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30 MWP PV植物之后
Sungrow是世界上最可观的逆变器品牌，截至2021年12月，全球安装了224 GW。Sungrow由大学教授Cao Renxian于1997年创立，Sungrow是太阳能逆变器的研发领域的领导者，该行业是最大的专用R＆D团队，并且提供了广泛的产品组合，可提供PV逆变器解决方案和储能系统用于公用事业 - 规模，商业，商业，商业和住宅应用程序，以及及属于企业的Plovers Plovers Ploveling Floess Ploving Ploves Plv Velting Plv Velting Plv Vlasited Plv Vlasited Plv。在PV空间中拥有25年的25年记录，Sungrow Products Power Shoptuct在150多个国家 /地区的功率设施。
202204_case study_3mw项目，希腊科萨尼
Sungrow是世界上最可观的逆变器品牌，截至2021年12月，全球安装了224 GW。Sungrow由大学教授Cao Renxian于1997年创立，Sungrow是太阳能逆变器的研发领域的领导者，该行业是最大的专用R＆D团队，并且提供了广泛的产品组合，可提供PV逆变器解决方案和储能系统用于公用事业 - 规模，商业，商业，商业和住宅应用程序，以及及属于企业的Plovers Plovers Ploveling Floess Ploving Ploves Plv Velting Plv Velting Plv Vlasited Plv Vlasited Plv。在PV空间中拥有25年的25年记录，Sungrow Products Power Shoptuct在150多个国家 /地区的功率设施。
基于脑电功能连接与深度学习的主体特定认知负荷分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时和高风险情况的任务中的关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，并且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（71.87%）。PLV 与 Conv-LSTM 的组合和 PLV 与 CNN 的组合实现了最高的受试者特定性能，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（93.75%）。结果强调了基于 EEG 的无模型功能连接指标和深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
使用基于脑电图的功能连接和深度学习进行特定主题的认知工作量分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时高风险情况的任务中的一个关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（为 75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（为 71.87%）。受试者特定性能最高的是 PLV 与 Conv-LSTM 的组合，以及 PLV 与 CNN 的组合，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（准确率为 95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（准确率为 93.75%）。结果突出了基于 EEG 的无模型功能连接指标与深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
增强 BCI 性能的功能连接集成方法（FUCONE）
表 1：研究中考虑的功能连接指标 FC 指标缩写类别参考瞬时相干性瞬时频谱相干性[31]虚相干性 ImCoh 频谱相干性[32]锁相值 PLV 相位估计[33]相位滞后指数 PLI 相位估计[34]平方 wPLI 的去偏估计量 wPLI2-d 相位估计[35]幅度包络耦合 AEC 幅度耦合[36、37]
基于相锁的值函数连接矩阵和CNN-LSTM
摘要：为了有效地检测由虚拟现实环境引起的运动疾病，我们开发了一种专门设计用于视觉诱导的运动疾病的分类模型，采用了相位锁定值（PLV）功能连接矩阵和CNN-LSTM架构。该模型解决了传统机器学习算法的缺点，尤其是它们在处理非线性数据方面的功能有限。我们使用来自25名参与者的EEG数据构建了基于PLV的功能连接矩阵和网络拓扑图。我们的分析表明，视觉诱发的运动疾病显着改变了脑电图中的同步模式，尤其是影响额叶和颞叶。功能连接矩阵用作我们的CNN-LSTM模型的输入，该模型用于对视觉诱导的运动疾病的状态进行分类。该模型表现出优于其他方法的优越性能，从而达到了伽马频带中最高的分类精度。具体来说，二进制分类的最高平均准确度为99.56％，三元分类达到86.94％。这些结果强调了该模型的分类有效性和稳定性，使其成为帮助诊断运动疾病的宝贵工具。
患有注意力缺陷多动症的大学生在空间工作记忆任务中大脑网络的动态特性
