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2025年2月-Charlotte
规格套房设有三个会议室，五个私人办公室，宽敞的休息室，开放式平面图，私人露台和两个可操作的窗户；免费的现场停车场，带更衣室的健身中心和共享会议室；这一15英亩的混合用途开发将办公空间，公寓，商店和餐馆带到了Loso Scalybark站周围的地区； LEED银和Fitwel健康建筑设计经过认证。
视觉到脑电图跨模态知识提炼，实现持续情绪识别
视觉模态是当前连续情绪识别方法中最主要的模态之一。与视觉模态相比，EEG 模态由于其固有的局限性（例如主体偏见和低空间分辨率）而相对不太可靠。这项工作尝试利用来自视觉模态的暗知识来改善 EEG 模态的连续预测。教师模型由级联卷积神经网络-时间卷积网络 (CNN-TCN) 架构构建，学生模型由 TCN 构建。它们分别由视频帧和 EEG 平均频带功率特征输入。采用两种数据划分方案，即试验级随机分流 (TRS) 和留一主体剔除 (LOSO)。独立的老师和学生可以产生优于基线方法的连续预测，并且使用视觉到 EEG 跨模态 KD 进一步改善了预测，具有统计显著性，即 TRS 的 p 值 < 0.01 和 p 值 < 0。 05 用于 LOSO 分区。训练后的学生模型的显着性图显示，与活跃价态相关的大脑区域并不位于精确的大脑区域。相反，它来自各个大脑区域之间的同步活动。与其他波段相比，频率为 18 − 30 Hz 和 30 − 45 Hz 的快速 beta 和 gamma 波对人类情绪过程的贡献最大。代码可在 https://github.com/sucv/Visual _ to _ EEG _ Cross _ Modal _ KD _ for _ CER 获得。
模式识别
视觉方式是当前连续情绪识别方法的最主要方式之一。与脑电图的内在限制（如受试者偏置和低空间分辨率）相比，脑电图的声音相对较小。这项工作试图通过使用视觉模态的黑暗知识来改善脑电图模式的持续预测。教师模型是由级联卷积神经网络建立的 - 时间卷积网络（CNN -TCN）体系结构，学生模型由TCN构建。它们分别由视频框架和EEG平均频带功率功能馈送。采用了两个数据分配方案，即试验级随机shu ffl ing（TRS）和剩余的受试者（LOSO）。独立的老师和学生可以产生优于基线方法的连续预测，而视觉到EEG跨模式KD的使用进一步改善了统计学意义的预测，即p-value <0。01对于TRS和P值<0。05用于LOSO分区。受过训练的学生模型的显着性图表明，与活动价状态相关的大脑区域不在精确的大脑区域。相反，它是由于各个大脑区域之间的同步活动而引起的。和快速β和伽马波的频率为18-30 Hz和30-45 Hz，对人类的情感过程贡献最大。该代码可在https://github.com/sucv/visual _ to _ eeg _ cross _ modal _ kd _ for _ cer上获得。
使用转移学习从脑电图检测
摘要 - 使用电解图（EEG）对情绪的检测是脑部计算机内部的关键领域，并且在诸如Reha-Bilitation和Medicine等领域具有宝贵的应用。在这项研究中，我们采用了转移学习来克服基于EEG的情绪检测中数据可用性有限的挑战。本研究中使用的基本模型是RESNET50。此外，我们在基于EEG的情绪检测中采用了一种新颖的功能组合。该模型的输入是图像矩阵的形式，该图像矩阵分别包含平均相位相干性（MPC）和宏观平方相干性（MSC），分别包括三角形和下三角矩阵。我们通过将从差分熵（DE）获得的特征纳入对角线来进一步提高了技术，该特征以前几乎没有对情绪进行分类的信息。这项研究中使用的数据集，种子脑电图（62通道脑电图），包括三个类（正，中性和负）。我们计算了与受试者无关和主体依赖性的能力。使用10倍的交叉验证方法获得了受试者依赖性的精度，为93.1％，而独立于主题的分类是通过采用遗留对象 - 受试者（LOSO）策略来进行的。与受试者无关的分类中所具有的准确性为71.6％。这两个精度至少是分类3类的机会准确性的两倍。研究发现，在基于EEG的情绪检测中使用MSC和MPC进行了情绪分类。这项工作的未来范围包括使用数据增强技术，增强的分类器以及更好的情感分类功能。索引项 - 脑计算机界面，情绪检测，转移学习，脑电图，平均相干性，幅度平方相干性，种子EEG
他的表兄弟在2028年在实验室中复活的血肉和血液
