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使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 应用数学系，德里理工学院
使用深度学习技术通过 MRI 图像对脑肿瘤进行检测和分类 Rashika Mangla 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 *通讯作者电子邮件：rashika123mangla@gmail.com Chetna 德里理工大学应用数学系，新德里，印度 电子邮件：chetnamor4family@gmail.com 摘要 --- MRI 图像在脑肿瘤分类和检测中起着重要作用，但与使用医疗设备进行检测和分类（由放射科医生或临床专业人员完成一项耗时费力的任务，其准确性仅取决于经验）相比，使用深度学习技术和算法对脑肿瘤进行检测和分类会有所帮助。因此，为了克服这些限制，使用计算机辅助技术变得越来越重要。在本文中，早期检测和诊断的脑肿瘤图像及其 csv 数据已被用来找出 CNN 算法对肿瘤检测的准确性和 SVM 算法对肿瘤良性和恶性分类的准确性。HOG 已用于特征提取。经过实验，观察到CNN的检测准确率达到了87.02%，进一步利用SVM对肿瘤进行分类，最高准确率达到了96.35%。实验证明，即使在整个过程中使用了三种不同的方法，检测和分类的准确率仍然很高。关键词---CNN (卷积神经网络)、HOG (方向梯度直方图)、SVM (支持向量机)、磁共振成像 (MRI)。引言脑瘤是一种脑部异常生长，可能是有害的，也可能是无癌的。不受控制的细胞增殖和过度的脑损伤会导致
1。重新发行的资金机会； Avi Rasooly 2。计划的感兴趣领域：
•DCTD癌症成像计划通过基本和应用研究支持非侵入性体内癌症成像研究，以更好地理解癌症生物学，以及用于癌症诊断和治疗•增强细菌性肿瘤定殖和成像应用的渗透率•微生物特异性对比剂和分子成像•在Vivo Modial Inderial In In In vivo Modial Inderial Intry In vivo Imbirial Imberial Inderial Inder•Microbial Imbirial Imakil•基于微生物的癌症成像的时空分辨率（包括计算和图像操纵）•基于微生物的抗癌药物，基因或放射疗法的基于微生物的图像引导递送
铁电 Rashba 半导体 GeTe 中激发体态和表面态的超快热化路径
理解强自旋轨道耦合的窄带半导体中自旋极化载流子弛豫的基本散射过程，对于自旋电子学的未来应用至关重要。[1–8] 一个核心挑战是利用自旋轨道相互作用，在没有外部磁场的情况下实现高效的信息处理和存储。[6–12] 当表面或界面发生反转不对称时，或当自旋轨道相互作用存在于块体中时，可引起较大的拉什巴效应。[13–17] 结果，电子态的自旋简并度被提升，其自旋分裂变为 Δ E = 2 α R | k |，它一级线性依赖于动量| k |和拉什巴效应的强度，用所谓的拉什巴参数 α R 表示。 [18,19] 较大的 Rashba 效应被认为是实现增强自旋极化电流控制、[20,21] 高效自旋注入 [10,22] 和自旋电荷相互转换、[23–26] 较大自旋轨道扭矩、[5,27] 的关键。
技术规范 - Rascal VEO Sport SR踏板车 - 再生
注意：此踏板车满足ISO 7176-14：2008电气安全 *的相关要求 *范围全电荷和平坦地面，基于ISO 7176-4：2008理论距离测试**请勿在此温度范围之外充电电池。这样做会永久损坏电池。由于持续改进的政策，电动流动性Euro Ltd.保留更改规格的权利，恕不另行通知。
脑机接口通过 RaspberryPi 和 PiEEG 控制机器人。
Ildar Rakhmatulin* – 博士电子研究员 Sebastian Völkl – 脑机接口开发人员 摘要 本文介绍了可用于读取脑电图信号的 Raspberry Pi 系列单板计算机的开源软件和开发的屏蔽板。我们描述了读取脑电图信号并将其分解为傅里叶级数的机制，并提供了通过闪烁控制 LED 和玩具机器人的示例。最后，我们讨论了脑机接口在不久的将来的前景，并考虑了使用实时脑电图信号控制外部机械物体的各种方法。链接 来源 - https://github.com/Ildaron/EEGwithRaspberryPI/tree/master/Robot_control 网站 - https://www.hackerbci.com/ YouTube – https://youtu.be/wNgCEKIXGUY Slack - pieeg.slack.com *电子邮件：ildarr2016@gmail.com 许可证 - GNU 通用公共许可证 v3.0 关键词：PIEEG、hackerbci、RaspberryPi、EEG、脑机接口 缩写 BCI 脑机接口 EEG 脑电图 SBC 单板计算机 ADC 模拟数字转换器 介绍 提到 BCI 这个术语，许多人会立即联想到用思想的力量控制物体。现在，非侵入性脑电图测量的神经科学才刚刚开始。尽管如此，每一步都让我们更接近这个目标，并激励新一代科学家和工程师为这一科学领域做出贡献。我们有机器学习，它几年前才进入我们的生活，还有足够的计算能力来寻找脑电信号中的相关性。唯一的弱点是数据集的可用性。因此，我们希望有一种价格低廉的设备能让我们朝着解决这个问题迈出一步。读取脑电信号，尽管看似简单——用高精度 ADC 通过电极测量头皮上的微伏电压——却与各种科学领域有关。它涉及读取脑电信号 [1, 2022]、处理脑电信号 [2, 2021]、选择特征，最后将信号用于各种目的。此外，眨眼或咀嚼是不需要的伪影，会将有害的失真引入脑电信号，许多工作致力于对抗这些伪影 [3, 2022; 4, 2022]。然而，与此同时，这些伪影仍然常用于应用任务，例如对外部物体的眨眼控制。林等人。 [5，2010] 通过脑机接口成功通过眨眼控制了电动轮椅。Huang 等人 [6，2019] 开发了一款应用程序，通过眨眼和 BCI 来控制机器人轮椅的集成系统。我们的板子旨在让每个人都熟悉 EEG 的世界，包括那些与神经病学领域没有直接关系的人。所以，我们的使命是降低开始使用 BCI 的技术知识门槛。我们的目标不是与前面描述的论文竞争，而是展示我们的控制
