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微波/毫米波技术
辐射和不同技术的融合，为微波工程界带来了激动人心的挑战。例如，图2 显示了 ITT Defense Technology Corporation 开发的相控阵雷达的全固态发射/接收模块。3 该模块在 20070 效率下提供 30 dB 增益，在 5 至 6 GHz 下以 12 W 峰值输出功率运行。它包含一个六位可编程移相器和发射器/接收器开关；一个功率放大器和两个驱动器；以及一个带发射/接收开关的低噪声前置放大器。该开发单元尺寸为 3.8 x 2.5 x 12.7 厘米，重 170 克；未来版本的尺寸和重量预计将是这个的一半。德州仪器公司开发了一款 X 波段的单芯片单片发射/接收模块。4 单芯片 13 x 4.5 毫米集成电路模块工作频率为 8 至 12 GHz，由一个 4 位移相器、一个 4 级功率放大器、一个 3 级低噪声放大器和两个发射/接收开关组成。该模块在发射模式下提供 500mW 输出，增益为 26dB，效率为 12.5%，在接收模式下提供 18dB 增益，噪声系数为 5.5dB。图 3 显示了 MIMIC 组件 HMM 11810。HMM 11810 是用于宽带应用的商业产品（Harris Semiconductor）。它在 6 至 18 GHz 频段提供 5 dB 增益，平坦度为 ±0.75 dB，输出功率为 50 m W，噪声系数为 6.5 dB。这只是大量可用于系统工程的 MIMIC 产品中的一个例子。微波元件的主要最终用户一直是军方，并且将继续是军方。20 世纪 80 年代初，卫星电视和数据传输承诺的大规模商业市场并未成为竞争技术（例如光纤）
罗姆大学“忍受Tor”
核酸，蛋白质和文献的数据库（约6小时）。详尽的启发式方法，用于对齐和搜索数据库中的生物序列（约6小时）。替代矩阵。多个对齐，配置文件和HMM。功能基序。转录组学简介（大约6小时）。基因组浏览器。基因和基因组的功能注释。蛋白质结构的比较和分类。次级和第三级结构的预测：同源性建模，螺纹，从头算法，基于AI的方法（大约8小时）。相互作用，途径，遗传疾病和SNP的数据库。生物学本体论。集成方法。蛋白质相互作用网络（约8小时）。实践会议将持续24小时，并将涵盖以前讲座中讨论的主题。
神经影像学和电生理学中动态 FC 估计的稳定性：解决方案和限制
* 通讯作者 临床医学系，功能整合神经科学中心，奥胡斯大学，Universitetsbyen 3，8000 奥胡斯，丹麦。 dvidaurre@cfin.au.dk 摘要 能够绘制大脑活动的时空组织是进一步了解人类认知基础的重要一步。这激发了人们对时变功能连接 (FC) 方法的兴趣，该方法旨在描述整个大脑区域之间统计耦合的演变。神经影像学和电生理学中已经提出了几种方法来表征时变 FC。这些方法经常被忽视的问题是，即使对于相同的数据，它们的估计在推理运行过程中也常常不稳定；也就是说，不同的运行会产生不同的结果。但为了与行为建立有意义的关系，估计必须是稳健且可重复的。我们专注于时变 FC 的生成模型隐马尔可夫模型 (HMM)，提出了两种解决此问题的方法。首先，我们考虑多次运行推理，根据衡量数据适应度和模型简单性（此处为自由能）的定量指标对运行进行排名，并选择得分最高的模型。其次，我们引入了一种新方法，称为连接主成分分析 (PCCA)，该方法通过将不同的估计值重构为稳定的潜在时变 FC 模式，明确利用 HMM 推理的多变性。我们在两个独立的 fMRI 和 MEG 数据集上讨论和比较了这些方法，显示了它们在多大程度上提高了标准时变 FC 估计的稳定性。关键词：估计噪声；隐马尔可夫模型；连接主成分分析；时变 FC；可复制性；可重复性 1. 简介 大脑功能架构的一个重要方面是如何将不同区域组合成功能网络，以及这些网络如何在许多空间和时间尺度上动态组织 (Laughlin and Sejnowski, 2003)。