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基于SSVEP的BCIS
摘要 - 稳定的视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS），由于其快速通信速率和高信噪比，近年来已经大量研究了基本的研究。传输学习通常用于通过来自源域的辅助数据来提高基于SSVEP的BCI的性能。这项研究提出了一种通过转移模板和转移的空间过滤器来增强SSVEP识别性能的间接转移学习方法。在我们的方法中，通过多个协方差最大化训练空间过滤器，以提取与SSVEP相关的信息。培训试验，单个模板和人工构造的参考之间的关系涉及培训过程。将空间过滤器应用于上述模板以形成两个新的传输模板，并通过最小平方的回归获得了传输的空间滤波器。可以根据源主题和目标受试者之间的距离来计算不同源主题的贡献得分。最后，为SSVEP检测构建了四维特征向量。为了证明所提出的方法的有效性，采用了公开可用的数据集和一个自收集的数据集进行绩效评估。广泛的实验结果验证了提出的改善SSVEP检测方法的可行性。
煤矿开采生存机器人-V Sai Anjani -Ijarst
煤炭是世界上最重要的化石燃料之一，它在人类生产中起着至关重要的作用，尤其是在工业供暖，城市天然气生产，发电和许多其他领域中。然而，煤的使用，尤其是煤炭燃烧过程中硫化物和氮氧化物的排放会导致一系列环境问题。煤炭是印度最基本的商业不完善资源。，它是世界内第三大的煤炭生产国。煤炭占控制时间的70％以上。分配了每个工人，以满足矿山功能内部的某些部分，并准备好配备框架。全球各个部门。但是，它还与固有危害有关，包括气体泄漏，结构不稳定和爆炸性灰尘。为了提高安全性并最大程度地减少事故的风险，本文提出了开发用于煤矿监测的原型监视机器人。机器人使用四个直流齿轮电动机，一个电动机驱动器，一个ESP32网络摄像头，面包板和各种传感器，包括湿度，MQ2和温度传感器，以收集有关矿山环境条件的真实时间数据。收集的数据通过ESP8266 WI -FI模块传输到中央监测系统，从而实现了连续的监视并及时检测潜在危害。本研究打算使用RTOS机器人模块开发煤矿安全监测系统，从而增强安全监控并减少煤矿中的事故。煤矿安全机器人是一种新型方法，旨在解决该行业的固有危害。煤矿开采监视机器人将采用无线传感器网络，由许多微型传感器节点组成，其特征在于其尺寸较小和成本效益。与DC齿轮电动机，ESP32网络摄像头和一系列传感器（包括湿度和温度传感器）的组合，机器人可作为环境条件的监视器。真实的 - 通过ESP8266 WI -FI模块传输时间数据将确保与中央监测系统进行快速通信，从而可以快速检测各种危害。通过无线传感器网络，拟议的系统彻底改变了煤矿开采中的安全协议，提供了可扩展且成本的 - 有效解决方案，以减轻风险并增强工人的安全性。
完整脑理论的基本解释
摘要 我们希望提出一种基于涉及蛋白质-蛋白质相互作用的大脑间超快自发信息通路来绑定内在信息的机制。质子是用于在像大脑这样的复杂水介质中传输比特单元的便捷量子对象。这种介质中的声子-极化子相互作用增加了信息复杂性，涉及复杂的蛋白质相互作用，这些相互作用对于超流体般的高速公路至关重要，使意识过程能够穿透大脑区域，这些区域是由不同的受调控的基因组而不是单个区域特定的基因组成的。大脑皮层中的蛋白质通路连接在一个由数千种蛋白质组成的网络中。为了理解大脑间通信的作用，我们假设界面水晶格中的质子电流是由声子-极化子振动引起的，在电磁场存在的情况下，声子-极化子振动可以导致超快速通信，其中热量子比特、物理感觉和质子是用于在复杂水介质中传输比特单元的便捷量子对象。由于准质子绕闭合环运动的能量而引起的热振荡频率与电磁振荡频率相对相等，这证实了准极化子的存在。声子极化子是与晶格振动模式耦合的电磁波。然而，当它们由质子专门产生时，它们被称为声子耦合准粒子，即与振动运动耦合。我们从准粒子开始，向上移动到亚细胞、细胞和神经元结构中的生物分子通信，导致多尺度信息“位”的负熵纠缠。信奉量子势化学，稳态下负增益上固有信息的相互依赖性代表了微观随机量子热涨落的中观集合，通过负熵衍生的、温度相关的、耗散的量子势能来表达。后者取决于扩散函数和温度的时间导数，从根本上解释了完整脑理论。关键词：量子势化学；量子热涨落；热量子比特；本征信息；Grotthuss机制；负熵增益；准极化子；质子；耗散量子势能；共振；完整脑理论。