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在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
Dylan RossesDylan Rosses
div> dylan Rosser www.dylanrosser.us工作经验高级模拟电路设计师NXP半导体NXP半导体•LED电力管理IP开发新产品介绍•与SOC Architect合作，与SOC Architect合作开发MCU电源架构和规格•建模，设计和模拟的电压参考，调节器和检测技能之间的交易•均衡•调查•调节•杠杆设计•均衡型号•衡量型号，并衡量型号，并在范围内进行衡量•均衡级别的行为•平衡巡回赛•专家•生产的可交付成果，例如示意图，网表，GD，LEF，模型，自由和文档•分析的老化，可靠性，SOA，SOA，DFMEA，可交付成果的质量模拟电路设计器II NXP半导体•模拟，优化和设计了各种用于数据转换器的iP和Power Machine IP的子计数，以实现多种机器学习的•用于机器学习的最佳FLED和DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•DRC•drc•DREC•drc•drc•drc•drc•drc•drc•drc• IP•在SystemVerilog，Veriloga和Python中对SAR和管道ADC建模•脚本验证以自动化数据分析和可视化研究和助教Carnegie Mellon University•设计并布置了高速的两阶段比较器，在65nm CMOS中进行了高速两阶段的比较器•开发的Microelectronic Circen interne internect internement internect internement internect internection•构成了一项自动式的奖励•颁发的均等•验证电气工程师Cosentini Associates
基于脑电图的深度运动图像分类的可概括和歧视性学习方法
卷积神经网络（CNN）已广泛应用于运动图像（MI）分类范围，从分类精度方面显着提高了最新的（SOA）性能。尽管彻底探索了创新的模型结构，但对目标函数的关注很少。在MI区域中的大多数可用CNN中，标准的横向损失通常作为目标函数执行，这仅确保深度特征可分离性。与当前目标函数的限制相对应，提出了一种新的损失函数，该损失函数与平滑的跨熵（标签平滑）和中心损失的组合被提议作为MI识别任务中模型的监督信号。特别是，通过预测标签和通过均匀分布的噪声正规化的一式硬硬标签之间的熵来计算平滑的横膜。中心损失将学习每个班级的深度特征中心，并最大程度地减少深度特征及其相应中心之间的距离。拟议的损失试图在两个学习目标中优化该模型，以防止过度确定预测并增加深度特征的判别能力（类间的可分离性和内部不变性），从而确保MI识别模型的有效性。我们对两个众所周知的基准（BCI竞争IV-2A和IV-2B）进行了广泛的实验，以评估我们的方法。结果表明，所提出的方法比两个数据集上的其他SOA模型都能达到更好的性能。提出的学习方案为MI分类任务中的CNN模型提供了更强大的优化，同时降低了过度拟合的风险，并增加了深入学习特征的歧视性。
• la - DTIC
为了研究采用所提出的吸附/混凝/过滤系统处理废水的可行性和机理，制备了由自来水、洗洁精、洗衣粉、肥皂、粘土、油和食物成分组成的合成废水。处理系统实验室优化研究选定的操作参数包括：废水的初始 pH 值和温度；碳吸附的接触时间；粉末碳的类型和剂量；聚合物的类型和剂量；
设想以下未来的优先事项：“ Live：Power and Soughty Storage”
定义：BA：SOA接地的功率转换器，变压器，电缆和负载连接和部署系统在特定的功率，电压和辐射，热和尘埃耐受含量水平上不提供足以支撑月球极杆表面元件之间可靠的功率分布的能力。所有这些组件的飞行资格技术均未适应月球极地环境。bb：在本地铝制的月球表面上打印长距离导体（100 km）所需的技术几乎没有概念性发展。任务架构师必须知道一旦伊斯兰国际生产业务从2030年代初开始，并且一旦大规模的月球表面操作扩展到2030年代末，他们将有什么能力。
SAP云和基础架构更新
