XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电信
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响
1，2，3最后一年的学生，4 4 4位CMR工程技术学院教授，海得拉巴摘要：目前通常用于使用手动处理设备切割草的技术。该项目旨在使用蓝牙模块功能来制造由Android应用控制的草切割机系统，该功能通过使用太阳能在电动机的帮助下运行。在前几天，草切割机由燃料和电能运营，这些燃料和电能是昂贵的，需要高维护。太阳能电池板用于给电池充电，因此无需向外部充电。与其他能源相比，基于太阳能的能源更易于使用，更有利，并且易于使用。通过使用太阳能电池板，我们可以利用阳光免费发电。捕获的太阳能用于为电池充电以进行草切割操作。机器的移动由自动模式或手动模式完全控制。蓝牙控制器通过Android应用程序运行该机器的运动和方向。整个系统的控制设备是微控制器。蓝牙模块和直流电动机连接到微控制器。通过蓝牙模块从Android电话应用程序接收到的数据被作为输入到控制器的输入，并且控制器在太阳能切割器的直流电动机上作用。在完成任务时，控制器加载了使用嵌入式“ C”语言编写的程序。关键字：Arduino，太阳能电池板，电池，DC电机，蓝牙模块，电机驱动器，继电器。
柔软的弹力电极使用电信号模拟触摸感觉
聚合物电极将激光切割成弹簧形的同心设计，并连接到硅基板上。“此设计可增强电极的可伸缩性，并确保电流靶向皮肤上的特定位置，从而提供局部刺激以防止任何疼痛。” Abdulhameed Abdal博士说。加州大学圣地亚哥分校的机械和航空航天工程系的学生和该研究的另一位联合首先作者。Abdal和Blau与UC San Diego Nano Engineering本科生Yi Qie，Anthony Navarro和Jason Chin合成电极的合成和制造。
Telkomnika电信计算电子和控制
Stemansy旨在检测数字媒体中的隐藏消息，在信息安全领域提出重大挑战。本文介绍了一种对抗性的切解系统，该系统利用对抗性训练和有效的有效网络的功能提取功能。我们利用有效网络从图像中提取可靠的特征，随后由密集的神经网络对其进行分类，以区分隐志和非稳定摄影含量。为了增强系统对对抗性攻击的弹性，我们实施了一个自定义的对抗训练环，该训练循环使用快速梯度符号方法（FGSM）生成对抗性示例，并将这些示例集成到培训过程中。我们的结果表明，所提出的系统不仅可以在检测隐志含量方面具有很高的准确性，而且还保持了对抗性扰动的鲁棒性。利用最先进的深度学习体系结构和对抗性训练的双重方法为稳固性领域提供了重大进步，从而确保了对数字图像中隐藏信息的更可靠检测。
用于采矿的电信网络，使智能采矿成为现实
©2025 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
管理电信公司的多电池存储系统，以减少总能源成本
在停电的情况下，将电池用作备用，是电信公司采用的一种常见做法，需要保持其服务始终活跃。此外，只要尊重安全使用规则，这些电池也可以用于其他目的，例如参与能源市场以减少电费。在这种情况下，当能源成本更高并在能源成本更低时充电时，可以使用电池，这被称为需求响应机制。我们在这项工作上的重点是优化安装备用电池以参与需求响应机制，以降低公司的总能源成本。我们正式陈述了相关的优化问题，并提出了两种解决方法的解决方法：一个混合企业计划和一种启发式程序来解决大型实例。基于法国电信运营商的真实数据的模拟证明了使用电池通过参与需求响应机制来降低公司的能源成本的相关性。所提出的启发式被证明在经济上是相关的，并且在计算上有效，是用于大规模问题的混合企业计划的良好替代方法。关键字：多电池储能系统，需求响应机制，优化，混合智能程序，启发式
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
Telefónica，劳动力披露计划的主要电信公司2024 Awards
马德里，2025年2月13日。- Telefónica是2024年《劳动力披露计划》（WDI）奖中最杰出的电信公司，该奖项旨在改善公司在其劳动力和供应链方面的透明度和责任，以提高全球优质的就业机会。telefónica的总体得分为94％，比该行业平均水平和所有参与公司的分数超过32点，因此重申了其对劳动力的承诺，连续第四年。电信公司在“劳动力行动”和“价值链数据”类别中获得了两个特殊提及。WDI强调了Telefónica的实施，以改善工作环境的行动和计划。它还重视有关价值链关键方面的所有信息的提供。
降低电信行业供应链风险
地缘政治动荡，包括贸易战、政治不稳定和国际冲突，也可能造成严重破坏。美国和中国之间持续的贸易紧张局势凸显了全球供应链的脆弱性。征收关税和贸易限制增加了半导体和稀土矿物等关键部件的成本，影响了电信公司的盈利能力。此外，COVID-19 疫情凸显了全球供应链对不可预见事件的脆弱性。疫情引发的封锁以及制造、物流和劳动力供应的中断导致半导体和显示面板等关键部件严重短缺，严重影响了智能手机、5G 设备和其他电信设备的生产和交付。