映射这些功能关系最广泛使用的指标之一是功能连接 (FC)，它是衡量大脑区域对之间统计依赖关系的指标 (Friston, 1994)。最近，对这些相互依赖关系的时间属性的探索揭示了 FC 在会话内存在有意义的波动，这两者都来自功能性磁共振成像 (fMRI；Fornito 和 Bullmore, 2010；Karapanagiotidis 等人，2020；Liégeois 等人，2019；Lurie 等人，2020；Vidaurre 等人，2021、2018、2017；Xie 等人，2018)。不幸的是，部分由于用于估计随时间变化的 FC 的分析工具种类繁多及其固有的局限性（Dafflon 等人，2022 年），跨研究比较结果并不总是那么容易。我们在这里关注的问题是估计噪声。任何推理依赖于优化过程的方法，例如隐马尔可夫模型 (HMM)，即使我们使用相同的数据，在推理过程中也会发生变化。也就是说，估计可能会不稳定，具体取决于数据量和模型复杂性等因素 (Vidaurre et al., 2019)。对于更简单的方法也是如此，例如独立成分分析 (ICA；Beckmann
微波/毫米波技术
辐射和不同技术的融合，为微波工程界带来了激动人心的挑战。例如，图2 显示了 ITT Defense Technology Corporation 开发的相控阵雷达的全固态发射/接收模块。3 该模块在 20070 效率下提供 30 dB 增益，在 5 至 6 GHz 下以 12 W 峰值输出功率运行。它包含一个六位可编程移相器和发射器/接收器开关；一个功率放大器和两个驱动器；以及一个带发射/接收开关的低噪声前置放大器。该开发单元尺寸为 3.8 x 2.5 x 12.7 厘米，重 170 克；未来版本的尺寸和重量预计将是这个的一半。德州仪器公司开发了一款 X 波段的单芯片单片发射/接收模块。4 单芯片 13 x 4.5 毫米集成电路模块工作频率为 8 至 12 GHz，由一个 4 位移相器、一个 4 级功率放大器、一个 3 级低噪声放大器和两个发射/接收开关组成。该模块在发射模式下提供 500mW 输出，增益为 26dB，效率为 12.5%，在接收模式下提供 18dB 增益，噪声系数为 5.5dB。图 3 显示了 MIMIC 组件 HMM 11810。HMM 11810 是用于宽带应用的商业产品（Harris Semiconductor）。它在 6 至 18 GHz 频段提供 5 dB 增益，平坦度为 ±0.75 dB，输出功率为 50 m W，噪声系数为 6.5 dB。这只是大量可用于系统工程的 MIMIC 产品中的一个例子。微波元件的主要最终用户一直是军方，并且将继续是军方。20 世纪 80 年代初，卫星电视和数据传输承诺的大规模商业市场并未成为竞争技术（例如光纤）
使用人工智能生成印度古典音乐：一项调查 Bharavi U. Desai 1、Kunjal I. Tandel 2、Rahul M. Patel 3
1 硕士生，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 2 教授，政府工程学院，印度古吉拉特邦 3 教授，S & SS Gandhy 工程学院，印度古吉拉特邦 摘要：本文是对古典音乐内容制作的各种方式的调查和研究。对于我们的调查，我们提出了一个侧重于五个维度的框架：目标、表示、架构、挑战和策略。对于每个维度，我们都对各种模型和技术进行比较分析，并提出一些尝试性的多维类型学。这种类型学是自下而上的，基于从相关文献中选择的许多现有的基于深度学习的音乐生成系统的分析。 关键词：LSTM、GRU、RNN、Arohana、Avrohana、FSM、Gamakas、HMM
RocJ - 澳大利亚声学学会
