XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCWT
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
darren seah ee-gen
传记Darren Seah博士是国家医疗保健集团多诊所的高级顾问家庭医师，家庭医学发展部和区域总监（中央健康）。他在新加坡国立大学完成了医学硕士学位（家庭医学）的医学学位和研究生培训，随后在新加坡家庭医师学院进行了奖学金培训。精选出版物LimRBT，Chen C，Naidoo N，Gay G，Tang WE，Seah EJD，Chen R等。在具有2型糖尿病的亚洲队列中，肥胖和全因和心血管疾病相关的死亡率的人类学指数。糖尿病和代谢。2015; 41（4）：291-300。SiawMyl，Chew Dek，Toh MPHS，Seah Dej，Chua R，Tan J，Lee Eyq，Chan Sy，Lee Jyc。2型糖尿病患者的代谢参数在斋月期间具有不同程度的血糖控制：一项观察性研究。糖尿病调查杂志。2016; 7（1）：70-75。ChandranK，Tai K，Toh M，Phng F，Seah EJD，WuC。开发和验证初级保健工具，以鉴定患有低血糖相关的患病患者的2型糖尿病患者。内分泌学和代谢杂志。2019; 9（3）：43-50。 Chew QH, Chia LAF, Ng WK, Lee WCI, Tan PLL, Wong CS, Puah SH, Shelat VG, Seah EJD, Huey CWT, Phua EJ, Sim K. Perceived Stress, Stigma, Traumatic Stress Levels and Coping Responses amongst Residents in Training across Multiple Specialties during COVID-19 Pandemic - A Longitudinal Study.国际环境研究与公共卫生杂志。2020。doi：10.3390/ijerph17186572。AbdinE，Chong SA，Vaingankar JA，Shafie S，Seah EJD，Chan CT，Ma S，James L，Heng D，Subramaniam M. 2010年至2016年之间，新加坡在2016年至2016年之间，精神和身体疾病合并症的患病率的变化。新加坡医学杂志。2020。doi：10.11622/smedj.2020124。LuoM，Tan LWL，SIM X，NG MKH，Dam RV，Tai ES，Chia KS，Tang WE，Seah EJD，Venkataraman K.队列概况：新加坡糖尿病队列研究。BMJ打开。 2020; 10（5）：E036443。 doi：10.1136/bmjopen-2019-036443。 ChewQH，Chia Laf，Ng WK，Lee WCI，Tan Pll，Wong CS，Puah SH，Puah SH，Shelat VG，Seah EJD，Huey CWT，Phua EJ，Sim K.在Acgme-i Accredited Singapore中，对COVID-19的心理和配置对Covid-19的反应。 精神病学研究。 2020; 290：113146。 doi：10.1016/j.psychres.2020.113146。BMJ打开。2020; 10（5）：E036443。doi：10.1136/bmjopen-2019-036443。ChewQH，Chia Laf，Ng WK，Lee WCI，Tan Pll，Wong CS，Puah SH，Puah SH，Shelat VG，Seah EJD，Huey CWT，Phua EJ，Sim K.在Acgme-i Accredited Singapore中，对COVID-19的心理和配置对Covid-19的反应。精神病学研究。2020; 290：113146。 doi：10.1016/j.psychres.2020.113146。
V2VFormer：带有空间通道变压器的车辆到车辆合作感