基于脑电图的大脑计算机接口假肢使用Raspberry Pi 4
土木工程系Madenat Alelem大学学院，巴格达，伊拉克摘要 - 行人，战争或不同的疾病可以以这种方式影响上肢，因此需要截肢，并对人们执行诸如抓住，握住对象或移动对象等任务的能力产生巨大影响。在这种情况下，有必要开发解决方案以支持上肢截肢者以进行日常活动。BCI（脑部计算机界面）具有使用大脑的神经活动来传达或控制机器人，人造四肢或机器，而无需身体运动。本文提出了脑电图（EEG）心理控制的假肢。它消除了与当前正在使用的肌电和其他类型的假体相关的完整紧急紧张的高价，沉重和依赖性之类的缺点。开发的原型是使用基于EEG的BCI技术通过大脑命令控制的低成本3D打印的假肢。它包括由Raspberry Pi 4控制的步进电动机，以执行诸如打开/关闭移动和保持对象之类的动作。该项目已成功实施并实现了创建精神控制的假肢系统原型的目标，此外还需要进行有关扭矩，力和手部重量的必要实验测试和计算。纸张证明了该方法的可行性，并为改进原型设计以将其连接到上限截肢树桩的设计开放。
与慢性病量表生活：通过经典测试理论和长期条件的西班牙语人群之间的经典测试理论和Rasch分析
1。世界卫生组织非传染性疾病； 2021。https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ noncomnicable-diseases。2021年2月访问。2。Mathers CD，Loncar D. 2002年至2030年全球死亡率和疾病负担的预测。plos med。2006; 3（11）：E442。 3。 世界卫生组织卫生系统对非传染病的反应：野心的时间； 2019。http：//www.who。 int/topics/noncoctable-diseases。 2021年2月访问。 4。 Ambrosio L，Senosiain JM，Riverol M等。 成人患有慢性疾病的生活：一种概念分析。 J Clin护士。 2015; 24（17- 18）：2357- 2367。 5。 Ambrosio L，Portillo MC，Rodriguez- Blazquez C，Rojo JM，Martinez -Martin P.患有帕金森氏病的影响因素：一项跨分段研究。 J Clin护士。 2019; 28（17-18）：3168 -3176。 6。 Downey J，Bloxham S，Jane B，Layden JD，VaughanS。人的健康促进：在长期条件下从10年的实践中学习。 医疗保健。 2021：9：439。 https://doi.org/10。 3390/HealthCare9040439 7。 卫生部。 长期条件汇编，第三版。 ; 2012。https://www.gov.uk/government/ uploads/uploads/postloads/actactment_data/file/file/216528/dh_ 134486.pdf。 2021年2月访问。2006; 3（11）：E442。3。世界卫生组织卫生系统对非传染病的反应：野心的时间； 2019。http：//www.who。int/topics/noncoctable-diseases。2021年2月访问。4。Ambrosio L，Senosiain JM，Riverol M等。成人患有慢性疾病的生活：一种概念分析。J Clin护士。 2015; 24（17- 18）：2357- 2367。 5。 Ambrosio L，Portillo MC，Rodriguez- Blazquez C，Rojo JM，Martinez -Martin P.患有帕金森氏病的影响因素：一项跨分段研究。 J Clin护士。 2019; 28（17-18）：3168 -3176。 6。 Downey J，Bloxham S，Jane B，Layden JD，VaughanS。人的健康促进：在长期条件下从10年的实践中学习。 医疗保健。 2021：9：439。 https://doi.org/10。 3390/HealthCare9040439 7。 卫生部。 长期条件汇编，第三版。 ; 2012。https://www.gov.uk/government/ uploads/uploads/postloads/actactment_data/file/file/216528/dh_ 134486.pdf。 2021年2月访问。J Clin护士。2015; 24（17- 18）：2357- 2367。5。Ambrosio L，Portillo MC，Rodriguez- Blazquez C，Rojo JM，Martinez -Martin P.患有帕金森氏病的影响因素：一项跨分段研究。J Clin护士。 2019; 28（17-18）：3168 -3176。 6。 Downey J，Bloxham S，Jane B，Layden JD，VaughanS。人的健康促进：在长期条件下从10年的实践中学习。 医疗保健。 2021：9：439。 https://doi.org/10。 3390/HealthCare9040439 7。 卫生部。 长期条件汇编，第三版。 ; 2012。https://www.gov.uk/government/ uploads/uploads/postloads/actactment_data/file/file/216528/dh_ 134486.pdf。 2021年2月访问。J Clin护士。2019; 28（17-18）：3168 -3176。