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World File Search SystemEGN
将 EEGNet 与 SPDNet 相结合，实现端到端……
摘要 — 想象语音是一种心理任务，个人在内部模拟提示的发音而无需实际发声。最近，由于其作为脑机接口 (BCI) 范例的简单性和直观性，它引起了广泛关注。因此，从脑信号中解码想象语音成为一项关键挑战，需要使用文献中记录的各种信号处理和机器学习技术来解决。最常用的神经成像方法是脑电图 (EEG)，因为它具有非侵入性、低成本和高时间分辨率。最近从 EEG 信号中解读想象语音的尝试部署了卷积神经网络 (CNN) 架构，例如浅层卷积网络、深度卷积网络和 EEGNet，而其他尝试使用交叉协方差 (CCV) 矩阵作为信号表示的替代形式。我们的新架构将 EEGNet 与 CCV 矩阵相结合，使用 SPDNet 架构中提出的双线性变换从后者中提取判别特征。我们的方法在两个公开可用的数据集上得到了验证，并且表现出与最先进的性能相当的性能，同时大大超越了两个数据集上的 EEGNet 性能。
ELEGNTON E200 CT 系统宣传册
2024 年 8 月 12 日 — 新一代 OptiWave™ 探测器技术。全新设计的 ELEGNTON E200 采用了精密技术传承下来的世界领先技术……
人工智能系统的机器学习 EGN 5216
作业描述 课程评估将基于两次考试和三个项目作业。 考试。课程考试将基于课堂上涵盖的机器学习概念（参见课程表）。考试中不包含任何编程问题。考试将包括一些多项选择题或简答题，以及一些计算题，学生需要进行一些计算才能得出答案。考试不会累积。 项目。三个项目将由课程讲师定义，数据将由课程讲师提供。每个项目都将基于课堂上涵盖的概念（项目 1：构建和评估分类器、项目 2：无监督学习、项目 3：神经网络）。对于每个项目，学生都需要展示一个演示并提交他们的代码存储库。代码应以可轻松下载和运行的形式上传到软件存储库（如 GitHub）。
QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
EGNSS 基础设施的演变
如今，全球导航卫星系统 (GNSS) 已深深融入我们的日常生活，在我们的手机、汽车、飞机、轮船和许多其他应用中找到它。导航系统可以引导我们到达目的地，帮助农民高效耕作，甚至加快救援行动。欧洲拥有自己的 GNSS 系统，即欧洲 GNSS，其中包括最先进的全球卫星导航系统伽利略和用于提高全球导航系统性能的区域卫星增强系统 EGNOS。伽利略对欧洲具有战略重要性，它为欧洲公民、行业和政府提供强大而准确的定位服务，而无需依赖美国的 GPS、中国的北斗或俄罗斯的 GLONASS 系统。它还使欧盟能够发展和保持其在如此高价值领域的专有技术及其工业能力。自 2016 年伽利略系统投入使用以来，其卫星群已发展到总共 28 颗中地球轨道卫星，提供丰富的服务，包括免费授时和定位服务、经过认证的信号或加密的政府地理定位，以及搜索和救援服务、短信功能和紧急警告广播。
egnss和copernicus应用
欧盟太空计划为欧洲提供了地球观察（EO），导航和将来的安全沟通中的尖端空间服务。该程序由不同的组件组成，包括：•欧洲全球导航卫星系统（EGNSS），该系统允许具有兼容设备的用户通过卫星信号确定其位置，速度和时间。它由两个要素组成，伽利略是一种最先进的全球卫星导航系统和EGNOS，这是一种基于卫星的增强系统，用于改善全球导航系统的性能，主要应用于航空中的基本应用。•哥白尼，欧盟的地球观察和监测计划，该计划依赖于自己的一套卫星以及各种技术和测量系统。
PSAEEGNet：基于金字塔挤压注意力机制的 CNN，用于 RSVP 任务中的单次试验 EEG 分类
脑机接口 (BCI) 技术通过解释脑电活动实现了人与计算机或其他外部设备之间的直接通信 (Cecotti and Graser, 2010; Manor and Geva, 2015)。BCI 技术在各个领域有着广泛的应用，例如运动方向识别 (Zhang et al., 2022a)、情绪识别 (Chen et al., 2019; Joshi and Ghongade, 2021; Tao et al., 2023) 和癫痫发作检测 (Xu et al., 2020; Dissanayake et al., 2021; Jana and Mukherjee, 2021; Wang B. et al., 2023)。同时，研究人员正在积极研究脑电图 (EEG) 在目标识别领域的潜在应用 (Lan et al., 2021)。在复杂环境中，计算机视觉容易受到环境干扰，
