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胡拉伊.pdf
深度学习时代通过利用广泛传感器产生的大数据和不断增长的计算能力，为无处不在的机器人应用提供了巨大的机会。而对自然人机交互 (HRI) 的日益增长的需求以及对能源效率、实时性能和数据安全的关注，则推动了新的解决方案的产生。在本文中，我们提出了一种基于大脑启发式脉冲神经网络 (SNN) 的人机听觉接口，即 HuRAI。HuRAI 将语音活动检测、说话人定位和语音命令识别系统集成到一个统一的框架中，该框架可以在新兴的低功耗神经形态计算 (NC) 设备上实现。我们的实验结果证明了 SNN 的卓越建模能力，可以对每个任务实现准确而快速的预测。此外，能源效率分析揭示了一个引人注目的前景，与在最先进的 Nvidia 图形处理单元 (GPU) 上运行的等效人工神经网络相比，其能源节省高达三个数量级。因此，将大规模 SNN 模型的算法能力与 NC 设备的能源效率相结合，为实时、低功耗机器人应用提供了一种有吸引力的解决方案。2021 Elsevier BV 保留所有权利。
利哈伊保护机构知识库
镍基高温合金一直在满足燃气轮机对高温材料的需求，以提高工作温度 (T) 并实现更高的效率 [1]。然而，要进一步突破燃气轮机在 T > 1600 C 下的运行极限，就需要发现和开发除相当昂贵的镍基高温合金之外的新型合金。最近对合金探索的兴趣促使人们偏离传统的合金化策略，探索相图中心，从而产生了一种新的合金，即多主元合金 (MPEA) [2]。与沉淀强化合金相比，MPEA 具有单相/双相固溶体（由多种组成元素的比例相当导致的相对“更高”的混合熵驱动），这些固溶体在较高温度下稳定，即使在升高的 T 下也能保持优异的机械、腐蚀和热性能 [2e18]。 MPEA 可用的成分范围非常广泛，而且人们对使用计算和机器学习技术加速合金发现的兴趣日益浓厚，这促进了具有目标特性的 MPEA 的高通量设计研究[8、9、11、12、15、17、19 e 22]。尽管如此，在实验室规模上对这些成分的预测相 / 特性的验证通常仅限于电弧熔炼 [23、24]、机械合金化、放电等离子烧结 [25] 和薄膜沉积 [26]。基于激光沉积的增材制造 (AM) 技术的进步为高通量合成 MPEA 提供了机会，它提高了可扩展性，可以将合金和组件设计结合起来，以获得应用驱动的材料特性 [27 e 36]。然而，AM 的优势有时会被制造方面的挑战所取代，包括材料中的孔隙率
尼日利亚伊洛林大学
简短历史伊洛林大学是1975年8月联邦军事政府法令建立的第二代大学之一。最初是伊巴丹大学附属学院，被称为大学学院，伊洛林大学，并于1977年10月成为大学。从三（3）个学院开始的大学开始发展，该大学的发展成长为目前的16（16）个教职员工。从200名学生开始，该大学目前的总数为50,833名。大学在以下课程中运行和颁奖证书：文凭，本科学位，研究生文凭和研究生学士学位。此外，该大学目前总共有3,652名员工（包括学术和非教学）。作为学习城堡的能力的一部分，该大学赢得了学分，在国内和国际上的学术和课外活动中获得了几项奖牌和奖项。伊洛林大学成为联合入学和入学委员会（JAMB）国家第三级招生绩效奖（NATAP-M）的第四版（2021/2022 - 2022/2023）的总体最佳机构。使命声明为学习，研究和社区服务提供世界一流的环境。愿景声明是国际学习，研究，概率和对人类服务的卓越中心。座右铭：Probitas Doctrina（概述和奖学金）颜色：深蓝色，绿色，金色和白色吉祥物：Eagle Wide Span
认知科学 - 利哈伊目录
认知科学项目的使命是通过研究和教学，推动对真实或人工的思维和大脑各个方面的研究。这一跨学科领域涵盖心理学、语言学、计算机科学、哲学、人类学和神经科学等领域，为信息时代的生活提供了极好的准备。该项目旨在让学生牢牢掌握当前可用的智力问题、框架和方法；通过指导研究提供探索这些内容的经验；并培养创造和传播新知识的愿望。有了这个基础，学生就可以为从事技术、思维、大脑和行为交界的各种职业以及认知科学或任何相关学科的研究生学习做好充分准备。
伊贾尔克.2022.11483.pdf
2、3、4、5 学生，机械工程系，SNS 工程学院，印度泰米尔纳德邦哥印拜陀。摘要：我们在此介绍电动螺旋千斤顶。某些类型的工作需要将车辆举升。这无法手动完成。为了避免此类问题，发明了千斤顶。为了使工作比螺旋千斤顶更轻松，我们引入了一个称为电动螺旋千斤顶的新概念。我们可以使用移动应用程序轻松地将车辆举升和放下。整个组件由 IOT 应用程序制作器上制作的应用程序控制，该项目的大脑是 NODEMCU，它通过 WIFI 模块接收来自应用程序的信号来控制所有电机，NODEMCU 存储由 NODEMCU 编码器编码的代码。关键词：NodeMCU、螺旋千斤顶、电动螺旋千斤顶、Android 应用程序
利哈伊保护机构知识库
摘要：近年来，多元同步指数（MSI）算法作为一种新的频率检测方法，在基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）研究中受到越来越多的关注。然而，MSI算法难以充分利用脑电图（EEG）中与SSVEP相关的谐波分量，限制了MSI算法在BCI系统中的应用。在本文中，我们提出了一种新的滤波器组驱动的MSI算法（FBMSI）来克服该限制并进一步提高SSVEP识别的准确性。我们通过开发一个6命令SSVEP-NAO机器人系统并进行大量实验分析来评估FBMSI方法的有效性。首先使用从9名受试者采集的EEG进行离线实验研究，以研究不同参数对模型性能的影响。离线结果表明，所提出的方法取得了稳定的改进效果。我们进一步对六名受试者进行了在线实验，以评估所开发的 FBMSI 算法在实时 BCI 应用中的效果。在线实验结果表明，FBMSI 算法使用仅一秒的数据长度即可获得 83.56% 的平均准确率，比标准 MSI 算法高出 12.26%。这些广泛的实验结果证实了 FBMSI 算法在 SSVEP 识别中的有效性，并展示了其在改进的 BCI 系统开发中的潜在应用。
利用AI（人工智能）的自动对话系统（聊天） - 伊势崎市
*由于某些用户输入了大量无意义的问题（例如“a”或“a”），因此在计算时排除了演示实验期间一次使用时提问超过 300 个问题的用户的所有问题。
程南（Jimmy）申图 – 计算机科学系
� 设计并支持模块化本体感受驱动单元的开发，以简化连续机器人原型设计 � 使用驱动单元研究并实现平面连续机器人的阻抗控制器，以实现与环境的动态交互，同时确保安全 清华大学计算机科学与技术系 | 志愿者 中国北京 由辛毅教授指导，普适人机交互小组 2021 年 5 月 - 2021 年 9 月
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