XiaoMi-AI文件搜索系统
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最坏情况的基于机器学习的框架...
教授Arakh Arakh教授计算机科学与工程系计算机科学与工程摘要 - 该系统正在为人们与计算机之间的用户友好面孔带来友好的面孔。它利用各种图像处理策略，包括面部检测，眼睛提取，实时转换眼球运动，转化为不引人注目的人类机器界面。此软件使用标准网络摄像头用于图像。可以通过面部移动来完成鼠标光标控制，通过向左，向上，向下和右侧移动头部以及通过眼睛控制鼠标的事件来完成。计算机直接与负责视觉和运动活动的大脑部分交谈，将数字，字母和语音发音转换为正确的神经信号，使一个可以通信，存储，访问和检索信息，为各种通信活动提供信息，例如发送或接收信息，浏览互联网，观看喜欢的电视节目或电影等，等等。该算法的最大部分借助决策树提供了最佳的眼睛位置结果，以便检测到眼睛运动并翻译小鼠手势。除此之外，它可以通过眨眼的眼睛来加载和擦除应用程序。
光标BCIS的长期无监督重新校准
皮质内脑机构界面（IBCIS）需要频繁地重新校准，以维持由于随着时间的推移积累而导致的神经活动变化而保持稳健的性能。补偿这种非机构性将使您无需进行监督的重新校准期，在这种情况下，用户无法自由使用其设备。在这里，我们介绍了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），以推断用户在IBCI使用期间朝着哪些目标转向。然后，我们使用这些推断的靶标对系统进行重新训练，从而使无监督的神经活动适应。我们的方法在两个月内以大规模的闭环模拟和人类IBCI用户的闭环模拟以优于最高的最新技术。利用跨越五年IBCI记录的离线数据集，我们进一步显示了最近提出的重新校准的数据分配匹配方法如何在长时间尺度上失败；只有目标推断方法似乎能够实现长期无监督的重新校准。我们的结果表明，如何使用任务结构将嘈杂的解码器引导成一个高度表现的解码器，从而克服了临床翻译BCI的主要障碍之一。
1-D和2-D光标控制的脑计算机接口
•移动或受限环境的新接口•在正常环境中增强交互•带宽 /多任务处理•加快界面•增强的情境意识•提高任务安全和可靠性，通过早期发现不良状态和自适应自动化< / div> < / div>
使用基于 EEG 的方法进行计算机光标控制。
摘要 — 在当代，计算机和硅技术已成为 21 世纪不可或缺的一部分，并且发展迅速，可用于发展的每个领域。本文介绍了使用由神经元电活动产生的脑电图控制计算机/笔记本电脑软件架构的技术现象。脑电图仪非常复杂，难以读取和识别，本文通过对信号进行 FFT 变换来使用。EEG 与计算机实时交互，以控制光标执行左键单击、双击和右键单击的效果。该技术可用于为瘫痪或手臂截肢者提供辅助平台，以操作笔记本电脑以及控制各种应用程序。
在眼睛注视跟踪中的调查以控制光标运动
计算机科学与工程系教职员工1学生，计算机科学与工程系2,3,4,5 Vidya Vikas工程技术研究所，印度卡纳塔克邦迈索鲁，摘要：在由一个物理挑战的人控制鼠标时，实际上是一个艰难的人。要为无法物理使用鼠标使用的人找到解决方案，我们建议使用眼动动作该鼠标光标控制。眼目光是使用眼动以控制鼠标的访问计算机的另一种方法。对于那些细触摸屏的人来说，鼠标无法访问，眼睛凝视是一种替代方法，可以使用眼睛的运动来操作用户计算机。眼运动可以被视为人力计算机通信的关键实时输入介质，这对于身体残疾的人尤为重要。为了提高用户计算机对话中眼睛跟踪技术的可靠性，移动性和可用性，使用网络摄像头提出了一种新颖的眼部控制系统，而无需使用任何额外的硬件。所提出的系统专注于仅使用用户的眼睛提供简单便捷的交互式模式。所提出的系统的使用流旨在完美遵循人类的自然习惯。提议的系统描述了虹膜的实现和光标的实现，该系统可根据IRIS位置进行，可用于使用网络摄像头在屏幕上控制光标，并使用Python关键字实施：脆弱性，Web应用程序，虚拟鼠标，人类计算机交互
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译
弹性通信和无人机舰队为未来搜索...
摘要 在现代搜救 (SAR) 行动中，快速部署、态势感知和急救人员 (FR) 安全是取得成功的最重要先决条件。在欧盟项目中，CURSOR 自主机器人资产、检波器和弹性通信得到了开发和组合，以增强 FR 团队的作战能力并提高从灾区救出尽可能多的幸存者的概率。在本文中，作为 CURSOR 项目 (H2020) 的一部分，描述了两个这样的平台，它们具有高机动性和多种功能：紧急网关，一种用于工作现场部署的强大便携式通信中心，以及无人机舰队，一种多无人机、多角色空中无人机组合，用于区域测绘、持续监测和重型传感设备和工具运输。这些技术目前正在开发中，并已作为 CURSOR 项目的 SAR 套件的一部分进行原型设计，该套件将于明年开始现场测试活动。关键词：搜索和救援 (SAR)、弹性网络、工地通信、无人驾驶飞行器 (UAV)、无人机、应急响应人员、地震。1. 简介
使用python-oracledB中的Oracle数据库23AI向量
＃vector.py import import impas intim intray导入oracledb un =“ scott” cs =“ localhost/orclpdb1” pw = getPass.getPass.getPass（f“ Enter for {un}@{cs}：”） = array.Array（'d'，[4.25，5.75，6.5]）＃64位float vector_data_8 = array.Array.Array（'B'，[7，8，9]）＃8位签名的整数Vector vector vector_data_data_bin = array = array.Array.Array.Array（ oracledb.connect（user = un，password = pw，dsn = cs）as conn：cursor = conn.cursor（）cursor.execute.execute（“如果存在samem sample_vector_tab”）cursor.execute.execute（“”） int8），vbin vector（24，二进制））“”）cursor.execute（“插入sample_vector_tab values（：1，：1，：2，：3，：3，：4）”，[vector_data_32，vector_data_64，vector_data_64，vector_data_8，vector_data_8，vector_data_data_data_bin] curnecter.exectectectectectectectectem.tecter.exab.excute.exectab.try * curry.tab.tab.tabry.tabry.tab）光标中的行：
深度学习分类对持续无创脑机接口控制的好处
图 1 | BCI 数据的持续深度学习分类。在线 BCI 任务期间记录的 EEG 数据滑动窗口用于训练 Schirrmeister 等人（2017 年）报告的浅层 CovNet 架构。这些窗口长 500 毫秒，每 40 毫秒移动一次。根据提供的数据训练了两种类型的模型。“运动模型”使用与在线 BCI 实验相同的运动皮层电极蒙太奇进行训练。“所有模型”均使用所有可用电极进行训练。在连续步骤中，浅层 CovNet 架构使用密集层和 softmax 变换执行时间卷积、空间滤波、平方非线性、均值池化、对数变换和线性分类。在测试期间，训练后的模型为每个窗口提供类成员的估计概率。在模拟光标控制环境中，具有最高估计概率的类（红色圆圈）用于将虚拟光标移动到该最高估计概率的方向，并与该最高估计概率成比例。通过改变试验分类所需的总概率阈值（神经网络输出随时间的总和），探索了神经网络预测和控制系统之间的功能映射。低概率阈值模拟更快的光标控制，而高阈值模拟更慢的光标控制（有关更多详细信息，请参阅文本）。