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噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
基于三重损失深度学习的脑电图身份认证
摘要：脑电信号作为一种新型的生物特征被用于生物特征认证。为了解决传统分类网络难以有效拓展分类数目的问题以及提高工程实用性，本文提出一种基于注意力机制和三重态损失函数的脑电数据认证方法。该方法首先将脑电信号输入深度卷积网络，利用长短期记忆网络结合注意力机制将其映射到512维欧氏空间，得到包含身份信息的脑电信号特征向量；然后利用三重态损失函数调整网络参数，使得同类信号特征向量之间的欧氏距离减小，不同类信号之间的欧氏距离增大。最后，使用公开的脑电数据集对该识别方法进行评估。实验结果表明，该方法在保持识别率的同时，有效拓展了模型的分类数目，提高了脑电认证的实用性。
键值记忆网络中的生物学习
在神经科学中，经典 Hopfield 网络是标准的生物学上可行的长期记忆模型，它依靠赫布可塑性进行存储，依靠吸引子动力学进行回忆。相比之下，机器学习中的记忆增强神经网络通常使用键值机制来存储和读取记忆，只需一步。与传统变体相比，这种增强网络实现了令人印象深刻的记忆壮举，但它们的生物学相关性尚不清楚。我们提出了一种基本的键值记忆实现，它使用生物学上可行的三因子可塑性规则的组合来存储输入。当网络参数进行元学习时，相同的规则就会恢复。我们的网络在自动联想记忆任务上的表现与经典 Hopfield 网络相当，并且可以自然扩展到持续回忆、异联想记忆和序列学习。我们的结果表明，作为生物长期记忆的模型，经典 Hopfield 网络是一种引人注目的替代方案。
通过...
本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。
产品定义NBN
•NGN NBN服务为您提供了由NBN Co.NBN的目的是向澳大利亚消费者和企业提供平等且普遍存在的互联网访问。•请注意，该产品是最好的努力，即交通类4或TC4，消费者等级产品 - 不应用于实时，延迟敏感的业务应用程序。•NGN NBN连接性可以使用光纤电缆，同轴电缆，铜对通常用作标准电话线或固定的无线技术，具体取决于客户所在的技术。•使用共享访问网络提供NGN NBN。数据传输速率，延迟，延迟变化（抖动）和线衰减取决于许多因素，并且在白天，位置或其他因素中可能有所不同。NGN NBN可能不适合某些对此类网络参数敏感的应用程序。除非您的服务指定静态（即不变）IPv4地址，我们可以使用动态IPv4地址，CG-NAT或等效服务提供可能会定期更改的服务。动态IPv4地址的定期更改是正常的网络行为，而不是故障。
非侵入性脑刺激的生理效应...
经颅磁刺激 (TMS) 是一种调节人类大脑活动和行为的非侵入性方法。然而，刺激效果在不同研究和个体之间差异很大，从而限制了 TMS 在研究或临床环境中的大规模应用。我们发现低频刺激对感觉和认知大脑区域的功能连接有相反的影响。生物物理建模随后确定了这些区域特定效应背后的神经机制。刺激额叶皮质会降低局部抑制并破坏前馈和反馈连接。相反，相同的刺激会增加局部抑制并增强枕叶皮质的前向信号传导。最后，我们将功能整合确定为一个宏观网络参数，以预测刺激对个体受试者的区域特定影响。总之，我们揭示了 TMS 调节如何关键地依赖于目标区域的连接特性，并提出了一种成像标记来提高非侵入性脑刺激对研究和临床应用的灵敏度。
io-link Master ICE3-8Iol-G65L-V1D
根据IO-Link标准V1.1，该模块是具有8型A类IO-Link主端口的Profinet IO FieldBus模块。fieldbus模块在字段级别中的Profinet IO FieldBus系统和IO-Link设备的控制器之间充当接口。集成的Web服务器和IODD解释器启用了FieldBus模块的完整配置并附加了IO-Link设备，而无需使用特殊的软件工具。还显示了有关模块状态的信息，并且可以配置网络参数，例如IP地址和子网掩码。该模块能够存储所有配置，启用无高级PLC的独立使用。mutlilink同时通过不同的通信协议提供数据访问，例如PROFINET IO，MODBUS/TCP和OPC UA到多个控制器。用于提供功率的L编码的M12连接器插头可实现高达2 x 16的当前额定值。输入和输出配备了A编码的M12连接器插头。使用D编码的M12连接器插头实现了与FieldBus的连接。每个通道的状态信息通过LED显示为诊断功能。
探测量子网络几何形状的光谱维度
摘要我们考虑了一个开放量子系统的环境，该系统由“量子网络几何形状”（QNGF）（QNGF）描述，其中节点是耦合的量子振荡器。QNGF的几何性质在网络的拉普拉斯矩阵的光谱特性中反映出来，该特性显示有限的光谱维度，还确定了QNGF的正常模式的频率。我们表明，可以通过将辅助开放量子系统耦合到网络并探测低频制度中的正常模式频率来间接估计一个先验的未知光谱维度。我们发现网络参数不会影响估计值；从这个意义上讲，它是网络几何形状的属性，而不是振荡器裸露频率或恒定耦合强度的值。数值证据表明，估计值对高频截止的小变化以及嘈杂或缺失的正常模式频率都具有牢固的变化。我们建议将辅助系统与一个具有随机耦合强度的网络节点的子集搭配，以揭示和解决正常模式频率的足够大的子集。
以人为本的设计方法对单人飞行员操作的开发和评估
摘要：高昂的飞行员培训成本与薪酬给航空公司带来了沉重的财务负担，促使人们对单飞行员运行（SPO）进行积极研究。实现SPO无疑需要开发新的概念框架，而如何在新Agent之间重新分配系统功能以获得最优的系统设计成为系统生命周期初期的首要问题。针对这一问题，本文首次将以人为本的设计（HCD）方法应用于典型进近着陆场景的SPO开发与评估。首先，采用层次任务分析（HTA）与抽象层次（AH）相结合的方法，识别由目前的双机组运行（TCO）过渡到未来SPO的5个功能需求和6个功能假设，从而开发SPO模型。随后，将TCO和SPO模型转化为两个网络模型，利用社会网络分析（SNA）从网络层面和节点层面评估系统功能重新分配的结果。两个层次的网络参数表明，本文开发的未来SPO比目前的TCO具有稳定性更好、飞行员工作量更少、安全性更高的优势。