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用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26
基于统计特征和自回归模型的癫痫发作的分类和检测
癫痫的诊断和治疗在很大程度上取决于脑电信号样本中癫痫发作的鉴定。本文主要集中于鉴定癫痫发作和基于EEG信号的分类，该特征的三个重要统计特征优先考虑EEG信号的非平稳特征，即复杂性，能量波动和自回旋模型，以表示独特的癫痫发作模式。测量复杂性的样品熵（SE）的三个特征，一种平均Teager Energy（MTE）之一，它测量了与癫痫发作相关的暂时性能量波动，而四种自回归（AR）建模技术提出了一种新颖的癫痫发作方法。基于线性相关性，AR模型用于表示独特的癫痫发作模式。为了训练AR模型，将信号分为图像前（塞氏症前）和间歇性（非西部）段。在检测阶段，通过滑动窗口计算了EEG信号的MTE和SE特征样本，并利用AR模型预测以下样品。本文表明，MTE，SE和AR模型共同产生了有希望的癫痫发作结果。这种方法在识别癫痫发作和非塞亚零件方面的敏感性和特异性优于现有方法。所提出的方法有可能用于实时癫痫发作检测应用，从而促进癫痫患者的及时诊断和治疗。
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©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。Creative Commons公共领域的奉献豁免（H T P：//C R E A T I V E C O M M M M M M M M O M M M M M O M M M O M M M O R G/P U B/P U B L I C D O M A I N/Z E R O/1。0/1。0/）适用于本文提供的数据，除非在该文章中提供的数据可用。
TDP-43聚合播种会损害自动调节并导致TDP-43功能障碍
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637743 doi：Biorxiv Preprint
马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素：来自自回归分布滞后建模方法的证据
我们使用 1990 年至 2021 年的年度数据和 ARDL 边界测试方法，研究了马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素。我们的结果表明，从长远来看，国内投资、金融发展、贸易开放和外国直接投资对可再生能源消费具有重大的积极影响。相反，经济增长、工业发展、收入分配和碳排放的增加会导致可再生能源消费减少。因此，为了实现到 2030 年实现 85% 的能源来自可再生能源的雄心勃勃的目标，政府必须仔细监测并持续分析这些相互关联的宏观经济因素。这将使政策和干预措施得到有效调整，为成功过渡到清洁和可再生能源铺平道路。
Silvia Takahashi Rodriguez 作者
目标................................................................................................................. 6
stpotr：同时使用非自动回形变压器进行机器人跟随
摘要 - 在本文中，我们通过开发神经网络模型来大大扩展了机器人执行后续任务和该任务的变化的能力，从而从观察到的人类运动历史上预测未来的人类运动。我们提出了一个非自动回忆的变压器架构，以利用其并行性质，以便在测试时更容易训练和快速，准确的预测。所提出的结构将Human运动预测分为两个部分：1）人类轨迹，这是髋关节随时间的3D位置，以及2）人类姿势，这是所有其他关节在时间上相对于固定髋关节的3D位置。我们建议同时做出两个预测，因为共享表示可以改善模型性能。因此，该模型由两组编码器和解码器组成。首先，应用于编码器输出的多头注意模块改善了人类轨迹。第二，应用于与解码器输出相连的编码器输出的另一个多头自我发项模块有助于学习时间依赖性。我们的模型在测试准确性和速度方面非常适合机器人应用，并且相对于最先进的方法进行了比较。我们通过机器人后续任务证明了我们作品的现实适用性，这是我们提议的模型充满挑战而实用的案例研究。我们的模型预测的人类运动使机器人可以在情况下进行详细的人类运动，例如静止不动，即站立。它还使简单的控制策略能够琐碎地概括到人类关注的许多不同变化，例如后续行动。我们的代码和数据可在以下github页面上获得：https：//github.com/mmahdavian/stpotr
工艺编号 00261.002668/2024-04 国家权威...
3.6.根据 Jain 等人的说法。 al（2022），研究人员和开发人员致力于提高人工智能模型的质量。然而，此类模型的有效性取决于其训练所用数据的质量。事实上，通常，训练集在其原始收集状态下并不适合机器学习。因此，需要进行操作来选择数据、消除错误和噪音、平衡数据多样性（平衡）、调整信息格式等。这些操作构成了人工智能系统的预处理阶段，其结果直接影响生成模型的质量。这是因为不正确、格式不良或有偏差的数据往往会产生可疑的模型。
使用先进的自回旋运动平均值（AARMA）的ECA
摘要。网络入侵ICT经济和物理损害中的关键基础设施。需要进行广泛的研究来识别和减轻电网基础设施的入侵。现代解决方案是使用数据科学时间序列方法根据从传感器收集的电网数据来识别入侵。本文介绍了数据科学时序列建模方法的新愿景，以将其与现有的电力系统安全系统集成在一起。在本文中，高级自回旋移动平均值（AARMA）模型旨在检测给定数据集的可能入侵。攻击预测是一种模型，可以使用传感器的实时数据输入来预测可能的网络入侵。通过研究传感器数据集的统计特性，可能具有高精度约为90％的侵入检测。使用AARMA，操作员拥有一个extect Alert System的好处，以调整其骗局和其他资源分配，以应对影响低的入侵。MATLAB软件用于使用拟议的AARMA模型来监视IEEE 9-BUS和IEEE 33-BUS测试系统，以针对可能的网络攻击。