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如何引用：Venu, K., Natesan, P. (2023)。使用改进的 Whale 优化算法对 EEG 信号分类进行优化的深度学习模型。
脑机接口 (BCI) 是一种利用脑电图 (EEG) 信号在人的心理状态和基于计算机的信号处理系统之间建立联系的技术，该系统无需肌肉运动即可解码信号。无需实际移动身体部位即可想象身体部位运动的心理过程称为运动想象 (MI)。MI BCI 是一种基于运动想象的脑机接口，允许运动障碍患者通过操作机器人假肢、轮椅和其他设备与周围环境互动。特征提取和分类是 MI BCI 脑电信号处理的重要组成部分。在这项工作中，提出了具有改进互利阶段的鲸鱼优化算法，以找到最佳卷积神经网络架构，用于对运动想象任务进行分类，具有高精度和较低的计算复杂度。Neurosky 和 BCI IV 2a 数据集用于评估所提出的方法。实验表明，对于 Neurosky 和 BCI 数据集，所提出的技术在分类准确率方面分别优于其他竞争方法，分别为 94.1% 和 87.7%。
项目名称：通过优化的西岸农业价值链来支持经济增长
用当地农作物培养其未充分利用的农业土地，最高支撑价值为200美元，每个耕作家庭1000美元。这种支持将有助于种子，有机肥料，土壤耕作，害虫和杂草控制等。•通过技术扩展，试点良好实践，转移知识以及使用农民的野外学校和“农民商学院”的方法来提高当地作物生产的技能和实践。有针对性的受益人小规模的男性和女性领导农业家庭愿意并能够在其联合国/未充分利用的农作物中种植农作物，从而用于家庭消费和收入产生。受益人的资格标准
人工智能优化资源成本感知设计策略
第 4 卷第 1 期 – ISSN 2582-6921 双月版 | 2023 年 1 月 – 2 月 本作品根据 CC BY-NC-SA 4.0 许可。在此处查看完整许可
深度优化的Ascon量子电路的实现
摘要。采用不同计算范式的量子计算机的开发正对密码学的安全构成威胁。将范围缩小到对称键的加密型，Grover搜索算法在对安全性的影响方面可能是最有影响力的。最近，已经努力估算Grover对对称密钥密码的关键搜索的复杂性，并评估其量词后安全性。在本文中，我们提出了对Ascon的Quanmu电路的深度优化实施，这是一个对称的密钥密码，已在NIST（国家标准和技术研究所）轻巧密码标准化中得到标准化。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。 对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。 我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。 此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。
电动电池电池的产生。优化。
材料管理：与ERP，实验室信息管理系统（LIMS）和仓库管理系统（WMS）的成品界面的原材料。提供原材料的全面管理和跟踪，包括材料收据，质量抽样，地块创建，仓库存储 - 以及材料检索，并按照“首先，首先出局”（FIFO）程序一致。
AN2018-09- COOLSIC™MOSFET GATE DRIVE的指南...
