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卡瓦贾·阿西夫指责 PTI 破坏与政府的和平谈判
随着第三轮谈判宣布定于 1 月 16 日举行，政府与反对派之间的谈判进程获得了动力。周日，阿迪亚拉监狱的大门打开，正义运动党 (PTI) 谈判委员会得以与该党的创始主席会面，取得了突破。国民议会议长阿亚兹·萨迪克最初宣布 1 月 15 日为谈判日期，但应委员会成员的要求，他将会议改期至 1 月 16 日。会议定于上午 11 点在议会大厦宪法室举行。PTI 将在即将举行的会议上正式以书面形式提出其要求。据反对派谈判小组发言人 Sahibzada Hamid Raza 称，PTI 创始人批准继续谈判并提出了两个关键要求：1. 释放所有政治犯，包括伊姆兰·汗本人。 2.成立司法委员会，调查2023年5月9日和2024年11月26日的事件。PTI谈判委员会周日宣布，调查进展
Asif Husain博士
Asif Husain博士，教授（2013年1月 - 启用）土木工程系Jamia Millia Islia，N。Delhi。 前院长和校长（自2月以来以来 2020-2023。） ，Rajouri J＆K的BGSB大学工程技术学院，以及Rajouri J＆K的BGSB大学工程技术学院的前工程学院前部主管部。 于1992年以一流的区别从Jamia Millia Islia毕业于土木工程，并获得了M. Tech。 Z。H.工程技术学院的结构工程学位，A。M。U.，Aligarh，1995年。 他授予哲学博士学位（博士学位 d）来自德里的IIT。 他感兴趣的领域包括结构分析，结构力学，材料强度，具体技术，有限元分析，压力分析和微型标本测试技术等。 他已经为多家领先的公司完成了咨询工作，并从印度政府的住房与城市减轻部赞助的机构中获得了研究赠款。 学术资格CMI 5级管理和领导奖，由AICTE-UKIERI 2021进行。 ph。 D.（结构力学）于2004年被德里印度理工学院授予压力分析哲学博士。 论文的主题Asif Husain博士，教授（2013年1月 - 启用）土木工程系Jamia Millia Islia，N。Delhi。前院长和校长（自2月以来2020-2023。），Rajouri J＆K的BGSB大学工程技术学院，以及Rajouri J＆K的BGSB大学工程技术学院的前工程学院前部主管部。于1992年以一流的区别从Jamia Millia Islia毕业于土木工程，并获得了M. Tech。Z。H.工程技术学院的结构工程学位，A。M。U.，Aligarh，1995年。 他授予哲学博士学位（博士学位 d）来自德里的IIT。 他感兴趣的领域包括结构分析，结构力学，材料强度，具体技术，有限元分析，压力分析和微型标本测试技术等。 他已经为多家领先的公司完成了咨询工作，并从印度政府的住房与城市减轻部赞助的机构中获得了研究赠款。 学术资格CMI 5级管理和领导奖，由AICTE-UKIERI 2021进行。 ph。 D.（结构力学）于2004年被德里印度理工学院授予压力分析哲学博士。 论文的主题Z。H.工程技术学院的结构工程学位，A。M。U.，Aligarh，1995年。他授予哲学博士学位（d）来自德里的IIT。他感兴趣的领域包括结构分析，结构力学，材料强度，具体技术，有限元分析，压力分析和微型标本测试技术等。他已经为多家领先的公司完成了咨询工作，并从印度政府的住房与城市减轻部赞助的机构中获得了研究赠款。学术资格CMI 5级管理和领导奖，由AICTE-UKIERI 2021进行。ph。D.（结构力学）于2004年被德里印度理工学院授予压力分析哲学博士。论文的主题
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。