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随机神经网络 (RNN) 在许多不同领域都表现出色。训练参数较少和闭式解的优势使其在小数据集分析中广受欢迎。然而,在基于 EEG 的被动脑机接口 (pBCI) 分类任务中,使用 RNN 自动解码原始脑电图 (EEG) 数据仍然具有挑战性。具有高维 EEG 输入的模型可能会出现过度拟合,非平稳、高水平噪声和受试者变异性的固有特性可能会限制隐藏层中独特特征的生成。为了解决基于 EEG 的 pBCI 任务中的这些问题,本文提出了一种频谱集合深度随机向量功能链接 (SedRVFL) 网络,该网络专注于频域中的特征学习。具体而言,提出了一种无监督特征细化 (FR) 块来提高 RNN 中的低特征学习能力。此外,还执行动态直接链接 (DDL) 以进一步补充频率信息。所提出的模型已在自收集数据集和公共驾驶数据集上进行了评估。获得的跨受试者分类结果证明了其有效性。这项工作为EEG解码提供了一种新的解决方案,即使用优化的RNN来解码复杂的原始EEG数据并提高基于EEG的pBCI任务的分类性能。
©2020年中国综合传统和西方医学出版社和施普林格语GmbH德国的杂志,施普林格的一部分。保留所有权利。本文由Springer在《中国综合医学杂志》上发表,并在《中国综合传统和西方医学杂志》杂志的允许下获得,施普林格自然的一部分。
1.6.2 课程描述 第 2 年 MP0001 基础数学 AU:2,先决条件:无,学期:1 函数和导数。积分。复数和矢量。幂级数。多元函数和偏导数。常微分方程。 MP2001 材料力学 AU:3,先决条件:FE1001,第 1 和第 2 学期 平衡概念和自由体图回顾。应力和应变。扭转。梁的弯曲应力。梁的剪切应力。应力和应变的转变。屈服和断裂准则。梁的挠度。柱。 MP2002 机械运动学和动力学 AU:3,先决条件:FE1001,第 1 和第 2 学期 运动学基础。连杆运动学。机构静态力分析。机构动态力分析。正齿轮和齿轮系。凸轮。 MP2003(仅适用于主流)热力学 AU:4,先决条件:无,第 1 和第 2 学期纯物质的性质。功和热。能量和第一定律。封闭系统和稳态控制体积的能量平衡。第二定律和熵。封闭系统和稳态控制体积的熵平衡。发电厂和制冷系统的热力学循环。理想气体混合物和湿度计。反应混合物和燃烧。 MP2004(仅适用于主流和机电一体化流)制造技术和材料 AU:4,先决条件:无,第 1 和第 2 学期铁合金。有色金属和合金。聚合物:结构和
在新加坡国立大学工作了13年后,他于2005年加入NTU新加坡,担任物理与数学科学学院(SPMS)数学科学系的创始负责人。他以前曾担任新加坡NTU科学学院的SPM和院长。自2022年8月以来,他还曾担任新加坡国家研究基金会的首席科学顾问。
我对这门课程的热情让我在复习时更加专注,辅导/作业问题设计得也非常好。此外,指定的推荐阅读材料也经过精心策划,顾教授非常清楚哪些阅读材料是至关重要的。在讲座方面,顾教授的演讲总是非常热情,思路也很清晰,我每周一都很期待上他的课。我认为这门课程最好的地方是它让三年级甚至二年级的物理本科生也能接触到先进的概念。” • NTU 的“科学家线性代数”设计和教学(2018-2020) 2018 年,NTU 计算机科学与软件工程学院与数学与物理科学学院合作,创建数据科学联合学士学位。作为其中的一部分,他们想要一门专门为数据科学和物理专业的学生量身定制的线性代数,强调其在这些领域的应用。我自愿参与了这门课程的设计和制作,包括课程、测试模块、辅导问题和定制笔记。
10。将波功能作为状态解释,而Hermitian操作员是量子力学中的物理测量。11。解释与波函数线性叠加相关的概率解释。12。能够从系统的波函数中计算物理测量的期望和差异。13。解决了给定潜在函数的时间无关的schrodinger方程给出的特征值问题。14。解释谐波振荡器的解决方案。15。解释氢原子的溶液。16。通过Stern-Gerlach实验解释“自旋”的概念和结果。17。分析自旋轨道相互作用和氢能水平。18。解释量子力学的狄拉克符号。19。在量子力学中执行矩阵和矢量操作,例如:向量的归一化,特征值和特征向量的计算。20。解释量子力学的基质形式主义及其与量子力学的波函数方法的关系。
MS8205能量转化的材料[讲座:3小时;教程:0小时;先决条件:零;学术单位:3.0]学习目标能量转换课程的材料集中在评估当前使用的能源转换,存储和运输的材料。本课程旨在提供用于研究可持续能源的高性能材料技术所需的物理,化学和热力学要素。材料和燃料的内容简介传统能源技术。在这一部分中,将重点放在能量转化的化学,物理和热力学的基础上。将评估现有技术的效率。将包括以下主题:能量转换中的概念和单位。化石燃料能源。效率和资源。能源运输的材料。可再生能源产生的储能材料。在这一部分中,将介绍可再生资源,并将证明大多数材料属性限制了替代能源技术的效率和应用。将讨论以下主题中的材料问题:热电材料。太阳辐射。光伏的半导体。硅太阳能电池。大面积太阳能电池。复合半导体太阳能电池。有机太阳能电池。太阳能模块。生物质和沼气。燃料电池中的物质问题。风能,水力发电,地热力。氢作为可持续发展的燃料和能源存储材料。在此部分中,将讨论材料保护,回收和可持续用途。水作为能源和能量发射器。材料和节能和回收。成功完成课程后,可持续生活学习成果的材料,学生将能够: