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放置小册子生物技术和生物工程23 ...
我们有以下工具或软件用于大数据分析和生物标志物设计。CLC工作台，基因本体分析，底漆设计：RT PCR，下一代序列分析管道Schrodinger和DS模型，可通过将分子筛查，建模和药物设计提供高端工作站和服务器的支持。具有超快实时荧光和光学相干断层扫描和扫描激光显微镜的层析成像的生物素化学。脑电图，心电图和大脑计算机接口的多SPCTRAL成像和生物信号分析。控制理论，验证分析，生物分析技术等对人眼的荧光血管造影和光感受器成像的低成本，便携式，高速共聚焦激光眼镜检查（CSLO）系统的土著发展。
国防部企业 DevSecOps 实践社区
Allen 博士拥有超过 19 项美国专利，主要集中在地理空间、信号分析和网络取证技术方面。此外，他还是美国海军陆战队退伍军人，曾参加过沙漠风暴和沙漠盾牌行动。A29 部门依靠他在空军 ISR 以下领域的技术指导和战略眼光：数据科学、AI/ML、数字安全、DevSecOps、商业云、数字法律和大数据系统。Allen 博士还是网络科学家、系统工程师、企业系统安全架构师和 INFOSEC 专业人员。他拥有项目开发、项目实施、人员调度和战略预算方面的专业知识。通过创业经验、人生教训、军事职位和企业关系，他拥有强大的技术和商业背景。此外，他还擅长预测和管理数百万美元的预算、军事通信、监督和领导团队。https://www.linkedin.com/in/josef-allen-69a3979
ELEC2134 - 电路与信号 第 3 学期，2022 年
电路元件 - 能量存储和动态。欧姆定律、基尔霍夫定律、简化串联/并联电路元件网络。节点分析。蒂维南和诺顿等效、叠加。运算放大器。一阶 RLC 电路中的瞬态响应。通过求解微分方程得到的解。二阶 RLC 电路中的瞬态响应。状态方程、零输入响应、零状态响应。使用 MATLAB 求解状态方程。正弦信号：频率、角频率、峰值、RMS 值和相位。直流与交流、平均值与 RMS 值。稳定状态下具有正弦输入的交流电路。在交流电路分析中使用相量和复阻抗。交流功率（实功率、无功功率、视在功率）、功率因数、超前/滞后。共振。变压器和耦合线圈。信号和电路的拉普拉斯变换。网络函数和频率响应。周期信号和傅里叶级数。滤波器设计简介。非线性电路和小信号分析简介。
机械工程（EME）
EME 108 - 测量系统（4个单位）课程描述：实验说明机械系统原理。信号分析；演示机械系统的基本传感器；实验项目设计；涉及电压测量的实验；应变计，一阶动态系统。先决条件：ENG 100 c-或更高； ENG 102 C-或更高； ENG 104推荐。学习活动：讲座2小时，实验室3小时，讨论1小时。注册限制：仅限于机械工程，航空航天科学与工程以及机械/材料科学与工程。信用限制：只有3个以前服用BIM 111的学生的信用额度；以前曾服用EBS 165的学生的2个学分；完成EME 107B的学生（EME 108的前版本）允许1个信用单位。等级模式：字母。通识教育：科学与工程（SE）；写作经验（我们）。
头脑风暴-DUNEuro
a Ming Hsieh 南加州大学电气与计算机工程系，美国加利福尼亚州洛杉矶 90089 b Athinoula A. Martinos 麻省总医院生物医学成像中心，美国马萨诸塞州查尔斯顿 c 哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿 d 明斯特大学生物磁学与生物信号分析研究所，德国明斯特 e 克里特技术大学电气与计算机工程学院，希腊 f 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院神经病学系，美国德克萨斯州休斯顿 g 明斯特大学应用数学系，德国 h 明斯特大学 Otto Creutzfeldt 认知与行为神经科学中心，德国明斯特
脑机接口：挑战与应用
脑机接口于五十年前出现，是一种新的通信技术，允许患有严重神经肌肉疾病的患者与外界进行交流和互动。无线技术的快速发展为实验室外的应用打开了大门，例如娱乐、工业、营销和教育领域。越来越多的脑机技术新应用正在涌现，包括物联网。本期特刊将探讨非侵入式和侵入式脑机接口技术的进展、挑战和未来前景。发行范围包括但不限于：BCI 技术、生物医学信号分析、建模 - 神经信息学、生物医学工程、控制和机器人技术、计算机工程、认知科学 - 生物伦理学、神经生物学 - 神经外科、神经康复 - 生物反馈、生物物理学 - 生物化学。
卷积神经网络的实现，用于从脑电信号中去除眨眼伪影
技术和生理伪影会干扰脑电图 (EEG) 信号。最常见的伪影之一是受试者眼球运动和眨眼产生的自然活动。眨眼伪影 (EB) 遍布整个头部表面，使 EEG 信号分析变得困难。消除眼电图 (EOG) 伪影的方法已知，例如独立成分分析 (ICA) 和回归。本文旨在实现卷积神经网络 (CNN) 以消除眨眼伪影。为了训练 CNN，提出了一种增强 EEG 信号的方法。将从 CNN 获得的结果与 ICA 和回归方法的结果进行比较，以比较生成的和真实的 EEG 信号。所得结果表明，CNN 在消除眨眼伪影的任务中表现更好，尤其是对于位于头部中央部分的电极。
用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
farhana rob，做
•2022年1月 - 2024年12月，芬兰奥卢大学机器视觉与信号分析中心博士后研究员。顾问：学院教授乔伊·佐（Guoying Zhao）（芬兰科学和文学学院的成员，IEEE研究员，IAPR研究员和埃利斯研究员）。•2024年6月 - 2024年12月，英国剑桥大学计算机科学技术系访问学者。主持人顾问：Hatice Gunes教授（EPSRC研究员）。•2023年10月 - 2023年12月，中国香港香港浸信会计算机科学系访问研究员。主持人顾问：Pong Chi Yuen教授（IAPR研究员和IEEE Biometrics Council的前副主席）。•2023年1月 - 2023年6月，研究人员（兼职50％），芬兰赫尔辛基Haaga-Helia应用科学大学。