课程取材于不同公司的实际使用案例,深入了解这些技术在不同组织环境中的实际应用,以及潜在的好处和风险。课程经过精心组织,分为主题模块(每个 3 小时),可根据您的特定需求进行定制,提供有关各种 ICT 主题的简明执行摘要。
摘要:脑机接口(BCI)是一种颠覆传统人机交互的新技术,其控制信号源直接来自于用户的大脑。由于不同用户的生理心理状态、感觉、知觉、表象、认知思维活动以及大脑结构和功能存在差异,通用的脑机接口在实际应用中很难满足不同个体的需求,因此需要针对特定用户定制个性化的脑机接口。目前,很少有研究对个性化脑机接口所涉及的关键科学技术问题进行阐述。本文将以个性化脑机接口为研究对象,给出个性化脑机接口的定义,并详细介绍其设计、开发、评估方法和应用,最后讨论个性化脑机接口面临的挑战和未来发展方向。希望本研究能为个性化脑机接口的创新研究和实际应用提供一些有益的思路。
摘要:对于具有肌萎缩性侧面硬化症(ALS)的受试者,言语和非言语通知受到很大的损害。基于视觉诱发电位(SSVEP)的大脑计算机界面(BCIS)是成功的替代增强通信之一,可帮助ALS与他人或设备进行通信。对于实际应用,噪音的影响大大降低了基于SSVEP的BCI的性能。因此,开发基于SSVEP的强大BCI对于帮助受试者与他人或设备进行交流非常重要。在这项研究中,提出了基于噪声抑制的特征提取和深度神经网络,以开发出强大的基于SSVEP的BCI。为了抑制噪音的影响,提出了一种denoising自动编码器来提取降解功能。为了获得实用应用的可接受识别结果,深层神经网络用于发现基于SSVEP的BCI的决策结果。实验结果表明,所提出的方法可以有效地抑制噪声的影响,并且基于SSVEP的BCI的性能可以大大改善。此外,深神经网络的表现优于其他方法。因此,提出的基于SSVEP的BCI对实际应用非常有用。
我们在材料科学领域开展世界一流的研究,并通过以下方式推动新技术的开发,解决紧迫的国家能源和安全挑战:• 发现材料并探索其特性,• 开发新的表征工具和材料的实际应用,• 理解和利用量子现象,以及• 提供世界一流的用户设施。
强化学习(CAP 6629)3学分先决条件:CAP 5625本课程中的学生研究理论属性和强化学习的实际应用。课程主题包括马尔可夫决策过程,动态编程,使用表格方法的时间差异学习,计划和学习以及深入的强化学习。
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能(AI)和机器学习(ML)概念的全面理解,涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验,从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
https://www.eng.mcmaster.ca/news/enews/engineering-disthingueld-university-professor-recogniged-as-a-a-member-of-the-mer-of-the-cor-of-canada/ short-canada/简短引用:对于他在电气工程领域的进步,以实现电气工程和应用物理学领域,并领导着多个学术和专业的机构。 更长的引用:Jamal Deen是电气工程和应用物理学的全球著名领导者。 麦克马斯特大学的教授,他是半导体设备和电路及其应用领域的世界一流专家。 从理论和建模到实际应用,他的广泛成就对光学检测,成像和传感系统的发展以及无线技术的发展产生了深远的影响。 他在众多学术和专业机构中的领导地位同样享有盛誉,尤其是作为加拿大皇家学会科学学院的主席。https://www.eng.mcmaster.ca/news/enews/engineering-disthingueld-university-professor-recogniged-as-a-a-member-of-the-mer-of-the-cor-of-canada/ short-canada/简短引用:对于他在电气工程领域的进步,以实现电气工程和应用物理学领域,并领导着多个学术和专业的机构。更长的引用:Jamal Deen是电气工程和应用物理学的全球著名领导者。麦克马斯特大学的教授,他是半导体设备和电路及其应用领域的世界一流专家。 从理论和建模到实际应用,他的广泛成就对光学检测,成像和传感系统的发展以及无线技术的发展产生了深远的影响。 他在众多学术和专业机构中的领导地位同样享有盛誉,尤其是作为加拿大皇家学会科学学院的主席。麦克马斯特大学的教授,他是半导体设备和电路及其应用领域的世界一流专家。从理论和建模到实际应用,他的广泛成就对光学检测,成像和传感系统的发展以及无线技术的发展产生了深远的影响。他在众多学术和专业机构中的领导地位同样享有盛誉,尤其是作为加拿大皇家学会科学学院的主席。
谈话之后是一个引人入胜的问答环节,学生询问了有关SCM原则的实际应用,新技术的集成以及在SCM角色中表现出色所需的技能的问题。Girisha先生提供了详细的答案,并鼓励学生从事与供应链管理有关的实习和项目以获得动手经验。
及其有效性的基础研究。请注意,我们不需要对该技术的实际应用进行演示。此外,该项目针对的是有效或合理地签订多年合同的研究项目,并且适当的研究费用和研究期限必须被认为适合进行研究。因此,我们还将考察对S型的需求、主要研究者的研究管理能力以及导致示范的里程碑。
摘要 — 无人机的视觉对于无人机相关应用(例如搜索和救援、在移动平台上着陆等)非常重要。在本工作中,我们开发了无人机在移动平台上着陆以及复杂环境中无人机物体检测和跟踪的集成系统。首先,我们提出了一种基于 LoG 的鲁棒深度神经网络进行物体检测和跟踪,与典型的基于深度网络的方法相比,它在对物体尺度和光照的鲁棒性方面具有很大的优势。然后,我们还在原有的卡尔曼滤波器的基础上进行了改进,并设计了一个基于迭代多模型的滤波器来解决运动估计实际情况下未知动态的问题。接下来,我们实现了整个系统,并在两种复杂情况下进行了基于 ROS Gazebo 的测试,以验证我们设计的有效性。最后,我们将提出的检测、跟踪和运动估计策略部署到实际应用中,以实现无人机对支柱的跟踪和避障。事实证明,我们的系统在实际应用中表现出很高的准确性和稳健性。