Exadata Storage Server Software, Oracle Active Data Guard, Oracle Advanced Compression, Oracle Advanced Security, oracle Database Enterprise Edition, Oracle Database In-Memory, Oracle Database Standard Edition 2, Oracle Database Vault, Oracle Diagnostic Pack, Oracle Forms and Reports, Oracle GoldenGate, Oracle Internet Application Server Enterprise Edition, Oracle Multitenant, Oracle OLAP, Oracle Partitioning, Oracle Real Application集群，Oracle Real Application簇一个节点，Oracle真实应用程序测试，Oracle Middleware的Oracle SOA Suite，Oracle Tuning Pack，Oracle Weblogic Server Enterprise Edition，Oracle Weblogic Standard Edition，Oracle Weblogic Suite。
EA 框架和医疗保健中的 AI 挑战.pdf
过去几年，越来越多的证据表明人工智能 (AI) 在改善医疗服务方面具有潜力。然而，它在医疗实践中的实际应用非常有限。基于一些先前的研究工作，本文确定了以下问题：研究人员指出的主要技术挑战和道德问题是导致这种有限应用的根本原因；并研究了三种著名的企业架构框架 (EAF) 解决医疗保健领域这些 AI 挑战的能力。我们的调查结果表明：TOGAF 最全面地解决了道德问题，面向服务架构 (SOA) 可以以最系统的方式消除互操作性和集成的技术挑战，而 Zachman 由于其能够部分解决技术和道德挑战，因此只能用于重要工件的维护和分类。
平等，多样性和包容策略2021-25
SOAS伦敦大学很荣幸能被公认为是欧洲领先的高等教育机构，专门研究亚洲，非洲和近和中东的研究。SOAS是一个独特的机构，是独特的语言，学术，纪律专业知识和区域重点。我们的专业知识植根于非洲，亚洲和中东及其散居散居的政治，社会，经济，历史和文化动态，这些动态及其散居散居的人口占世界人口的四分之三以上。我们的计划是由从事野外工作和研究的公认的学术界教授的，这些学者影响了政府政策和全球个人的生活。在一个萎缩的边界世界中，SOA最适合模拟一种积极挑战排斥和结构不平等的机构环境。
社论：代码调制的诱发电位在下一代脑机构接口中的作用
使用代码调节的诱发潜力（C-VEP）对脑部计算机界面（BCIS）进行研究，最近取得了显着的进步（Martínez-Cagigal等，2021）。这些突破归因于刺激协议的复杂设计和创新的解码技术，它们共同建立了基于C-DEP的BCIS作为通信和控制应用程序的当前最新技术。该研究主题旨在通过促进原始贡献来推动领域的前进，并特别着眼于提高C-DEP驱动的BCI系统的可用性，可靠性和实用性。的目标是更加关注这一新兴领域，尽管它取得了显着的成就，但仍需要在临床环境和日常生活中促进这些技术的广泛采用。C-VEP刺激方案与其他主要类别的诱发反应明显不同，例如与事件相关的电位（ERP）和稳态视觉诱发的潜力（SSVEP）（Martínenez-Cagigal等人，2021年）。ERP协议通常基于奇数范式，其速度要慢得多，典型的刺激发作异步（SOA）约为250 ms（4 Hz），而C-vep中使用的至少16 ms（60 Hz）的速度相比。同样，尽管与ERP相比，SSVEP范式也相对较快，但SSVEP协议依赖于频率的方法，在这种方法中，刺激仅限于具有特定频率和相位的周期性信号。相比之下，C-VEP协议采用了噪声方法，允许更广泛的刺激序列（包括非周期性模式），同时还表现出对窄带干扰的更大弹性。此外，最近的证据表明，从信息理论的角度来看，在基于C-DEP的BCIS中，可以通过视觉诱发的途径达到的最大信息传输速率显着超过了基于SSVEP的系统（Shi等，2024）。