大脑信号(例如脑电图(EEG))和人类语言已被广泛探讨了许多下游任务,但是,它们之间的联系并未得到很好的探索。在这项研究中,我们探讨了脑电图和语言之间的关系和依赖性。要在表示水平上研究,我们引入了MTAM,MTAM是一个最终的transformer a strignment m odel,以观察两种方式之间的协调表示。我们使用各种关系对齐的寻求对准技术,例如规范相关性分析和浪费stein距离,作为转化特征的损失函数。在下游应用程序,情感分析和关系检测上,我们在两个数据集中获得了新的最新结果,即Zuco和K-Emocon。我们的方法在K-Emocon上的F1得分提高了1.7%,对Zuco数据集的F1得分提高了9.3%,以进行分析,而Zuco的FON得分为7.4%。此外,我们还提供了性能改进的插入:(1)特征分布显示了对齐模块发现和编码脑电图与语言之间关系的有效性; (2)对齐权重显示不同语言语义和脑电图频率特征的影响; (3)大脑地形图提供了大脑区域连通性的直观演示。我们的代码可在https://github.com/ jason-qiu/eeg_language_alignment上找到。
美国地质调查局地图。引用比例和四边形名称:跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD,“展览 1:跑道 10-28 视线 USGS 地形图”,日期为 2022 年 9 月 6 日。美国农业部自然资源保护局土壤调查。引用:跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD,“展览 2:跑道 10-28 视线土壤图”,日期为 2022 年 9 月 6 日。国家湿地清单地图。引用名称:跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD,“附件 4:跑道 10-28 视线国家湿地清单地图”,日期为 2022 年 9 月 6 日。州/地方湿地清单地图:跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD,“附件 5:跑道 10 28 视线佐治亚溪流和湿地”,日期为 2022 年 9 月 6 日 FEMA/FIRM 地图:跑道 10-28 视线项目申请旱地 AJD,“附件 6:跑道 10-28 视线 FEMA 洪水灾害地图”,日期为 2022 年 9 月 6 日。100 年洪泛区海拔为:单击此处输入文本。(1929 年国家大地测量垂直基准)照片:
•PGDCS:印度海得拉巴大学(中央大学),印度海得拉巴(1999)•博士学位(地理):Sri Krishnadevaraya大学,印度安纳塔普尔,印度阿纳塔普尔(1996)•ICAR-NET:ICAR-NET:农业科学委员会•New Delhi(1995年)•UGC-NET•1994年:和Sc. netesh•M.S.和Hra Pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradab pradcrab, (地理):印度阿纳塔普尔(Anantapur)Sri Krishnadevaraya大学(1992年)专业经验首席科学家兼负责人(I/C) - 从2023年1月12日到直到到目前为止;首席科学家(2012年1月11日至11日),高级科学家(2006- 2012年),科学家(Sr.量表)(2001-2006),科学家(1997-2001)在印度那格浦尔市ICAR-national土壤调查与土地使用计划局。研究领域的遥感和GIS技术在自然资源管理中的应用,它包括地貌学,地形图,数字地形分析,土地资源清单,数字土壤图,土壤景观建模,农业生态学研究,土地退化图,土地使用/土地使用/土地覆盖研究,水土地覆盖研究,水域管理,水域管理,设计和土壤信息信息系统和地球系统和地球系统。国际经验
脑电图(EEG)在记录大脑活动中起着至关重要的作用,并且是脑部计算机界面(BCI)技术的发展。但是,EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题,我们提出了一个实用的解决方案,了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络(WGAN)。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训,其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号,得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离(FID)测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565,分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项,我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度(PSD)图中,wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明,通过增强小型数据集以提高分类器的概括性,WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
审查区域内的潜在管辖水域和/或湿地被评估为不属于管辖范围。解释:此次确定的审查区域包括两个线性湿地,标记为 WT-A1(0.169 英亩)和 WT-A2(0.006 英亩),以及四个线性河段,标记为 ST-A1(0.003 英亩)、ST-A2(0.001 英亩)、ST-A3(0.001 英亩)和 ST-A4(0.001 英亩),这些河段在 2022 年 2 月的 Core Consultants, Inc. 湿地划界报告中。2005 年,整个审查区域被评定为 105 号公路和 I-25 立交的道路改进,从而创建了本次评估的所有六个线性水生资源。根据对多年航空摄影、美国农业部网络土壤调查数据、美国地质调查局地形图、美国地质调查局 NHD、NWI 测绘、2022 年 2 月 Core Consultants, Inc. 湿地划界报告和 2002 年 6 月 22 日现场访问的分析,工程兵团已确定所有六种水生资源都是在 105 号公路和 I-25 立交项目平整期间在高地建造的线性路边排水设施。根据工程兵团条例 33 CFR 第 328.3(b) 条和相关的 Rapanos 指南,上述水生设施不属于工程兵团管辖范围,因为它们建在高地,仅排水高地,并且没有相对永久的流量。
