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基于小波的电机的混合学习框架...
2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。 通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。 因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。 在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。 三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。 尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。 然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。 在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。 几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。 关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。2伊拉克摩苏尔大学工程学院，伊拉克摩苏尔大学工程学院3生物医学工程系，工程学院，艾尔·纳兰大学，10072，伊拉克巴格达，伊拉克通讯 *Ali al-al-Saegh计算机工程系在许多现实情况下的应用，研究人员仍在提供许多方法，以更好地分析运动成像（MI）脑电图（EEG）信号。通常，由于其非平稳性和高维度，EEG信号很复杂。因此，需要在特征提取和分类中进行高度考虑。在本文中，建立了几种混合分类模型，并比较了它们的性能。三个著名的小波母函数用于从原始信号中生成缩放图。尺度图用于传输众所周知的VGG-16深网络。然后，使用六个分类器之一来确定输入信号的类别。在两个MI EEG数据集上比较母亲功能和分类器不同组合的性能。几个评估指标表明，使用Amor Mother小波函数的神经网络分类器的VGG-16特征提取器模型的表现优于最新研究的结果。关键字：大脑计算机界面，深度学习，运动图像，转移学习，小波转换。
骑下下一个生成AI波
作为用例，建立了其企业价值，开放的机会可以扩展到他人之间。以最经济的方式进行此操作需要模板和框架，这也带来了结构性的收益，消除了孤岛，这通常会导致网络安全风险增加和成本效率低下。替代方案是一个断开的环境，它可能会在超出实际需求的超出图像生成的图像生成中部署多个专用图形处理器单元。或不同的应用程序可以使用单独的商业应用程序编程界面时可以共享。，如果不始终如一地衡量内容性能，则不太可能得到改进。
CV-线索 - 纳波卡
ioana Georgeta Grosu，Diana Bogdan，Lucian Barbu，Ana Maria Ivanof，Marin Angheloiu，GraţielaGrădiItianuPîrcălăbioru，Claudiu，Claudiu，Claudiu，Claudiu Filip：与Ti-6al-4v allioy for Antipamine Attery for Atti-Biifip for Attimoy cofilm的应用程序（11），1385（2021）（如果3.236）21。Alexandra Bogdan，Lorant Szolga，Gavril -ionel Giurgi，Andreea Petronela Crișan，Diana Bogdan，
痴呆症态度监测 - 第 3 波报告
1 前言 02 2 执行摘要 03 3 介绍 07 3.1 背景和目标 07 3.2 报告结构 09 3.3 数据的收集、呈现和解释 09 4 认识和理解 1 1 4.1 认识痴呆症患者 1 2 4.2 对痴呆症的认知 1 3 4.3 对痴呆症对身体和精神影响的认识 1 4 4.4 痴呆症是死亡原因之一 1 5 4.5 认识到痴呆症并非不可避免 1 6 5 耻辱感 1 9 5.1 与痴呆症患者接触 20 5.2 个人受到痴呆症的影响 21 6 风险 23 6.1 降低罹患健康问题的风险 24 6.2 影响大脑健康 26 6.3 增加患痴呆症的风险 27 6.4 罹患痴呆症的个人风险 28 6.5 利用数字技术了解个人风险 29 7 诊断 30 7.1 被诊断为痴呆症 31 7.2 接受痴呆症检测 32 7.3 未来利用数字技术进行的痴呆症检测 34 7.4 对痴呆症疾病症状前检测的态度 35 8 参与医学研究 37 8.1 当前痴呆症治疗的疗效 38 8.2 治愈痴呆症疾病的可能性 39 8.3 医学研究的优先事项 39 8.4 参与医学研究的意愿 41 9 附录 44 9.1 方法论 44 9.2 统计可靠性指南 45 9.3 社会分类指南 46 9.4 参考文献 47 9.5 人口统计资料 47 9.6头条新闻 48
颅内B波的生理机制及意义
