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氢的解决方案 - 设备控制
Hyter是一家自2011年以来在氢领域运营的公司。它于2021年7月加入Pietro Fiorentini Group。使用基于阴离子交换MEM BRANE TECHNEICE（AEMWE）的过程，该公司开发了通过水电解生成绿色氢的解决方案。使用这些技术满足能量过渡过程中的多个需求。例如，它可以储存和消耗生产的氢，从而稳定了可再生能源产量的发电的可变性，通常不会随着消费而产生的Ali g。也有不受欢迎的应用程序，例如可持续移动性，行业耦合或解决方案以满足住宅用途。
构建基于 EEG 的 BCI 系统用于远程设备控制
在我们的生活中，有许多人由于先天缺陷或中风、事故后，完全失去了肢体活动能力，失去了交流能力。他们的一切活动包括个人卫生都完全依赖于家人或医生的照顾。然而，无法活动和使用语言为护理人员理解和照顾患者造成了难以逾越的障碍。这个过程可能需要很多年，给护理人员带来很多不便和疲劳。因此，通过脑电图（EEG）等“内在”信号了解“患者的想法”成为帮助他们重新融入社会的必要和重要因素。这种需求导致了脑机接口（BCI）应用的稳步增长[1]。
使用基于ERP的BCI的全面的家庭设备控制数据集，并应用了受试者间转移学习
大脑计算机界面（BCIS）有可能通过在大脑和计算机系统之间建立直接联系来彻底改变人类计算机的互动。最近的研究越来越关注BCIS的实际应用 - 例如，仅通过思想控制家庭设备。使用脑电图（EEG）的非侵入性BCI之一利用事件相关电位（ERP）来响应目标刺激，并在控制家庭设备方面表现出了希望。在本文中，我们提供了一个基于在线ERP的BCI的全面数据集，用于控制各种刺激呈现环境中的各种家用设备。我们从总共84位受试者中收集了在线BCI数据，其中60名受试者控制了三种类型的设备（电视：30，门锁：15和电灯：15），每个设备4个功能，14位受试者通过LCD监控器控制了6个功能的蓝牙扬声器，并通过LCD监控器进行4个功能，并通过4个受试者控制空调的空调，并通过4个功能通过4个功能。使用数据集，我们旨在通过采用两种不同方法的转移学习来解决ERP中受试者间可变性的问题。第一种方法是“范式转移学习”，旨在将模型推广到相同的刺激呈现范式内。第二种方法是“交叉范式转移学习”，涉及将模型从4级LCD环境扩展到不同的范式。结果表明，转移学习可以有效地增强基于ERP的跨不同受试者和环境的ERP的普遍性。
产品概述 - Altech Corp.
控制面板 工业自动化 设备控制 输送系统 分拣机 自动门控制 电机控制器 接触器控制 人机界面 (HMI) 控制 医疗和诊断 起重/移动和运输设备 高架和龙门起重机控制 金属加工 木材生产 纺织品生产 食品加工 印刷 医用激光和 X 射线设备 包装设备 半导体制造设备 泵站控制 起重/移动设备 塑料和橡胶加工 物料搬运 电子生产设备 纸张和纸板生产设备 检查/测试设备 压缩机控制 洗衣/干洗设施 运输设备控制 建筑/建筑材料处理
预览产品 - Altech Corp.
控制面板 工业自动化 设备控制 输送系统 分拣机 自动门控制 电机控制器 接触器控制 人机界面 (HMI) 控制 医疗和诊断 起重/移动和运输设备 高架和龙门起重机控制 金属加工 木材生产 纺织品生产 食品加工 印刷 医用激光和 X 射线设备 包装设备 半导体制造设备 泵站控制 起重/移动设备 塑料和橡胶加工 物料搬运 电子生产设备 纸张和纸板生产设备 检查/测试设备 压缩机控制 洗衣/干洗设施 运输设备控制 建筑/建筑材料处理
ESP32-S3-BOX-3 AIOT开发套件用户指南
帮助我们。您可以通过向左或向右滑动来在这些选项之间移动。例如，您可以访问设备控制屏幕，点击灯以打开或关闭灯。之后，您可以返回菜单，输入媒体播放器屏幕，然后播放音乐或调整系统音量。
TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于各种目的的监测脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来增强神经认知功能）和设备控制。
TechDispatch 关于 Neurodata 的报道
I. 用于多种目的的监测大脑电活动的技术，包括神经监测（实时评估大脑功能）、神经认知训练（使用某些频带来改善神经认知功能）和设备控制。
RX 系列使用可信内存功能 Rev.3.00
通过在代码闪存的一部分中存储需要高度保密的软件（例如加密算法处理软件、涉及技术诀窍的设备控制处理软件、付费中间件等），可信存储器 (TM) 功能可防止第三方的未经授权的访问和软件更改。本应用说明介绍了如何在受 TM 保护的区域中存储软件以及如何使用该区域内的软件。
技术参考：TR-008
人工智能（AI）是计算机科学，统计和工程的分支，它使用算法或模型来执行任务和展示行为，包括学习，做出决策和做出预测。由于技术的进步和全球医疗设备控制趋势（MD）控制，在MD中使用AI应用程序需要进行更多更新的阐述，以在患者/消费者保护和促进创新之间取得平衡。