最近的研究表明,社交辅助机器人 (SAR) 可用于各种操作环境,在这些环境中,促进人机交互和建立融洽关系取决于引发积极感觉。不同的人以不同的方式表达和感受情绪,这一事实造成了巨大的偏见,即使借助人工智能技术,也很难识别和区分情绪。这是最大的挑战之一。使用客观指标而非主观指标(如生物信号)作为情绪特征鉴别器可以缩小这一差距。先前的研究调查了使用 EEG 测量对 HRI 中的情绪进行分类,方法是查看一系列分类方法,例如使用 MLP 模型和全局优化算法应用于支持向量机、随机森林、决策树、K 最近邻和深度神经网络等方法,应用于原始和派生信号特征(例如,效价、唤醒、PSD 等)。本文介绍了一种新方法,该方法采用 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 来处理从 EEG 获得的地形图。据我们所知,该方法尚未在该领域进行研究。所提出的模型实现了令人印象深刻的 99.2% 的分类准确率,成功区分了积极和消极情绪,并表明将 EEG 数据转换为图像可能是一种可行的解决方案,因为它允许使用更准确的分类模型。所提出的模型的结果与最佳的最先进的模型一致。
摘要 埃及尼罗河三角洲地区需要一种高精度数字高程模型 (DEM) 用于多种环境应用,特别是用于研究海平面上升和地面沉降现象的危险影响。由于埃及没有官方发布的国家 DEM,因此在地理信息系统 (GIS) 环境中使用九种空间插值方法 (SIM) 为该地区创建了一个原始的高精度局部数字高程模型 (LDEM)。插值过程是在数字化超过 220 幅比例为 1:25,000 的地形图之后进行的,从这些地图中提取了超过 810,000 个高程(点高程)点。每个 SIM 都应用了多个参数和标准,以达到最佳设置,从而生成用于环境应用的 LDEM。使用大约 200 个已知的 GPS/水准地面控制点 (GCP),将开发的 LDEM 与八个免费的全球数字高程模型 (GDEM) 进行了比较,在对所有使用的数据集应用垂直和水平基准匹配以及异常值检测程序后,对 GDEM 和 LDEM 残差进行了统计评估。此外,还计算了可靠性指数 (RI),以确定尼罗河三角洲地区的最佳 DEM。完成的结果表明,EARTHEnv-DEM90 获得了最高的 RI 5.47,是最佳的全球 DEM。对于局部 DEM 的插值方法,结论是 Kriging-b
摘要 采用遥感、地理信息系统 (GIS) 和更传统的实地工作技术相结合的方法来评估厄立特里亚中部高地的地下水潜力。对 Landsat TM 和 Spot 的数字增强彩色合成图和全色图像进行解释,以生成岩性和线性构造等专题地图。评估了先进星载热辐射和反射辐射计 (ASTER) 数据用于岩性和线性构造测绘的潜力。从数字高程模型中得出地表曲率、坡度和排水系统等地形参数,并用于绘制地形图。比较了从等高线中得出的数字高程模型 (DEM) 和在航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 中获取的数字高程模型 (DEM) 在位置、排水网络和线性构造提取方面的关系。在不同岩石类型中现场测量了裂缝模式和间距,并与线性构造进行了比较。访问了选定的泉水和水井,以研究它们的地形和水文地质环境。收集了井日志、抽水试验、旱季和雨季的地下水位深度以及井的位置。所有专题图层(包括水文地质数据)都整合到地理信息系统中并进行分析。生成地下水潜力图并与产量数据进行了比较。根据大型挖井的水位波动和氯化物质量平衡法估算地下水补给量。P
勾选所有适用项。必须从以下列表中选择至少一个框。完成第 III 部分中的相应表格,总结第 IV 部分中的数据来源,并在指定时附上已完成的附录 A 和/或 B。☒ 审查区域完全由旱地组成(即,整个审查区域内没有溪流、河流、湿地、湖泊、池塘、潮汐水、沟渠等水)。理由:清理并维护了 7 英亩的场地,用于现有的住宅移动房屋公园。根据顾问的提交,数据点 1 的场地土壤为非水化土壤,在 10 英寸处观察到高色度(10YR 6/4)。数据点 2 的场地土壤为非水化土壤,色度较高,为 8 英寸(10YR 5/3),无涂层沙粒超过 30%。此外,顾问提交的数据表上未观察到水文指标。LiDAR 和地形图也表明该场地完全是高地。☐ 审查区域内的《河流和港口法》管辖范围内有“美国可通航水域”(填写第 III.A 节中的表格)。☐ 审查区域内的《清洁水法》管辖范围内有“美国水域”(填写第 III.B 节中的相应表格)。并根据需要填写和附上附录)。☐ 在审查区域内评估了潜在的管辖水域和/或特征,并确定其不属于管辖范围(填写第 III.C 节中的相应表格。并根据需要填写和附上附录)。
本研究展示了航空磁测在希尔曼州立公园定位 19 世纪晚期油气井中的应用。研究区域位于宾夕法尼亚州西南部,为定位遗留油井提出了一些独特的挑战。宾夕法尼亚州许多遗留油井的位置记录并不存在。现有的记录往往不完整且不准确,旧井通常在未进行有效封堵的情况下被废弃。现在,未封堵的遗留油井可能充当与现代油气作业相关的流体和气体的垂直运移路径。希尔曼州立公园的油井在 20 世纪初被废弃,几乎没有留下井场痕迹。然而,钢制井套管通常留在现场。1940 年至 1960 年间,希尔曼州立公园 50% 的土地面积被露天开采煤炭。煤炭覆盖层的清除也将露天开采区域中直至煤炭深度的上部井套管清除。在重新分级作业期间,这些井被埋在矿山废料下。如今,希尔曼州立公园的大部分地区都被树木和茂密的植被覆盖,使用地面搜索定位井非常困难、耗时,而且往往徒劳无功。本研究中使用的航空磁测根据垂直钢制井套管的独特磁特征确定了井的位置,包括采矿区的埋井。航空磁测的结果与航空摄影、历史地图和高分辨率地形图相结合