本研究使用事件相关电位 (ERP) 和空间 2-back 任务研究了患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 特征的大学生的空间工作记忆缺陷。我们还使用 EEG 数据计算了感觉水平活动，并研究了 θ 和 alpha 神经振荡、锁相值 (PLV) 和大脑网络。根据成人 ADHD 自我报告量表 (ASRS) 和 Conners 成人 ADHD 评定量表 (CAARS) 的分数，选出一个 ADHD 特征组 (n = 40) 和一个正常对照组 (n = 41)。参与者需要回答呈现的刺激是否与两次试验之前呈现的刺激位于同一位置。在空间 2-back 任务中，ADHD 特征组的反应时间明显慢于对照组。在频谱方面，ADHD 特征组的 θ 功率明显低于对照组。相反，在刺激开始后的 250-1000 毫秒间隔内，ADHD 特征组与对照组相比表现出更高的 alpha 功率。在 PLV 方面，ADHD 特征组表现出的 θ 相位同步性明显弱于对照组，额枕叶区域的连接数也更少。在 θ 脑网络方面，ADHD 特征组的 θ 波段聚类系数明显低于对照组，特征路径长度明显长于对照组。本研究结果表明，具有 ADHD 特征的大学生存在空间工作记忆缺陷，而神经振荡、功能连接和网络中的这些异常活动可能导致空间工作记忆缺陷。
关于脑电图识别中功能连接特征和riemannian流形的组合的研究
方法：在目前的工作中，我们引入了拉普拉斯矩阵，以将功能连接特征（即相位锁定值（PLV），Pearson相关系数（PCC），频谱相干（COH）和共同信息（MI）转换为半阳性运营商，以确保转换为正面的功能。然后，使用SPD网络来提取深空信息，并采用完全连接的层来验证提取特征的效果。，决策层融合策略用于实现更准确和稳定的识别结果，并研究了不同特征组合的分类性能的差异。更重要的是，还研究了应用于功能连接功能的最佳阈值。
具有双果冻的真核DNA病毒的自然史 -
门前病毒（Kingdom Bamfordvirae，Realm varidnaviria）是多种病毒的广泛组合，其相对较短的双链DNA基因组（<50 kbp）产生了由双果冻 - 双果冻 - 卷胶卷蛋白构建的二十os虫。前肿瘤动物感染所有细胞结构域的宿主，证明其古老的起源，尤其是与真核生物的七个超级组中的六个有关。前肿瘤分子包括四个主要的病毒组，即Polinton，Polinton，例如病毒（PLV），病毒噬细胞和腺毒。我们使用蛋白质结构建模和分析来表明蛋白质的DNA聚合酶（PPOLBS），polins，病毒噬细胞和细胞质线性质粒涵盖了n-终末结构域与末端蛋白（TPS）的N-末端域同源物（TPS），例如原始prd1-涉及tpectiricotic andototic artectirIdotics和eukaryotic artirIdotics artirIdotic artirIdotic artineciridotics anden tectirifiridotic toNERIFIRIDICRIDOTICSIRIATICS -ETENIRIDOTIOTICTIRIDOTOCTIOTICTIRIDS复制启动，以病毒卵巢肿瘤 - 类半胱氨酸去泛素酶（votu）结构域为由。投票域可能是导致TP从大型PPOLB多肽裂解的原因，并且在腺毒中被灭活，其中TP是单独的蛋白质。许多PLV和转囊编码了Polinton的独特衍生物 - 例如保留TP，Fotu和PPOLB聚合棕榈域的PPOLB，但缺乏外核酸酶域，而含有一个超家族1个旋转酶结构域。分析了在真核前肿瘤前胞菌中，对投票域的存在/不存在和将PPOLB用其他DNA聚合酶代替，使我们能够概述其起源和进化的完整情况。
具有双果冻的真核DNA病毒的自然史
门前病毒（Kingdom Bamfordvirae，Realm varidnaviria）是多种病毒的广泛组合，其相对较短的双链DNA基因组（<50 kbp）产生了由双果冻 - 双果冻 - 卷胶卷蛋白构建的二十os虫。前肿瘤动物感染所有细胞结构域的宿主，证明其古老的起源，尤其是与真核生物的七个超级组中的六个有关。前肿瘤分子包括四个主要的病毒组，即Polinton，Polinton，例如病毒（PLV），病毒噬细胞和腺毒。我们使用蛋白质结构建模和分析来表明蛋白质的DNA聚合酶（PPOLBS），polins，病毒噬细胞和细胞质线性质粒涵盖了n-终末结构域与末端蛋白（TPS）的N-末端域同源物（TPS），例如原始prd1-涉及tpectiricotic andototic artectirIdotics和eukaryotic artirIdotics artirIdotic artirIdotic artineciridotics anden tectirifiridotic toNERIFIRIDICRIDOTICSIRIATICS -ETENIRIDOTIOTICTIRIDOTOCTIOTICTIRIDS复制启动，以病毒卵巢肿瘤 - 类半胱氨酸去泛素酶（votu）结构域为由。投票域可能是导致TP从大型PPOLB多肽裂解的原因，并且在腺毒中被灭活，其中TP是单独的蛋白质。许多PLV和转囊编码了Polinton的独特衍生物 - 例如保留TP，Fotu和PPOLB聚合棕榈域的PPOLB，但缺乏外核酸酶域，而含有一个超家族1个旋转酶结构域。分析了在真核前肿瘤前胞菌中，对投票域的存在/不存在和将PPOLB用其他DNA聚合酶代替，使我们能够概述其起源和进化的完整情况。