微云全息（NASDAQ:HOLO）：基于创新技术构建区块链金融领域相关系统的探索

在金融领域，技术革新一直是推动行业发展的关键动力。微云全息（NASDAQ:HOLO）虽然在脑机接口相关技术上有诸多成果，但如今也在探索如何将类似的技术革新理念应用到区块链等金融领域。 在脑机接口方面，它是大脑和外部设备间建立的直接连接通路，是生物科技和计算机技术交叉融合的产物，被称为脑机接口（BCI）技术。这一技术是人类探索脑、开发脑的重要手段，也是当代科技竞争的焦点领域。它能够直接达成大脑与外部设备的交互，为运动障碍和交流障碍患者提供与外界交流的渠道，开辟了大脑信息输出的新途径。

微云全息构建了基于全息AR的脑机接口实验控制平台，这一平台采用全息裸眼图作为视觉刺激器来诱发脑电信号。使用者不需要固定在某一位置接受视觉刺激，从而增强了在复杂环境中的适用性，实现了更自然的人机交互。之后，利用全息脑机接口的运动训练系统，先通过数字信号处理控制脑电信号的A/D采样，再将采样得到的数字脑电信号送入DSP进行全息数字滤波。经过过滤的脑电信号依据全息数据标签库中的全息数据，借助智能算法进行识别匹配，最后经由复杂算法和并行通信，实现脑电全息数据的显示和保存。

全息脑机接口的运动训练系统是微云全息（NASDAQ:HOLO）的重要成果。这个系统解决了功能障碍患者锻炼困难的问题，能够激发、提取并利用患者的主动运动意愿，促使患者强化使用患肢，进而改善肢体运动功能。它是通过将MEMS柔性微传感器阵列技术与BCI脑机接口技术、多源信息融合和自适应反馈控制技术相结合达成这一效果的。这种结合不仅能显著提升肢体运动功能，还能促进皮层功能依赖区进行重组，扩大患肢的皮层运动支配区，为手功能障碍患者的早期康复训练提供了有效的工具。 基于机器学习和SVM的全息脑机接口的运动训练系统由四个部分构成。信号采集部分，脑机接口利用植入大脑皮层的微电极采集脑部神经元活动的信号；特征提取部分，要对采集到的信号先解码再编码，将其转化为机器能读懂的指令信号，像快速傅里叶变换（FFT）、离散傅里叶变换（DFT）、小波变换（WT）、独立成分分析（ICA）、共同空间模式（CSP）及其改进方法都是常用的手段；特征分类部分，对提取的特征信号进一步分类，线性分类器、支持向量机（SVM）、神经网络以及多种分类器的组合是常用的分类器；外部控制设备部分，则以信号形式向大脑反馈控制过程，从而实现人机交互。 微云全息在构建全息脑机接口的运动训练系统时，利用DSP滤波器把预处理后的脑电信号X转化为时间序列，并且调整时间序列之间的距离对数据进行分类。然而，DSP算法存在不一致性的问题，所以微云全息提出基于逻辑回归模型的多层联合学习框架，构建了这个基于机器学习和SVM的全息脑机接口的运动训练系统。

在康复医学领域，全息脑机接口的运动训练系统能够通过控制机械臂、外骨骼机器人来辅助脑卒中或脊髓损伤等神经 - 肌肉病患者进行康复训练。随着现代医学对大脑结构和功能研究的深入，人类对大脑的视觉、听觉、运动、语言等功能区有了更深入的认识，微云全息借助脑机接口设备获取这些功能区的信息并分析，涉足神经、精神系统疾病的诊断、筛查、监护、治疗与康复领域，同时不断探寻未来可能的研究和应用方向。

微云全息（NASDAQ:HOLO）如今也在思考如何把在脑机接口技术中体现的技术革新思想运用到区块链等金融领域，例如借鉴信号采集、处理、分析以及设备交互等思路，去解决区块链技术中的数据采集、安全交互、智能合约执行等问题，尽管这还是一个有待深入探索的方向，但这种跨领域的思考或许能为金融领域带来新的技术突破。