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录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
时间监测和促进伤口愈合
协作机器人或配备机器人在包括建筑在内的不同行业的一系列复杂场景中为其使用提供了机会。作为通常用于自动化的工业机器人的一种变体，配角纳入了内置的安全措施，较低的成本和更容易的操作员编程。本文质疑有关建筑行业中协作机器人技术的吸收和实施的最新同行评审研究的状态。对文献进行了“地平线扫描”评论，以发现针对建筑行业的Cobotics研究的最新趋势和预测。地平线扫描目标是人类机器人协作（HRC）和其他针对建筑任务的人类机器人相互作用（HRI）的例子。通过检查在施工中应用HRC的位置，我们确定影响建筑柯比特未来的驱动因素，推动力和障碍。人类可读的任务模型以及视觉系统（例如增强现实或触觉反馈和可穿戴互动设备）是如何更好地采用HRC的强大推动力。大多数现有的研究在HRC规定的机器人相互作用方法中产生多样性，以克服静态方法，这非常适合回答建筑工地的不断变化的性质。建筑工地和工人看法的动态性质会影响行业中新技术的吸收，在该技术中，柯比特经常被误认为是高度自动化的工业武器。基于这些发现，需要通过成功的用例和案例研究建立信任，以表明成功的结果和生产力评估是为了克服建筑行业中的cobot采用障碍。
Janus：NASA 向近地双小行星发射 SmallSat 任务
Janus 是一次由两艘航天器组成的 SmallSat 任务，旨在飞越两对不同的双星近地小行星，即 (175706) 1996 FG3 和 (35107) 1991 VH。两艘相同的 Janus 航天器计划于 2022 年 8 月 1 日开始的发射期间作为 NASA Psyche 任务的辅助有效载荷，由 SpaceX Falcon Heavy 运载火箭发射。Janus 由科罗拉多大学博尔德分校的首席研究员 Dan Scheeres 博士领导，由洛克希德马丁公司管理、建造和运营。这些行星 SmallSat 与大型任务有许多相似的深空挑战：Janus 必须执行深空机动以实现每秒数百米的 ΔV 才能到达目的地，关闭高达 2.4 AU 范围内的电信链路，在太阳合相期间自主管理长达数月的电信中断，在 1.62 AU 的最大太阳范围内运行，并在行星际空间中存活大约四年，然后才会遇到目标小行星。在相遇期间，航天器将返回小行星的高分辨率可见光和红外图像。在将 Janus 送上发射台的过程中，实施团队成功管理了积极的任务时间表，尽管受到 COVID-19 相关供应链影响和工作环境的影响，同时仍保持了 SIMPLEx-2 成本上限的目标。Janus 是可实现且负担得起的 SmallSat 科学任务的探路者，并展示了经验丰富的深空任务工程团队、SmallSat 商业组件行业和具有前瞻性的 NASA D 类科学任务模型之间的宝贵伙伴关系。
跨任务导向的脑电信号分析方法
跨任务脑电信号分析方法研究已成为一个快速发展的研究热点。近年来，越来越多的研究者将脑电信号分析中广泛使用的特征应用到跨任务脑电信号分析研究中，包括功率谱密度（PSD）特征（Touryan et al.，2016；Adewale and Panoutsos，2019）、融合特征（Kakkos et al.，2021）等，旨在找到有效处理任务间差异的方法。同时，一些研究者通过与传统特征分类方法进行比较，探索出对不同任务之间的差异更加友好的分类器，包括多层感知器神经网络（MLPNN）（Kamrud et al.，2021）、领域自适应方法（Zhou et al.，2022）、滑动窗口支持向量机（SVM）（Boring et al.，2020）等。另一方面，为了缩小任务间的差异，提出了一些基于深度学习模型的新型跨任务模型，如卷积神经网络（CNN）（Mota et al.，2021）、循环神经网络（RNN）（Gupta et al.，2021）、基于度量的方法（Jia et al.，2023）、CNN 与 RNN 的组合（Zhang et al.，2019；Zhou et al.， 2019；Taori等，2022）等。但跨任务脑电信号分析方法领域仍有许多未探索的领域，例如：任务分割与复杂度设计（Kamrud等，2021）、多源域自适应应用（Zhou等，2022）、多尺度多方向滤波器研究（Taori等，2022）、同时考虑特征提取和特征分类、增加数据量等。另外，跨任务分析与比较常见的跨学科研究也存在一些相互联系。本研究将从特征提取和特征分类的角度对跨任务脑电信号分析相关的文献进行综述，并讨论跨任务研究与跨学科研究对于脑电信号分析的关系，最后提出我们原创的观点，以期为跨任务脑电信号分析研究领域提供有益的建议。
量子机器学习的编码技术
如今，量子计算 (QC) 和机器学习 (ML) 是信息技术最具创新性的两个研究领域。量子机器学习 (QML) 将这两个主题融合在一起，开发出能够通过 QC 技术降低计算复杂度的 ML 任务模型。一个相关的 ML 应用是分类，它根据在初步学习过程中建立的模型识别新输入数据所属的类别。这是在由特征（描述数据的数字向量）和标签（预期输出类别）组成的训练数据集上实现的。分类器的准确性可以通过正确预测结果的总数与处理的数据总数来量化。对于近期应用，当前量子硬件在执行可靠性和可扩展性方面的局限性促进了混合 QML 解决方案的定义，这些解决方案充分利用了量子和经典处理。其中，可以提到变分量子电路和基于量子核估计的支持向量机。前者使用经过经典优化的参数化量子电路实现分类模型，以实现更高的精度。另一种尝试使用经典优化器最大化属于两个不同类别的数据的可区分性，并借助量子计算将特征映射到更高维空间中。在这两种情况下，都需要进行初步编码操作以将经典数据表示到量子系统上。然后，根据混合解决方案和信息的表示方式，特定的量子和经典操作完成分类。本论文旨在验证数据编码策略会影响模型的准确性，因此必须将其视为 QML 算法的可优化自由度。特别是，我们考虑了具有最有希望的可扩展性的幅度和角度编码。第一个将数据特征映射到量子位状态向量的概率幅度，而另一个则将数据嵌入为旋转门的角度参数。在这项工作中，我们探索了新的角度编码技术，并将其与文献中已有的技术进行了比较，以观察对准确性的影响，研究了 60 种不同的策略。使用 Pennylane QML 库开发和模拟了派生模型，而测试考虑了 Iris 和 Wine 数据集，以证明分类准确性对编码的依赖性。对于每个