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Giedrius Gasiūnas 博士是维尔纽斯大学生命科学中心生物技术研究所的高级研究员，也是
Giedrius Gasiūnas 博士是维尔纽斯大学生命科学中心生物技术研究所的高级研究员，也是 CasZyme 的创始人和首席战略官。2012 年，他在维尔纽斯大学生物技术研究所 V. Šikšnys 教授的实验室获得生物化学博士学位（论文“II 型 CRISPR-Cas 系统中的 DNA 干扰机制”）。科学兴趣：细菌抗病毒机制、CRISPR-Cas 系统、Cas9 和基因编辑工具。Gasiūnas 博士是 23 篇科学出版物的合著者，包括发表在《美国国家科学院院刊》、《分子细胞》、《自然结构与分子生物学》和《基因组生物学》等知名期刊上的论文。他的出版物被引用超过 2100 次。他是五项专利申请、两项专利和两本书章节的合著者。 2017 年，Giedrius Gasiūnas 和 Virginijus Šikšnys 教授团队的其他成员因其研究系列“CRISPR-Cas 系统研究：从细菌免疫系统到基因编辑技术”而荣获立陶宛科学奖。Gasiūnas 博士还获得了立陶宛科学院设立的多项学生奖项和青年科学家奖学金。
HSSTTP-2024-报告
9.30 am 开幕式 10.00 am - 10.30 am 茶歇 10.30 am - 12.30 pm 破冰 Biswas KC, HSST 协调员 12.30 pm - 01.30 pm 午餐休息 1.30 pm - 3.30 pm 破冰 Lavan IK, 心灵训练师 3.30 pm - 3.45 pm 茶歇 3.45 pm - 5.30 pm 由 HSST Dr. Nishad, GHSS, Sholayur, Palakkad 填写
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
![灵星芯微发[2021] 1号签发人：](/simg/9\97661e4569073b16a8b23af9d2260e63038cd446.webp)
灵星芯微发[2021] 1号签发人：
参 数 名 称 符 号 条 件 最小 最大 单 位 电源电压 V CC — -0.5 +7 V 输入钳位电流 I IK V I <-0.5V 或 V I >V CC +0.5V — ± 20 mA 输出钳位电流 I OK V O <-0.5V 或 V O >V CC +0.5V — ± 20 mA 输出电流 I O -0.5V
产品说明书SN74HC/HCT02 (LX) 4路2输入或非门
参 数 名 称 符 号 条 件 最小 最大 单 位 电源电压 V CC — -0.5 +7 V 输入钳位电流 I IK V I <-0.5V 或 V I >V CC +0.5V — ± 20 mA 输出钳位电流 I OK V O <-0.5V 或 V O >V CC +0.5V — ± 20 mA 输出电流 I O -0.5V
b'其次，我们定义一个模拟元素池 P ( \xcb\x9c A, N MO )，其中包含所有独特的单量子比特和双量子比特激发演化，分别为 180 \xcb\x9c A ik ( \xce\xb8 ) 和 \xcb\x9c A ijkl ( \xce\xb8 )，其中 i、j、k、l \xe2\x88\x88{ 0 , N MO \xe2\x88\x92 1 } 。该池的大小为 || P ( \xcb\x9c A, N MO ) || = N MO 2 +3 N MO 4 。181'
b'其次，我们定义一个模拟元素池 P ( \xcb\x9c A, N MO )，其中包含所有独特的单量子比特和双量子比特激发演化，分别为 180 \xcb\x9c A ik ( \xce\xb8 ) 和 \xcb\x9c A ijkl ( \xce\xb8 )，其中 i、j、k、l \xe2\x88\x88{ 0 , N MO \xe2\x88\x92 1 } 。该池的大小为 || P ( \xcb\x9c A, N MO ) || = N MO 2 +3 N MO 4 。181'
http://dx.doi.org/10.1037/0021-843X.111.1.13 Usama, N.、Leerskov, K.、Niazi, IK、Dremstrup, K. 和 Jochumsen, M. (2020 年)。错误相关概率分类
误差相关电位 (ErrPs) 已被提议用于设计自适应脑机接口 (BCIs)。因此，必须解码 ErrPs。本研究的目的是评估在涉及运动执行 (ME) 和想象 (MI) 的 BCI 范式中使用不同特征类型和分类器组合对 ErrP 进行解码。15 名健康受试者进行了 510 次 (ME) 和 390 次 (MI) 右/左腕伸展和足背屈试验。假 BCI 反馈的准确率为 80% (ME) 和 70% (MI)。记录连续 EEG 并分为 ErrP 和非 ErrP 时期。提取时间、频谱、离散小波变换 (DWT) 边缘和模板匹配特征，并使用线性判别分析、支持向量机和随机森林分类器对所有特征类型组合进行分类。在 ME 和 MI 范式中都引出了 ErrPs，平均分类准确率明显高于偶然水平。使用时间特征和随机森林分类的时间+DWT特征组合获得了最高平均分类准确率；ME和MI分别为89±9%和83±9%。这些结果通常表明，在检测ErrP时应使用时间特征，但受试者之间存在很大的差异，这意味着应得出用户特定的特征以最大限度地提高性能。
消息 div>
ҳYAYATItaҳriya：Kanaev I.N.-D.I.KH.，Amit院士教授； Kholikovҷ.kh。-D.I.KH.，Amit院士教授；拉蒙诺夫Z.-D.I.F.-M。，院士，阿米特教授；同样的方式ҳ-D.I.T。，Uzvi Vobastai Amita教授； MansurӣD.S.-D.I.T。，Uzvi Vobastai Amita教授； UsmonovaT.ҷ。-D.I.I。，教授； RaufӣA.A。-D.I.I。，教授； Inomeev K.E.-D.I.T.，教授； Rudovsky P.N.-D.I.T.，教授； Kaforov A.A.-D.I.T.，教授； Ishmatov A.B.-D.I.T.，教授； Kubeev E.I.-D.I.T.，教授； Baybolova L.K.-D.I.T.，教授； ibrogimov H.I.-D.I.T.，教授； Mirzoev S.-D.I.T.，i.v.教授； Safarov M.M.-D.I.T.，教授； MuҳidinovZ.K.-D.I.KH.，教授； Komilien F.S.-D.I.F.-M。，教授； Toshmatov M.N.-N.I.I.，i.v.教授； Yusupov M.Ch.-n.i.f.-m。，点; ikromӣMB。教授； irkromӣkh.i。-N.I.T.，dotsent; Safarov F.M.-n.i.t.，dotsent ;; Kamoliddinov S. div>-N.I.I.，dotsent; ҳAasanovA.R.-N.I.I.，dotsent; Shobecov M.Sh.-N.I.I.，i.v.教授； daringovқP。 Sattor A.A.-N.I.I.，dotsent; Yaminzoda Z.A.- N.I.T.，Dotst。Muҳarri矩阵，CaresRusӣ：Samadova Z.S. -n.i.f.，dotsent; MuҳArririMatvet，两个Tomҷikӣ：Boboeva Tr。 -n.i.f.，dotsent; OroishiCompumituityӣWatarroҳӣ：қdirzoda sh。 div> - muthassis -taҳlilgarishubai ilm。Muҳarri矩阵，CaresRusӣ：Samadova Z.S.-n.i.f.，dotsent; MuҳArririMatvet，两个Tomҷikӣ：Boboeva Tr。-n.i.f.，dotsent; OroishiCompumituityӣWatarroҳӣ：қdirzoda sh。 div>- muthassis -taҳlilgarishubai ilm。