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基于脑电信号的个人热舒适度预测
与仅使用问卷相比，需要对热舒适条件进行定量测量才能获得更有效的测量结果。本研究旨在使用脑电图 (EEG) 信号进行初步研究，以预测室内环境中的个人热舒适度。个人的满意度或不满意度描述了个人对热条件暴露的热舒适度。本研究应用的分类方法是 k-最近邻分类。所得结果表明，大脑的枕叶（以 O2 通道为代表）和额叶（以 FC5 通道为代表）被怀疑可以量化个人热舒适度。量化是在 O2 通道中的 delta（0-4 Hz）和 theta（4-8 Hz）频带以及 FC5 通道中的 beta（13-30 Hz）频带中生成的。k-最近邻算法的准确率为 85%，适合预测个人热舒适度。
工作计划说明
第三部分，ch。5桥接整章：添加了一个辅助结构维修和替换的部分，该部分包括概述，定义，替换和紧急替换编程指南。将所有先前的辅助结构引用移至新部分。2/14/2025 2第三部分，ch。7 CIGP B.6：用Jessica Beck-Galindo替换为D6本地计划管理员9/12/2024 1第三部分，第三部分，Ch。 9经济发展部分B：用Jessica Beck-Galindo替换了Xiomara Nunez为D6本地计划管理员9/12/2024 1第三部分，CH 12 FED AID OFF SHS SHS A部分：从180多天更改为270以上的紧急救援资金。 10/10/2024 1第三部分，ch。 16圈第I部分：用Jessica Beck-Galindo替换为D6本地程序管理员9/12/2024 1第三部分，第三部分，Ch。 19维护部分A.2：添加了子弹以提供FC5资金的编程指南，使维护合同11/22/2024 1第三部分，CH.18位置信息表目录，F节：WP23屏幕的更新到“财务项目位置” 9/12/202/2024 1 17 CIGP B.6：用Jessica Beck-Galindo替换为D6本地计划管理员9/12/2024 1第三部分，第三部分，Ch。9经济发展部分B：用Jessica Beck-Galindo替换了Xiomara Nunez为D6本地计划管理员9/12/2024 1第三部分，CH 12 FED AID OFF SHS SHS A部分：从180多天更改为270以上的紧急救援资金。10/10/2024 1第三部分，ch。16圈第I部分：用Jessica Beck-Galindo替换为D6本地程序管理员9/12/2024 1第三部分，第三部分，Ch。19维护部分A.2：添加了子弹以提供FC5资金的编程指南，使维护合同11/22/2024 1第三部分，CH.18位置信息表目录，F节：WP23屏幕的更新到“财务项目位置” 9/12/202/2024 1
机器学习和复杂网络测量在 DMT 实验的 EEG 数据集中的应用
人们对迷幻药的医疗用途越来越感兴趣，因为使用迷幻药治疗精神疾病的初步研究已显示出积极的结果。具体来说，这些物质之一是 N,N-二甲基色胺 (DMT)，它是一种激动剂血清素迷幻药，可以引起意识状态的重大改变。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的计算方法，作为一种探索性工具，使用 EEG 数据揭示 DMT 引起的大脑活动变化，并为这种迷幻药的作用机制提供新的见解。为了回答这些问题，我们提出了一种两类分类，基于 (A) 连接矩阵或 (B) 从中得出的复杂网络度量作为支持向量机的输入我们发现这两种方法都能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 显示出最高的 AUC (89%)，表明复杂网络测量最能捕捉由于使用 DMT 而发生的大脑变化。在第二步中，我们对对此结果贡献最大的特征进行了排名。对于案例 (A)，我们发现高 alpha、低 beta 和 delta 频带的差异对于区分吸入 DMT 之前和之后的状态最为重要，这与文献中描述的结果一致。此外，颞叶 (TP8) 和中央皮质 (C3) 之间的连接以及中央前回 (FC5) 和侧枕叶皮质 (T8) 之间的连接对分类结果贡献最大。文献中发现 TP8 和 C3 区域之间的连接与 DMT 消费期间可能发生的手指运动有关。然而，文献中没有发现皮质区域 FC5 和 P8 之间的连接，推测与志愿者在 DMT 消费期间的情感、视觉、感官、知觉和神秘体验有关。对于案例 (B)，接近中心性是最重要的复杂网络度量。此外，我们发现使用 DMT 时社区更大、平均路径更长，而没有使用 DMT 时则相反，这表明功能分离和整合之间的平衡被破坏了。这一发现支持了以下观点：在迷幻药的作用下，大脑皮层活动变得更加熵大。总体而言，我们开发了一种强大的计算工作流程，可以解释 DMT（或其他迷幻药）如何改变大脑网络，并深入了解其作用机制。最后，这里应用的相同方法可能有助于解释服用其他迷幻药的患者的 EEG 时间序列，并有助于详细了解服用药物后大脑神经网络的功能变化。
NAVFACINST 11300.37A 1993 年 12 月 9 日 NAVFAC...
