神经技术根据一对公司的公告，已更新了其深度学习图像标签和对象识别平台Sensisight.ai，并启动了脑电图（EEG）生物识别技术的开发套件。
Sentisight.ai现在，具有用于对象检测，离线模型，项目共享以及图像标签工具的改进的模型培训。该公司表示，基于Web的平台旨在使图像注释尽可能方便，高效，即使许多人共同从事大型项目，并为培训和部署深层神经网络模型提供了用户友好的用户界面。这些功能使模型能够在迭代过程中训练和改进。
新版本还为标签项目提供了相似性搜索和时间跟踪。
“ Sentisight.ai已成为图像标签和几乎所有与AI相关的任务的首选平台，” Sentisight.ai团队的负责人Karolis Uziela博士说。 “它也已成为最早提供下载离线模型的能力的平台之一，这使我们的客户都可以完全独立于平台及其与互联网的连接完全独立。”
新的Brainaccess开发套件根据公告，提供了完整的干连接EEG解决方案，包括电极，头饰，脑电图，用于脑电信号采集和处理的软件以及脑部计算机界面（BCI）示例算法。
神经技术观察到，传统的脑电图技术使用“湿”电极，需要凝胶和头皮准备足够的电气接触，这使得在临床或实验室环境之外使用的使用非常具有挑战性。 BrainAccess开发套件中提供的接触电极构成形状结合，以实现出色的舒适性和电气接触。
Neurotechnology项目负责人Osvaldas Putkis博士说：“ EEG是一种高效，低成本的方法，用于测量BCI应用中的大脑活动，因为其非侵入性和高时间分辨率。” “但是，需要两件事才能使脑电图变得足够实用，以便于广泛采用和日常BCI使用：1）有效测量的有效的干连接电极，以及2）微型摄取通道的脑电图小型化。”
该公司还提供带有16个采集渠道，无线连接性和超过十个小时的电池寿命的脑辅助迷你便携式脑电图仪。 BrainAccess模块化脑电图在模块化体系结构中提供32至128个采集通道。
提供了标准版和扩展版本的开发套件，前者带有16个电极的脑审经迷你或脑辅助帽。后者包括带有32个电极和膨胀模块的脑周模块或盖，可达128个。
BrainAccess软件包括运动分类器算法，SSVEP（稳态诱发的电位）检测器算法和Alpha脑电波检测器算法。