摘要 - 促进感知的目的是通过利用附近连接的自动化车辆（CAV）的补充信息来实现整体感知的结构，从而赋予了更广泛的探测范围。尽管如此，如何合理地汇总自明观察仍然是一个开放的问题。在本文中，我们提出了一种新型的车辆对车辆感知框架 - 以基于TR ANSFORMER的CO Llaboration（COTR）称为V2VFormer。特别是。根据空间感知变压器（SAT）的位置相关性，它重新估算了特征的重要性，然后与通道的变压器（CWT）执行动态语义相互作用。，COTR是一个轻巧和插件的模块，可以将其无缝调整到带有可接受的计算开销的未货架3D检测器上。此外，通过各种驾驶条件进一步增强了大规模的合作感知数据集V2V-集合，从而为模型预处理提供了广泛的知识。定性和定量实验证明了我们提出的V2Vformer在模拟和现实世界情景中实现了最新的（SOTA）协作绩效，从而超过了所有对应方面的大量余量。我们希望这将推动未来网络自主驱动研究的进步。
使用CNN-LSTM技术
心脏病占全球死亡人数的30％。早期干预和心血管异常的检测可以预防这种死亡。当前的研究提出了一种新的方法，该方法将卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）结合在一起，以预测人心脏功能中异常。机器学习模型用于检测来自ECG和PCG信号的异常。这项研究中使用了两个突出的数据集，即Physionet 2016和Physionet 2017，用于培训和测试开发的机器学习模型。经验模式分解已用于预处理心脏声音信号和心电图信号。使用EMD可以将信号分解为其基本振荡组件，称为固有模式函数（IMF）。通过将信号与噪声比值与原始和过滤的PCG信号进行比较，可以评估该方法在降低噪声方面的有效性。特征提取是通过生成DeNO.信号的缩放图完成的。缩放图是通过连续小波变换（CWT）获得的。此后，一种称为CNN-LSTM的混合深度学习技术用于分类和训练模型。所提出的模型在分类和检测人心脏功能异常方面的精度为86％。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
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。
daas 防御自动寻址系统
ADP 自动数据处理 AF 空军 AFB 空军基地 AFSAC 空军安全援助中心 AMHS 自动消息处理系统 AIS 自动信息系统 AIT 自动识别技术 AMS 自动舱单系统 ANSI 美国国家标准协会 ARS 行动请求系统 ASC 认可标准委员会 ASCII 美国信息交换标准代码 ATAC 缩写运输会计代码 AV 资产可视性 BMOSS 计费和物资义务支持系统 CAC 通用访问卡 CCP 中央整合点 CIC 内容识别码 CISIL 国际物流集中集成系统 CMOS 货物运输操作系统 CommRI 通信路由指示器 CONUS 美国大陆 COTS 商用现货 CRIF 货物路由信息文件 CSP 中央服务点 CWT 客户等待时间 DAAS 国防自动寻址系统 DAASACP DAAS 盟军通信程序 DAASINQ DAA S 查询系统 DAMES DAAS 自动消息交换系统 DASD 国防部副助理部长 DData DoD数据服务 DDN 国防数据网络 DDSS DAAS 决策支持系统 DFARS 国防联邦采购条例补充 DFAS 国防财务和会计服务 DGate 国防部网关 DIC 文档标识符代码 DIMF
1使用深神经网络对ECG信号进行分类
心电图（ECG）是心脏病领域的必不可少的工具，因为它可以测量心脏的电活动。它涉及将电极放在患者的皮肤上，从而促进心律的测量和分析。这种非侵入性和无痛测试提供了有关心脏功能的基本信息，并有助于诊断各种心脏病。使用深度学习技术对心电图信号进行分类，近年来引起了极大的兴趣。通过深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，心电图分类任务表现出了令人鼓舞的结果。在本研究中提出了Googlenet，Alexnet和Resnet Deep-CNN模型作为可靠的方法，用于使用ECG数据准确诊断和分类心脏病。这些模型的主要目标是预测和分类普遍的心脏病，包括心律不齐（ARR），充血性心力衰竭（CHF）和正常的窦性节奏（NSR）。为了实现此分类，通过连续小波变换获得的2D缩放图图像被用作模型的输入。该研究的发现表明，在准确预测和分类与这些心脏条件相关的ECG信号方面，Googlenet，Alexnet和Resnet模型的精度为96％，95,33％和92,66％。总体而言，在ECG分析中，深度学习技术（例如Googlenet，Alexnet和Resnet模型）的整合具有提高诊断和分类心脏疾病的准确性和效率的希望，有可能导致改善患者护理和成果。