脑血流 (CBF) 和脑容量的缓慢振荡最近成为一个热门话题，因为这些缓慢振荡与脑内的脑脊液 (CSF) 运动有关，并可能促进血流过脑间质以清除溶质和有毒代谢物，这一过程称为淋巴流动 (1)。颅内 EEG、MRI 血氧水平依赖性 (BOLD) 信号和 CSF 波 (2) 的耦合缓慢同步振荡似乎共同在驱动 CSF 运动方面发挥着关键作用，尤其是在慢波 (delta 波) 睡眠活动期间。此外，这些类型的振荡发生在与颅内 B 波相同的频率范围内，而 B 波也是 CBF 和颅内压 (ICP) 规律同步波动的结果，其来源不明 (3)。这种关联促使我们分析了之前在 B 波期间进行的 MCA 速度和 ICP 的颅内记录中的其他频率参数和波形特征（3），并将它们与已发表的 MRI CBF 慢波测量结果（2、4-9）进行比较，以确定这些实体之间的相似性。颅内压 B 波最初被描述为以每分钟 0.5 到 2 个周期发生的规则重复 ICP 振荡，其来源已证明难以捉摸，其生理作用尚未确定。Lundberg 在他最初的经典论文中评论说，通过检查 B 波的特征及其与其他生理参数的关系，无法就其起源得出明确的结论（10）。一项关于麻醉猫软脑膜动脉的观察性研究描述了同步的 ICP 波和血管直径波动，其发生频率（每分钟 0.5-2 次）与经典 B 波相似，支持周期性血流和血容量波动可能是 ICP B 波原因的观点，但并未给出任何有关其生理功能的迹象（11）。一些早期关于患者和正常受试者的经颅多普勒 (TCD) 超声记录的报告描述了由于 CBF 变化导致的大脑中动脉 (MCA) 速度波动，其频率范围与 Lundberg B 波相同（12、13）。我们报告了 70% 的正常受试者在休息和躺在担架上 1 小时时，MCA 速度波动的频率范围 (0.5-2 次/分钟) 和形式与 Lundberg B 波相似，并且在同一报告中描述了头部受伤患者的同步 MCA 速度和 ICP 振荡，其频率与 B 波相同 (3)。其他研究人员证实了这些结果，并进一步描述了各种环境下 MCA 流速的节律性振荡，包括头部受伤患者、正常休息志愿者以及睡眠期间 (14-18)。一些研究指出，TCD 测得的 B 波发生的频率范围比 Lundberg 在 ICP 记录中指出的更宽，并且频率比我们小组最初描述的更宽（3），因此建议将 B 波频率范围扩大到每分钟 0.33-3 个周期（0.005-0.05 Hz）（18）。其他研究人员报告称，颅内 B 波的频率高达每分钟 4 个周期（0.067 Hz）（19）。最近发表的关于通过功能性（f）MRI 结合 EEG 测量慢周期性 CBF 振荡的描述
亚历山大·波维茨基
2017 年至今 正教授，阿克伦大学机械工程系（本科航空航天系统课程），俄亥俄州阿克伦 地址：奥本科学与工程中心 (ASEC)，101，阿克伦大学，俄亥俄州阿克伦 44325-3903 2003 –2017 副教授（2009 年终身教授），阿克伦大学机械工程系，俄亥俄州阿克伦 2001-2003 年：副教授（终身教授），加拿大蒙特利尔康考迪亚大学机械与工业工程系 地址：1455 De Maisonneuve Blvd. W.，蒙特利尔，魁北克，加拿大 H3G 1M8 1997 – 2001 年：高级研究员（自 1999 年起），研究员（1997-1999 年），美国国家航空航天局兰利研究中心科学与工程计算机应用研究所 (ICASE)，弗吉尼亚州汉普顿ICASE 现名为国家航空航天研究所 (NIA)。地址：100 Exploration Way, Hampton, VA 23666
稳态母小波的视觉评估——...
表 4 分别列出了每个参与者使用能量、熵和方差特征的分类器性能。给出了每个母小波和特征集的最高准确度。性能最成功的分类器算法在准确度之下给出。表 4 的最后一列还给出了平均分类器准确度。在这些准确度最高的算法中，集成学习器算法的准确度最高，达 43 次。
波能量转换器：比较和设计方面
抽象可再生能源收集是当今科学家和研究人员的最吸引人之一。到目前为止，已经采取了许多从海浪中获得能量的策略。由于海洋的不可预测性质，在真正的海洋环境中设计和安装大多数这些能量收割机是很复杂的。任何波能量收集器的有效利用和可持续性都依赖于其在不可预测的偶尔波浪中的多功能性，最大能量提取的环境能力以及击中经济障碍。本文分享了有关波能转换器的类型，其工作，比较和设计波能转换器时要考虑的参数的讨论。它还共享了有关波动能量转换器设计及其转换可能性的各种论文收集的信息。关键字：波能转换器，海浪，波能，设计，比较。
在电信波长处的半导体量子光学
抽象的量子技术是物理和工程领域的扩展领域，该方案的开发是基于量子力学的增强或新颖应用的协议和设备的开发。这包括量子计算和量子通信。量子计算机承诺基于与光学和仿真问题相关的叠加以及大量分解的计算速度 - 对我们的经典加密方案构成威胁。量子通知通过根据量子力学定律提供无条件安全的通信通道来解决此问题。此外，量子通信将允许在远程量子计算机之间交换量子信息，从而启用分布式量子计算。连接量子计算机或处理器的基础结构称为量子网络。网络节点处的固定量子位用于执行信息处理或存储操作，而频率量子位连接节点并启用量子信息的传输。光子是出色的量子位，因为它们以光速传播并且具有较小的相互作用横截面。因此，量子网络需要光的量子状态来提供量子量。这些光的量子状态需要纠缠，难以区分和波长匹配，以使它们要么在网络中经历较低的传输损失，要么可以与其他量子技术（如基于原子的量子记忆）接触。在本文中，已经研究了单个自组装的光学活性半导体量子点的单个，无法区分或纠缠的光子的发射，我们选择的量子发射器。所研究的量子点在电信范围内发射或接近rubidium中的D 1-转换。在本论文中执行的实验的主要方面是通过使它们使它们的波长（可降低）来研究发射器到未来的量子网络中，并将它们整合到光子结构中并采用谐振激发方案，以使光子具有不预定的纯度纯度，难以置信的区别能力或实用的相关性。在电信范围内，我们研究了INASP纳米线量子点，其发射的发射从接近界面范围转移到电信O – band和c – band。单个光子发射以类似于其近红外对应物类似的量子点的衰减时间。此外，在电信C带中排放的INAS/GAAS量子点集成到压电 - 电动子板上，并通过使用商业