Streit 和 Barrett 提出了另一种方法（参考文献17）。利用隐马尔可夫模型 (HMM)，该模型最近在语音处理领域得到广泛应用。在这种方法中，允许音轨漫游的频率范围（或门）被划分为有限数量的频率单元，每个单元与马尔可夫链的状态相关联。在 Streit 和 Barrett 的原始作品中，每个单元与一个 FFT 频率单元相重合，但这种限制是不必要的。此外，还包括一个零位，以允许音轨在允许的频率范围之外漫游或完全终止的可能性。有关频率波动可能程度以及轨迹开始或终止概率的统计信息通过隐马尔可夫模型的矩阵输入传达给跟踪器。
污染事故预防计划
首字母缩略词和缩写 AST 地上储罐 CAS 化学文摘社 CPP 中央发电厂 DPSS 公共安全与安保部 EGLE 密歇根州环境、五大湖与能源部 EHS 环境、健康与安全 EPA 环境保护署 ERCP 应急响应应急计划 FEMA 联邦紧急事务管理局 HAZWOPER 危险废物作业应急响应 HMM 危险材料管理 ICS 事故指挥系统 LEPC 地方应急计划委员会 NCRC 北校区研究综合体 NPDES 国家污染物排放消除系统 PEAS 污染应急警报系统 PIPP 污染事故预防计划 SDS 安全数据表 SPCC 泄漏预防、控制和对策计划 TMQ 阈值管理量 UM 密歇根大学安娜堡分校 UST 地下储罐
基于跨学科的语料库探索多模式对话反馈
表2。有关反馈预测和客观评估的文献摘要。方法列是指算法：基于规则的（RB），条件随机字段（CRF），隐藏的马尔可夫模型（HMM），深神经网络（DNN），长期短期记忆，歧视专家的潜在混合物（LSTM）。反馈列是指研究的反馈，第一字母表示所预测的类型：仅通用（g）或特定（g/s）；第二个字母指的是方式：口头（V）和/或手势（G）。特征列是指特征的类型：韵律（P），形态 - 句法（M），手势/视觉（G），自动回归（A）。误差范围（MOE）列指示用于评估地面真相开始反馈的窗口（ - 表示丢失的信息）。分数列包含指标和相关得分：f-Score（f），Precision（p），召回（r）。
使用 3-d 加速度计进行手势识别 - SMEC
摘要：基于手势的交互是一种自然的人机交互方式，在普适计算环境中有着广泛的应用。本文提出了一种基于加速度的手势识别方法，称为 FDSVM（基于帧的描述符和多类 SVM），该方法仅需要可穿戴的三维加速度计。使用 FDSVM，首先收集手势的加速度数据并用基于帧的描述符表示，以提取判别信息。然后构建基于 SVM 的多类手势分类器以在非线性手势特征空间中进行识别。在包含数周内 12 个手势的 3360 个手势样本的数据集上进行的大量实验结果表明，所提出的 FDSVM 方法明显优于其他四种方法：朴素贝叶斯、DTW、HMM 和 C4.5。在用户相关的情况下，FDSVM 对 4 个方向手势的识别率为 99.38%，对所有 12 个手势的识别率为 95.21%。在用户无关的情况下，它对 4 个手势的识别率为 98.93%，对 12 个手势的识别率为 89.29%。与文献中报道的其他基于加速度计的手势识别方法相比，FDSVM 在用户相关和用户无关的情况下均能给出最佳结果。
动态环境中的操纵器技能再现的自适应框架
摘要 - 在不确定和动态环境中的机器人技能学习和执行是一项具有挑战性的任务。本文提出了一个自适应框架，该框架结合了从演示中学习（LFD），环境状态预测和高级决策。主动的适应性阻止了反应性适应的需求，这落在环境中的变化之后而不是预期它们背后。我们提出了一种新颖的LFD表示，即弹性拉普拉斯轨迹编辑（ELTE），它不断地适应轨迹形状，以预测未来状态的预测。然后，使用无用的卡尔曼过滤器（UKF）和Hidden Markov模型（HMM）的高级反应性系统可防止基于离散决策集的动态环境的当前状态中的不安全执行。我们首先在模拟中验证我们的LFD表示，然后在36个真实世界中使用腿部移动操纵器在实验中评估整个框架。我们在环境中不同的动态变化下显示了拟议框架的效率。我们的结果表明，所提出的框架会产生强大而稳定的自适应行为。