهار سال 1401 از طرح های پژوهشی در زمینه "آزمون های تشخیصی و ارزیابی توانبخشی در اختلالات مربوط به مغز و شناخت (زیر 18 سال)" حمایت می نماید.
در این فراخوان، آزمون های ارزیابی اختصاصی مورد استفاده در کلینیک ها و مراکز درمانی از جمله آزمون های مربوط به حوزه های گفتاردرمانی، کاردرمانی، روانشناسی مد نظر است. با تأکید بر اینکه طرح های پذیرفته شده مشترکاً توسط ستاد و سرمایهگذاران مورد حمایت قرار خواهند گرفت، از تمامی محققان واجد شرایط دعوت می گردد از "هم اکنون" فرم پیشنهاد طرح آزمون های شناختی را از وب سایت ستاد (www.cogc.ir) دریافت و بر اساس فایل راهنمای ثبت طرح پژوهشی آزمون های شناختی تکمیل کرده و در بازه زمانی 21/03/1401 لغایت 31/03/1401 (غیر قابل تمدید) از طریق کارتابل کاربری خود در سایت ستاد بارگذاری نمایند. تاریخ اعلام شده فقط برای بارگذاری فایل تکمیل شده میباشد.
ستاد راهبری توسعه علوم و فناوری های شناختی
گروه پژوهش ، فناوری و زیرساخت
اطلاعات تماس:
تلفن: 22660770-22660771-22660772
وبسایت: www.cogc.ir
پست الکترونیکی: research.project@cogc.ir
کدپستی: 1967875319
آدرس: تهران، خیابان ولی عصر(عج)، بالاتر از چهارراه نیایش، خیابان استاد دریابندری (ارمغان غربی)، پلاک 3، طبقه سوم
BrainEE Webinar
Neuroscience, Metaphysics, and Neurophilosophy
Title:
Principles of Neuro-theology
Speaker:
Prof. Andrew B. Newberg
Thomas Jefferson University
Philadelphia, USA
Date and Time:
Saturday 21st May 2022
31st Ordibehesht 1401
UTC Time= 15.00
Tehran Time= 19.30
Event Access:
https://www.skyroom.online/ch/batouli/brainee/l/en
Website:
www.brainee.ir/meetings
Instagram:
https://www.instagram.com/brainee_team/
Neuroscience, Metaphysics, and Neurophilosophy
Title:
Principles of Neuro-theology
Speaker:
Prof. Andrew B. Newberg
Thomas Jefferson University
Philadelphia, USA
Date and Time:
Saturday 21st May 2022
31st Ordibehesht 1401
UTC Time= 15.00
Tehran Time= 19.30
Event Access:
https://www.skyroom.online/ch/batouli/brainee/l/en
Website:
www.brainee.ir/meetings
Instagram:
https://www.instagram.com/brainee_team/
پنجمین مسابقه ملی واسط مغز-رایانه با محوریت توجه شنیداری
📣#اطلاعیه شماره 4
✅ اعلام اسامي تيم هاي پذيرفته شده در مرحله اول و راه يافتگان به مرحله ي نهايي:
❖ گروه Enigma
❖ گروه Livewired
❖ گروه جادوی پردازش
❖ گروه گیلدا
❖ گروه AKM
❖ گروه ذهن زیبا
🔸شایان ذکر است رقابت حضوری بين اين 6 تيم، در روز *پنجشنبه تاریخ 19 خرداد 1401 ساعت 9 الی ۱۳* با حضور داوران، در محل آزمایشگاه ملی نقشه برداری مغز برگزار خواهد شد.
🔺جزييات از طریق ایمیل و تماس تلفني به اطلاع پذیرفته شدگان خواهد رسید.
اطلاعات بيشتر:
https://nbml.ir/FA/events/The-Fifth-National-Brain-Computer-Interface--BCI--Competition-Focusing-on-Auditory-Attention
📣#اطلاعیه شماره 4
✅ اعلام اسامي تيم هاي پذيرفته شده در مرحله اول و راه يافتگان به مرحله ي نهايي:
❖ گروه Enigma
❖ گروه Livewired
❖ گروه جادوی پردازش
❖ گروه گیلدا
❖ گروه AKM
❖ گروه ذهن زیبا
🔸شایان ذکر است رقابت حضوری بين اين 6 تيم، در روز *پنجشنبه تاریخ 19 خرداد 1401 ساعت 9 الی ۱۳* با حضور داوران، در محل آزمایشگاه ملی نقشه برداری مغز برگزار خواهد شد.
🔺جزييات از طریق ایمیل و تماس تلفني به اطلاع پذیرفته شدگان خواهد رسید.
اطلاعات بيشتر:
https://nbml.ir/FA/events/The-Fifth-National-Brain-Computer-Interface--BCI--Competition-Focusing-on-Auditory-Attention
Forwarded from Ali
سلام بر همه دوستان
اسلایدهای ارائه امشب
به همراه منابعی که در ارائه گفته شده در فایل قرارداده شده است
به همراه یک کتاب فارسی آموزش عمیق با پایتون
اسلایدهای ارائه امشب
به همراه منابعی که در ارائه گفته شده در فایل قرارداده شده است
به همراه یک کتاب فارسی آموزش عمیق با پایتون