XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFBC
FBCNet：用于脑机接口的多视图卷积神经网络
摘要 — 缺乏足够的训练样本和嘈杂的高维特征是基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的运动想象 (MI) 解码算法面临的主要挑战。为了应对这些挑战，受 MI 的神经生理特征的启发，本文提出了一种用于 MI 分类的新型滤波器组卷积网络 (FBCNet)。FBCNet 采用多视图数据表示，然后进行空间滤波以提取光谱空间判别特征。这种多阶段方法即使在训练数据有限的情况下也能有效地训练网络。更重要的是，在 FBCNet 中，我们提出了一种新的方差层，可以有效地聚合 EEG 时域信息。通过这种设计，我们在四个 MI 数据集上将 FBCNet 与最先进的 (SOTA) BCI 算法进行了比较：BCI 竞赛 IV 数据集 2a (BCIC-IV-2a)、OpenBMI 数据集和两个来自慢性中风患者的大型数据集。结果表明，通过实现 76.20% 的 4 类分类准确率，FBCNet 为 BCIC-IV-2a 数据集设定了新的 SOTA。在其他三个数据集上，FBCNet 的二分类准确率提高了 8%。此外，我们使用可解释的 AI 技术提供了第一份关于健康受试者和中风患者之间判别性 EEG 特征差异的报告。此外，FBCNet 源代码可在 https://github.com/ravikiran-mane/FBCNet 上找到。
Force XXI 战斗指挥旅及以下 (FBCB2)
开发过程的一个关键原则是以增量和演进的循环方式构建、测试和学习；该系统是通过一系列功能日益强大的硬件和软件版本开发的。为了将工程师和作战人员聚集在一起，士兵通过动手实验、TRADOC 组织的“用户评审”以及其他方法参与整个过程。动手评估会在早期测试想法，并根据士兵的反馈做出更改。培训包与演进开发同时构建，以便能够迅速改进和验证，并确保它们及时用于个人和单位培训。通过这种方式，我们的系统具有满足其最关键用户（士兵）所需的功能、性能和支持！