国家空间定位、导航和授时 (PNT) 咨询委员会于 12 月初召开会议;其使命是就 GPS 相关政策、规划、管理和资金向美国政府提供独立建议。咨询委员会主张保护、强化和增强 GPS,并提高 GPS 性能 (https://www.gps.gov/governance/advisory)。虽然 ION 不会游说立法者或监管机构,但我们在 ION 通过在我们领先的技术期刊《导航:导航研究所杂志》和我们的各种技术会议上发布信息来推动导航的艺术和科学。ION 数据库目前有超过 19,000 篇与 PNT 相关的论文。ION 成员可以访问所有这些内容。这让我想到了其他倡导 PNT 的组织最近开展的活动:IEEE、弹性导航和授时基金会 (RNTF) 和 GPS 创新联盟。
只要你开始寻找,西门子技术无处不在。我们乘坐的汽车采用西门子软件设计,在采用西门子自动化系统的工厂中制造,如果是电动汽车,则由可再生和分散的西门子智能电网充电。我们在智能建筑中工作,这些建筑让我们感到舒适和健康,碳中和也让地球保持健康。我们乘坐西门子火车和飞机出行,这些火车和飞机都采用了西门子技术。我们依赖西门子的创新技术迅速推向市场的救命药物,并通过我们的计算机断层扫描 ( CT ) 和核磁共振成像 ( MRI ) 扫描仪提供重要诊断,从而为世界各地的患者提供快速而准确的护理。
在Junos OS中,对任何特定路由协议并非特定的路由功能和功能统称为独立于协议的路由属性。这些功能通常与路由协议相互作用。在许多情况下,您将独立的属性和路由策略结合在一起以实现目标。例如,您使用独立于协议的属性来定义静态路由,然后使用路由策略,可以将静态路由重新分配到路由协议,例如BGP,OSPF或IS-IS。
背景:脑机接口(BCI)系统帮助运动功能障碍患者与外界环境进行交互。随着技术的进步,BCI系统已在实践中得到应用,但其实用性和可用性仍然受到很大挑战。使用BCI系统前往往需要大量的校准时间,这会消耗患者的精力和耐心,并容易导致焦虑。针对这一问题,我们提出了一种与受试者无关的零校准方法。方法:提出一种双分支多尺度自编码网络(MSAENet)实现与受试者无关的运动想象分类,旨在实现BCI的即插即用。首先,该网络由一个多尺度分支和一个自动编码器(AE)组成,用于从不同角度进行特征学习。其次,以EEG信号与8-30 Hz频段内常见空间模式之间的协方差作为空谱特征,并将特征预提取信息作为MSAENet的输入。最后,网络引入中心损失函数提升分类能力。在三个公开数据集BCIV2a,SMR-BCI,OpenBMI上测试网络泛化能力。结果:结果表明,所提网络在三个数据集上均表现出良好的效果,在受试者独立的情况下,MSAENet在BCIV2a和SMR-BCI数据集上优于其他四种比较方法,而在OpenBMI数据集上F1得分值高达69.34%;分类性能最好的受试者相关结果明显优于其他四种先进的比较方法。我们的方法在保证较少的参数量和较短的预测时间的同时,能够保持较好的分类精度。结论:MSAENet验证了以下三点:(1)空间频域特征可以从原始EEG信号中提取有效信息。(2)双分支多尺度特征融合可以更全面地提取特征。 (3)中心损失函数的引入弥补了Softmax分类器只考虑类间距而忽略类内距离的缺陷,实现了零校准,有效解决了BCI应用中需要大量校准时间的问题。
Mar 11, 2024 — 沉阳新松半导体设备有限公司成立于2023年,是一家专注于半导体晶圆传输专用设备的研. 发、生产、销售与技术服务的高新技术企业。公司前身为新松机器人自动化股份有限 ...
