XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不旋转的
710.01 - APS
优点 大肘节手柄，操作轻松。不同的颜色。特殊的两部分主轴可防止“死角”。密封螺母由高强度青铜制成，扭矩最小。绝对的防松保护。面板和角组件。得益于不旋转的下部主轴和上部主轴的滚压螺纹，扭矩最小。惰性 PTFE 密封件，摩擦力低，使用寿命长。阀体由加工硬化奥氏体不锈钢制成，材质编号1.4571。阀座具有最佳的耐腐蚀性和耐磨性。适用于大多数应用的主轴形状。液体和气体均 100% 密封。高压管道连接符合国际标准，带有泄压孔。即使在多次松动后也能密封。所有阀门均配有不锈钢压力螺钉和压力环。带滚压螺纹的压力螺钉，可防止“卡死”。
评估空间 PCA 对基于 SVM 的脑电图数据解码的有效性
在 EEG 研究中，主成分分析 (PCA) 被广泛用于在多变量模式分类 (解码) 之前进行降维。本研究的目的是评估 PCA 在广泛的实验范式中对解码准确性 (使用支持向量机) 的有效性。我们评估了几种不同的 PCA 变体，包括基于组和基于受试者的成分分解以及 Varimax 旋转或不旋转的应用。我们还改变了保留用于解码分析的 PC 数量。我们评估了七个常见事件相关电位成分 (N170、不匹配负波、N2pc、P3b、N400、侧化准备电位和错误相关负波) 的解码准确性。我们还研究了更具挑战性的解码任务，包括解码面部身份、面部表情、刺激位置和刺激方向。数据集在电极位置的数量和密度方面也有所不同。我们的研究结果表明，没有一种 PCA 方法能够持续改善与无 PCA 相关的解码性能，并且应用 PCA 经常会降低解码性能。因此，研究人员在解码来自类似实验范式、群体和记录设置的 EEG 数据之前，应谨慎使用 PCA。