美国进口牛肉市场
需求是一年中的这个时候，即结束割伤（Chucks and Rounds）和碎牛肉。上周结束时圆形原始人的价值达到300美元/cwt，比11月中旬的圆形原始价值增长了25％。只有在2020年5月的共同零售业中，只有一轮圆满，而卡盘的价格比今天高。精益切割正在获得溢价，这意味着与过去相比，某些磨削量要依靠精益切割来满足需求，现在必须在其他地方看。更重要的是，进口支持者获得看涨的原因是，价格的运转使人们对牛肉价格的上涨风险提出了上涨。截至12月1日，饲料上的Cattle供应与一年前大约相同，库存很可能会从这里下降。现在不是缩短您的位置的时候，因此紧迫地继续竞标进口产品。市场笔记巴西可能会在2024年最后一个季度从巴西发货的速度以及可能转向保证金仓库的数量，可以填写配额。海关数据支持此期望。截至1月5日的本周的第一份报告显示，使用MFN配额清除了47,565吨牛肉，该配额用于所有没有自己的配额或自由贸易协定的国家。每周从巴西进口量，通常平均约4,000吨，12月的货物略低于19,000吨。与其他国家的进口相结合，预计每周的速度将在4,500至5,000吨之间。每周以这种速度，该配额将在1月底或最晚2月的第一周之前填写。澳大利亚在一月份附近的澳大利亚货物货物，因为澳大利亚屠宰场在假期之后逐渐恢复全部生产，一月的船舶通常是一年中最低的。目前的速度表明，1月份的货物将约为20,500吨，这与一年前的水平没有很大的不同。
每月美国羔羊市场更新
•7月份的生产，即使调整了额外的屠杀日。每月的staɵsɵcs在屠宰和整体生产中表现出了很大的跳跃，但额外的屠杀日有助于歪曲这些数字。本月的总屠杀率为185,100头，比一年前高25,000头（+15.5％）。7月份上市的羔羊和绵羊的平均活体重为120磅，比去年同期高3磅（+2.6％）。高屠杀和重量更重的组合导致总体疾病（活体重）的增长比2023年增长18％。Adgusɵng在两个添加的屠杀日期表明，生产率比去年同期增长了5.5％。区域供应shiōs。过去，我们强调了一个事实，即随着某些屠宰能力已搬到德克萨斯州，这已经引起了改变产品的影响。科罗拉多州曾经是迄今为止美国最大的羔羊/穆恩（Muʃon）的生产州，但它逐渐失去了地面。可以说，随着我们的羔羊/绵羊的屠杀，科罗拉多州的屠宰已经下降了。最近，美国农业部因征服性问题而停止了科罗拉多饲养场中羔羊的数量。可以理解的是，考虑到数量较小，参与者较少。右侧的图表说明了点。2010年在科罗拉多州在科罗拉多州的每月羔羊/绵羊Slaughter slaughter平均每月约为75,000。今年到目前为止，平均每月约为33K，下降了56％。德克萨斯州月度屠杀平均每月超过8,000，目前平均每月为25,000。联邦Inspecɵon与州Inspecɵon。上个月，我们注意到国家检查的区别与联邦政府检查。我们认为，随着生产商在关键的假期期间将更多的产品推向市场，这也可以强调州检查的屠杀的海洋性质是有用的。在科罗拉多州等关键州的生产中的销售也意味着依赖于过去十年左右的较小的州的较小州在占领的情况下获得了地面。在2010年，联邦政府检查的屠宰约占整体屠宰的92％。到2020年，该份额已下跌至85％。今年的份额平均为87％。•羔羊价格即使裁切持有，也会损失地面。8月的批发羊肉定价（切口）平均为549美元/cwt，这是4月以来最高的，比一年前高4.8％（第4页）。Hind Maddle的价值会落后于鞍座，过去20年中的差异目前处于最高水平。在今年早些时候高涨的活羔羊价格并没有保持步伐。Au -Gust的屠宰羔羊价格（SD基础）比去年同期下降了14％。