与空气无关的能源供应系统与高密度储能相结合,当没有表面支撑而淹没时,可以大大增加耐力,这对于大多数军事和离岸的水下操作至关重要。军事潜艇的战斗效率取决于其长期浸没和隐藏的能力,而高级监视和检测系统的发展将需要最少的接触,例如在鼻涕/充电阶段,以及无声的,无振动的推进机制和低红外排放。在北极地区或深水中探索油井和矿产源的海上操作需要长时间耐力,无空气依赖的能源供应系统。Commer cial潜艇或具有此类系统的栖息地用于长期支持潜水员或机器人的释放和控制,从而可以进行任何表面上的天气条件进行工作。自动远程操作的水下车辆(AROV),即小型无人潜艇和军事离岸行动,还取决于具有高能量密度储存的推进系统,从而可以在水下进行远距离操作。通过信号控制和/或配备人工智能的军事Aroovs正在开发用于监视任务,战术调查任务或武器De Livery。几乎没有排放的东西可以隐藏的能力是此类车辆的另一个重要要求。离岸行业正在寻找可以替代当前使用的潜水技术的系统,这些技术价格昂贵,而且在许多情况下都是危险的。因此
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 分类是非侵入式脑机接口 (BCI) 系统中广泛使用的技术。由于 EEG 记录在不同受试者之间具有异质性并且标记数据不足,因此设计一个使用有限的标记样本独立于受试者执行 MI 的分类器是可取的。为了克服这些限制,我们提出了一种新颖的独立于受试者的半监督深度架构 (SSDA)。所提出的 SSDA 由两部分组成:无监督和监督元素。训练集包含来自多个受试者的标记和未标记数据样本。首先,无监督部分,称为列时空自动编码器 (CST-AE),通过最大化原始数据和重建数据之间的相似性从所有训练样本中提取潜在特征。采用维度缩放方法来降低表示的维数,同时保留其可辨别性。其次,监督部分使用在无监督部分获得的潜在特征,基于标记的训练样本学习分类器。此外,我们在监督部分使用中心损失来最小化类中每个点到其中心的嵌入空间距离。该模型以端到端的方式优化网络的两个部分。在训练阶段模型未见过的测试对象上评估了所提出的 SSDA 的性能。为了评估性能,我们使用了两个基于 EEG 的基准 MI 任务数据集。结果表明,SSDA 优于最先进的方法,并且少量的标记训练样本足以实现强大的分类性能。
校园角落 教堂大楼 已支付水电费 2024 财年:7 月 - 9 月 燃油费:14,845.41 美元 教区总费用:908.59 美元 水费:1,262.89 美元 总计:17,016.89 美元 7 月至 9 月第二次燃料和水电费总计:2,995.50 美元(不包括教区牧师住宅或教区中心) 维护基金信封:教堂目前正在为新的电子 LED 户外招牌筹集资金。总成本为 11,000 美元。到目前为止,我们已经达到了目标,筹集了 11,000 美元!感谢大家对我们教区的财富管理。您的什一税非常重要,因为它有助于我们的运营预算和开支。项目 x 妇女节委员会已捐赠资金更换圣所和教堂内台阶上的地毯 x 女士门廊 #280 已捐赠资金用于圣所对长凳、祭坛和窗户下的地板进行深度清洁。x 教区长住宅庭院和教区中心庭院的景观美化已完成,由纳伯斯的圣玛格丽特安提阿教区捐赠,由 Msgr. Dougherty 和 James Rogan Landscaping 负责
摘要 — 基于运动想象的脑机接口 (MI-BCI) 需要校准程序来为新用户调整系统。此过程非常耗时,并且会阻止新用户立即使用系统。由于 MI 信号的主体相关特性,开发独立于主体的 MI-BCI 系统以减少校准阶段仍然具有挑战性。已经开发了许多基于机器学习和深度学习的算法来从 MI 信号中提取高级特征,以提高 BCI 系统对主体的泛化能力。然而,这些方法基于监督学习并提取可用于区分各种 MI 信号的特征。因此,这些方法无法在 MI 信号中找到共同的潜在模式,并且其泛化水平有限。本文提出了一种基于监督自动编码器 (SAE) 的独立于主体的 MI-BCI 来绕过校准阶段。建议的框架在 BCI 竞赛 IV 中的数据集 2a 上得到了验证。模拟结果表明,在九个受试者中的八个中,我们的 SISAE 模型在平均 Kappa 值方面优于传统的和广泛使用的 BCI 算法、常见空间和滤波器组常见空间模式。