E3A LABONR FKM12 NAVPETOFF FA6 NASLANT FKM13 SPCC FA7 NAVSTALANT FKN2 CBC FA10 SUBASELANT FKN3 OICC FA18 NAVPHIBASELANT FKN7 NEESA FA24 COMNAVBASELANT FKN10 NAVBBASELANT FKN10 NAVB11 NAVB71 NAVCIVENGRLAB FB10 NAVSTAPAC FKP1B WPNSTA FB13 SUBBASEPAC FKP1J NAVORDSTA FB21 NAVPHIBASEPAC FKP16 NAVSSES FB28 COMNAVBASEPAC FKR1A NAS FB30 NAVSHIPREPFAC FKP1B NAVBACV16 NAVBCV FKR3A NAVAIRENGCEN FB45 TRIREFFACPAC FR3 NASRESFOR FC3 COMNAVACTEUR FR4 NAF FC5 NAVSUPACTEUR FT6 NASCNET FC7 NAVSTAEUR FT9 NAVAVMUSEUM FC14 NASEUR FT13 NATTC FD4 OCEAN FCENST 2018华盛顿特区 FT31 NTC FF3 NAVSTACNO FT37 NAVSCOLCECOFF FF6 NAVOBSY FT38 NAVSUBTRACENPAC FF32 FLDSUPPACT FT39 NAVTECHTRACEN FF38 USNA FT55 NAVSCSCOL FF42 NAVPGSCOL V3 COMCABHOFTA F24 NAVSCOL FGAVMS NAVSCOL V5 MCAS FJA4 海军家园 V8 CG MCRD FKA8F5 SUBASE V16 CG MCB FKM9 NSC V23 CG MCLB
优化...
开发委员会和用于测试运动图像命令的六型机器人机器人。测试系统以检测闭合和打开左右手的想象运动以控制机器人的运动。与运动任务相关的脑电图（EEG）信号在人体感觉运动皮层上感测。接下来，Sockit处理数据以识别允许受控机器人运动的命令。使用F3，F4，FC5和FC6传感器的MI-EEG信号的分类是使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合体系结构进行的。此方法利用深度学习识别模型来开发实时嵌入的BCI系统，其中信号处理必须是无缝且精确的。在创建和公共科学数据集中使用K折的交叉验证评估所提出的方法。我们的数据集由从四个测试受试者获得的2400次试验组成，持续了三秒钟的关闭和开放式运动的想象。使用我们的数据和最先进的数据集，识别任务分别达到84.69％和79.2％的精度。数值结果支持Motor图像可以成功地应用于BCI系统中，以控制移动机器人和相关应用，例如智能车辆。
MINDBIGDATA 2023 MNIST-8B
因此，所使用的128个EEG频道是：FP1，FPZ，FP2，AFP1，AFPZ，AFP2，AFP2，AF7，AF3，AF3，AF4，AF4，AF4，AF8，AF5H，AFF1H，AFF1H，AFF2H，AFF2H，AFF6H，F7，F7，F7，F7，F5，F5，F3，F3，F3，F1 FFC3H，FFC1H，FFC2H，FFC4H，FFC6H，FFT8H，FFT10H，FT9，FT9，FT7，FC5，FC3，FC3，FC1，FCZ，FC2，FC2，FC4，FC4，FC6，FC6，FC6，FC6，FT8，FT10，FT10，FT10，FT10，FTT9H，FTT9H，FCC2 FCC4h, FCC6h, FTT8h, FTT10h, T7, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, T8, TTP7h, CCP5h, CCP3h, CCP1h, CCP2h, CCP4h, CCP6h, TTP8h, TP9, TP7, CP5, CP3, Cpz, CP4, CP6, TP8, TP10, TPP9h, TPP7h, CPP5h, CPP3h, CPP1h, CPP2h, CPP4h, CPP6h, TPP8h, TPP10h, P9, P7, P5, P3, P1, Pz, P2, P4, P6, P8, P10, PPO9h, PPO5h, PPO1h, PPO2H，PPO6H，PPO10H，PO9，PO7，PO3，POZ，PO4，PO4，PO8，PO8，PO10，Poo9H，Poo1，Poo1，Poo2，Poo10H，Poo10H，O1，O2，O2，O2，OI1H，OI1H，OI1H，OI2H，OI2H，I1，IZ和I2和I2。