流动性和运输已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。出于这个原因，该行业对于实现气候保护目标至关重要，尤其是在减少诸如CO2和NOX等温室气体排放以及颗粒物排放方面。但是，随着电动汽车市场的不断增长，对原材料和稀土的需求越来越大。因此，仅过渡到全电动车是不够的。为了真正启动更绿色的未来，我们需要采用节能和可持续的解决方案。通过使传动系统电气化，可以显着降低排放，而最新的半导体功率技术的利用和计算芯片组则优化了能源效率。因此，让我们探索如何将Infineon的“ 10 kWh 100 km”的愿景变成现实。
引用发布版本（APA）：Tahir，M。U.，Sangwongwanich，A.，Stroe，D.-I。，＆Blaabjerg，F。（2023）。优化的多阶段常数电流C
已经提出了各种方法来减少锂离子电池（LIBS）的充电时间。多阶段常数电流（MSCC）充电技术已在各种提出的方法中获得了潜在的解决方案。进行了一项研究，以研究MSCC充电技术对LIB的影响。具体来说，这项研究的重点是使用电荷状态（SOC）作为充电期间的阶段过渡标准的方法。使用Taguchi正交阵列（OA）来识别MSCC技术每个阶段的最佳充电电流。该研究探讨了相等和不平等的权重策略的实施，以获得最佳的充电模式。将实验结果与标准恒定电流恒定电压（CC-CV）充电方法进行了比较，其中MSCC方法可以有效地减少充电时间。但是，与CC-CV方法相比，MSCC充电方法导致温度略有升高。此外，MSCC充电方法的能源效率比CC-CV方法低0.5％。尽管如此，MSCC充电仍具有快速电动汽车（EV）充电应用的潜力。
交替分层变分量子电路可以利用经典阴影进行有效的经典优化
变分量子算法 (VQA) 是经典神经网络 (NN) 的量子模拟。VQA 由参数化量子电路 (PQC) 组成，该电路由多层假设（更简单的 PQC，与 NN 层类似）组成，这些假设仅在参数选择上有所不同。先前的研究已将交替分层假设确定为近期量子计算中潜在的新标准假设。事实上，浅层交替分层 VQA 易于实现，并且已被证明既可训练又富有表现力。在这项工作中，我们引入了一种训练算法，可指数级降低此类 VQA 的训练成本。此外，我们的算法使用量子输入数据的经典阴影，因此可以在具有严格性能保证的经典计算机上运行。我们证明了使用我们的算法在寻找状态准备电路和量子自动编码器的示例问题中将训练成本提高了 2-3 个数量级。
表达稳定化 Hiv-1 进化枝 C 包膜 Gp140 的 V2 热点优化 Mva 疫苗可延迟 Mamu-a*01 阴性恒河猴获得异源进化枝 C 2 级挑战
稳定的 HIV 包膜 (Env) 三聚体蛋白免疫原已被证实能诱导强烈的自体中和抗体反应。然而，关于由病毒载体免疫原表达的稳定 Env 的免疫原性和效力的数据有限。在这里，我们比较了两种基于可变环 2 热点 (V2 HS) 优化的 C.1086 包膜 (Env) 序列的改良安卡拉痘苗 (MVA) 疫苗的免疫原性和效力，一种表达膜锚定 gp150 (MVA-150)，另一种表达可溶性未裂解融合前优化 (UFO) gp140 三聚体 (MVA-UFO)，以 DNA 引发/MVA 加强方法对抗恒河猴 (RM) 中的异源 2 级 SHIV1157ipd3N4 直肠内攻击。两种 MVA 疫苗也表达 SIVmac239 Gag 并形成病毒样颗粒。DNA 疫苗表达 SIVmac239 Gag、C.1086 gp160 Env 和恒河猴 CD40L 作为内置佐剂。此外，所有免疫接种均采用皮内 (ID) 方式进行，以减少疫苗特异性 IFN g + CD4 T 细胞反应的诱导。我们的结果表明，MVA-150 和 MVA-UFO 疫苗均在血清和直肠分泌物中诱导了类似的 Env 特异性 IgG 反应。疫苗诱导的血清抗体显示出针对攻击病毒的 ADCC 和 ADCVI 活性。与之前通过肌肉内途径 (IM) 使用类似免疫原的研究相比，ID 免疫诱导的 SHIV 特异性 CD4 和 CD8 T 细胞反应明显低于 IM 免疫。攻击后，MVA-UFO 接种
具有特征选择算法的优化计算糖尿病预测
糖尿病是一种威胁生命的疾病，应尽早诊断和治疗。在本文中，递归特征消除率（RFE）和遗传算法（GA）已被用于两种不同患者遗产的两个不同糖尿病数据集的特征选择（FS），并与K-Nearest邻居（KNN）和最佳的糖尿病预测相结合。在我们的论文中，与KNN相比，RF表现出更好的性能。准确度级别也很大程度上取决于所使用的数据集。伊拉克社会糖尿病（ISD）数据集的准确性明显高于使用相同的FS和分类方法的PIMA印度糖尿病（PID）数据集。通过将KNN与RFE或GA结合在FS中可以提高，而与RF结合使用时，RF与COMEN -COMEN -CONDING一起使用。GA在计算上的效率低于RFE，并且表现出较低的精度。