6。Downey J，Bloxham S，Jane B，Layden JD，VaughanS。人的健康促进：在长期条件下从10年的实践中学习。 医疗保健。 2021：9：439。 https://doi.org/10。 3390/HealthCare9040439 7。 卫生部。 长期条件汇编，第三版。 ; 2012。https://www.gov.uk/government/ uploads/uploads/postloads/actactment_data/file/file/216528/dh_ 134486.pdf。 2021年2月访问。Downey J，Bloxham S，Jane B，Layden JD，VaughanS。人的健康促进：在长期条件下从10年的实践中学习。医疗保健。2021：9：439。 https://doi.org/10。3390/HealthCare9040439 7。卫生部。长期条件汇编，第三版。; 2012。https://www.gov.uk/government/ uploads/uploads/postloads/actactment_data/file/file/216528/dh_ 134486.pdf。2021年2月访问。
使用 ORB-SLAM 实现 Raspberry Pi 移动机器人的网页远程控制
近年来，随着机器人应用领域的不断拓展，智能机器人在越来越多的领域为人类服务。对于一些环境复杂、条件恶劣或者具有一定危险性的工作场所，通常需要通过远程控制来操作机器人完成相应的任务。此外，机器人的自主性也十分重要。在机器人自主性的研究中，自主导航是主要的研究方向之一，而SLAM一直是自主导航领域的重要研究课题[1]。视觉SLAM就是借助摄像头，为机器人针对未知环境构建地图。与激光SLAM相比，视觉传感器或摄像头具有视觉信息丰富、硬件成本低廉等优势，是近来SLAM的研究热点[2]。同时，SLAM
神经元中用于基因表达调控的CRE依赖性CRISPR/DCAS9
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在巨型拉什巴半导体bitebr
1 Department of Physics, Budapest University of Technology and Economics and MTA-BME Lend¨ulet Nanoelectronics Research Group, Budafoki ´ut 8, 1111 Budapest, Hungary 2 Zernike Institute for Advanced Materials, University of Groningen, Nijenborgh 4, 9747 AG Groningen, the Netherlands 3 Institute of Technical Physics and Materials Science, MFA, Centre for Energy Research,匈牙利科学院Box 49，1525 Budapest，匈牙利4圣彼得堡州立大学，198504年，俄罗斯圣彼得堡。 5 A.V. Rzhanov半导体物理研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学，630090，Novosibirsk，俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本9 9 9号，国家材料科学研究所研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本，日本Box 49，1525 Budapest，匈牙利4圣彼得堡州立大学，198504年，俄罗斯圣彼得堡。5 A.V. Rzhanov半导体物理研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学，630090，Novosibirsk，俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本9 9 9号，国家材料科学研究所研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本，日本5 A.V.Rzhanov半导体物理研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学，630090，Novosibirsk，俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本9 9 9号，国家材料科学研究所研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本，日本Rzhanov半导体物理研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。6 Novosibirsk州立大学，630090，Novosibirsk，俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本9 9 9号，国家材料科学研究所研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本，日本6 Novosibirsk州立大学，630090，Novosibirsk，俄罗斯。7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所，630090，俄罗斯Novosibirsk。8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本9 9 9号，国家材料科学研究所研究中心，国家材料科学研究所，1-1 Namiki，Tsukuba，Tsukuba 305-0044，日本，日本