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基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
激光处理技术的空间应用
当人类在月球勘探和火星迁移等行星上的活动时，有必要建立一个基地，包括出发和着陆运输飞机和运输路线。从地球运输物资的成本高和运输能力有限，因此有必要在当地获得和制造大量的建筑材料。作为解决方案，我们正在进行研究，重点是通过用激光射击和融化地球的地面土壤的层压和层压方法。基于激光的技术可以应用于目前在实际使用中的3D打印机技术，将来，预计太阳能激光器将在太空中使用。
增材制造 (AM) 是一种技术...
定向能量沉积 (DED) 是一种增材制造 (AM) 技术，传统上仅用于有限的行业和应用，例如航天工业，其中堆积（从头开始的增材制造）具有成本效益（图 1 (a)）。然而，它正在被应用于更加实际的应用，例如修复模具和涡轮叶片（图1（b））、增加耐热和耐磨等功能的涂层（图1（c））以及异种金属的增材制造（图1（d））。该系统具备熔覆（金属增材制造）能力，可替代淬火、焊接、连接、热喷涂、粉末烧结、涂层、冷喷涂等工艺，实现从切割到熔覆再到磨削的一条生产线在一台机器上完成。 ※除了上述预计的引进价格外，可能还需要工厂改造费用等。
奥地利加伯斯多夫电转气工厂提供可持续能源
| 旨在实现碳中和 “气田”通常是指地下化石天然气储备。加伯斯多夫的研究项目“可再生气田”暗示了由能源服务提供商 Energie Steiermark 牵头的项目合作伙伴的目标：有限能源的可再生替代品。该项目展示了如何通过采用成熟的可再生能源技术并根据当地情况将它们有效结合起来，在碳中和的基础上改造奥地利的能源系统。该项目的一个重要组成部分是日立造船 Inova (HZI) 的催化甲烷化技术，该技术首次在加伯斯多夫用于处理原始沼气。
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摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