将灭绝物种重新栩栩如生的想法，例如羊毛猛mm象，不仅是科学的边界，而且是道德和较低的定义。复活大自然已经取消的生物，通常是出于与气候或进化变化有关的原因是正确的吗？这些动物不再属于我们的世界，它们的存在可能会不可逆转地改变已经脆弱的生态系统，从而造成了我们今天甚至无法想象的失衡。目前，巨大的生物科学是要重新引入遭受生物气质系统的孤立储量中的猛mm象的渗透。但是，您知道，生活总是找到一种方法，因为侏罗纪公园的良好吉布鲁姆也解释了。历史告诉我们，迟早会发生什么。，如果该项目从“保护”的概念转变为“旅游景点”，甚至更糟的是商业剥削？，如果其中一个项目失败了，会发生什么？如果猛mm象成为对生态系统的威胁？
生物医学信号处理和控制
脑电图（EEG）的运动轨迹解码，用于有效控制大脑计算机界面（BCI）系统，一直是研究的活跃领域。这些系统包括假体，康复和增强设备。在这项工作中，在掌握和升力运动过程中使用前移动前的EEG信号估算三维（3D）手运动学。从公开可用数据库Way-eeg-gal中使用的十二个受试者的数据用于此目的。多层感知器（MLP）和基于卷积神经网络长期记忆（CNN-LSTM）的深度学习框架提议利用在实际移动执行之前编码的EEG数据中编码的运动神经信息。使用以七个不同范围过滤的脑电图数据分析频段特征，以分析手动运动学解码。最佳性能频带功能将采用不同的EEG窗口尺寸和滞后窗口进行进一步分析。此外，使用剩余的受试者（LOSO）方法进行了受试者间的手轨迹解码分析。Pearson相关系数以及手轨迹用于评估所提出的神经解码器的解码性能。这项研究探讨了在触及和掌握任务期间使用EEG信号进行主题间3D手轨迹解码的可行性。所提出的CNN-LSTM解码器能够分别在三个轴上达到最高0.730和0.627的大相关性，分别在受试者内和受试者间设置中，从而为实用BCI应用提供了有关从移动前EEG信号中解码手部位置的可行信息。
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
康德道德主体与人工智能伦理
摘要：本文探讨了康德道德主体性和人工智能的哲学问题。本文旨在对康德伦理学进行全面分析，以阐明康德机器的不可行性。同时，康德机器的可能性似乎与真正的人类康德主体性相冲突。我们认为，在机器道德中，“义务”应该以“意志自由”和“幸福”来履行，因为康德将人类通过“幸福”来评价我们的“自然必然性”的倾向描述为目的。最后，我们认为，康德的“意志自由”和“选择能力”不属于任何确定性的“主体性”模型，因为它们是不可侵犯的体系。结论从真正的康德伦理一开始就说明了康德人工智能主体的不可行性，而是提供了一个基于效用的康德伦理执行者。关键词：人工智能、绝对命令、选择、意志自由、康德伦理学、道德能动性、效用。摘要：Straipsnyje aptariami filosofiniai klausimai，susiję su kantiškuoju道德主题irdirbtiniu intelektu。 Straipsnio tikslas – pateikti issamią Kanto etikos analizę，kad būtų išaiškintas kantiškojo道德主题，以kaip pareigos mašinos neįgyvendinamumas。遵守道德准则，遵守道德准则。 Straipsnyje teigiama、kad mašinų 道德“pareiga” turėtų būti atliekama su “valios laisve” ir “laime”，nes Kantas rašė apie žmogaus polinkį “prigimtinę būtinybę” vertinti “laimės” kaip tikslo poziūriu。 Galiausiai straipsnyje tvirtinama，kad kantiškoji „valios laisvė“ ir „pasirinkimo galimybė“ neturi nieko Bendra su defistiniu „subjekto“ modeliu，kadangi tai esą šventi dalykai。达洛玛·伊什瓦达（Daroma išvada），慢速控制智能主题，需要与关东的相关知识和知识进行比较，以了解相关知识。关键词：智力的方向、无条件的约束、帕西林基玛斯、自由的自由、道德主体、nauda。