XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System雷吉
地中海雷吉奥·卡拉布里亚大学
在本文中，提出了基于混合域的深度学习（DL）神经系统，以从脑电图记录（EEG）记录中解释手部运动制备阶段。该系统利用从时间域和时频域中提取的构建，作为混合策略的一部分，以区分暂时窗口（即，EEG时期）前面的手部副群（开放/关闭）和休息状态。对于每个EEG时期，分别通过波束成形和连续的小波变换（CWT）估算了运动皮层中相关的皮质源信号和相应的时频（TF）图。设计了两个卷积神经网络（CNN）：具体而言，第一个CNN在时间（T）数据的数据集（即EEG来源）上进行了训练，并被称为T-CNN；第二个CNN通过TF数据数据集（即脑电图源的TF-MAP）进行了训练，并称为TF-CNN。分别从T-CNN和TF-CNN中提取的两组特征和TF-特征分别在单个特征向量（表示为TTF-Features矢量）中串联，该功能用作输入，用于输入标准的多层clas-si i sii-siie-siifination-Filefips。实验结果表明，与基于时间和仅频率的基准基准方法相比，我们所提出的杂种域DL方法的性能有了显着的性能提高，达到76.21±3.77％的平均准确性。
雷吉的技术冒险农场机器人。......
- 不要画出他们的农场机器人，让学生在 Minecraft 等在线构建平台或 Maker Space 构建项目中创建它 - 使用教育机器人（如 Edison 机器人）练习您希望农场机器人执行的一些编码命令（移动物体、举起物体等） - 让在工作中使用机器人技术的农业工人进入课堂，介绍他们的职业生涯 - 像 Reggie 一样与您的班级一起参观农场，探索您所在地区农场目前正在使用的机器人和其他技术 - 本课程可作为“未来农场”的先行课程或配套课程，可在 BCAITC 网站 www.bcaitc.ca/resources 上下载。 “Reggie 的技术冒险”由 AITC Newfoundland 作为加拿大农业扫盲月计划的一部分制作。