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纳米技术实验室LTFN
Research LTFN是各个研究领域的世界一流卓越实体，具有州的设备和设施，10个试点线和测试床，并在研发项目中进行了强大的活动以及与中小企业，工业和学术界的动态合作。通过其出色的研究活动和创新申请，LTFN涵盖了能源，照明，电子，建筑物，汽车，农业，IOP，智能包装，纳米型，纳米型，可穿戴设备，物联网，信息和通信技术等各种应用。合作LTFN与欧洲，美国和亚洲的众多教育和研究机构建立了强有力的合作，同时继续与来自学术界和全球的主要参与者进行网络和伙伴关系。培训活动LTFN通过教学和培训学生，年轻的研究人员和2个研究生课程的新科学家，使用其世界一流的基础设施和知识来创建高技能的科学家，并通过教学和培训学生，年轻的研究人员和新科学家来创建良好的田径记录和能力。它还为公司提供大师班，以在其专业领域更新其业务。
emgtfnet：模糊视觉变压器解码上限semg信号识别
摘要 - Myoelectric Control是当今剧本增加的肌电图的一个区域，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。今天的重点是使用机器学习以及最近深度学习方法的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后者通常需要大的数据集和培训时间。此外，由于随机SEMG信号的性质，传统模型无法概括为非典型或嘈杂值的样品。在本文中，我们提出了基于视觉变压器（VIT）的建筑的设计，该体系结构具有模糊的神经块（FNB），称为EMGTFNET，以从表面肌电图（SEMG）信号中执行手势识别。所提出的EMGTFNET体系结构可以准确地对各种手势进行分类，而无需任何数据增强技术，传输学习或网络中参数数量的显着增加。使用由49种不同手势的公开ninapro数据库测试了所提出的模型的准确性。实验使用200 ms窗口大小和仅56,793个可训练的参数产生的平均测试准确度为83.57％±3.5％。我们的结果优于没有FNB的VIT，因此表明包括FNB可以提高其性能。我们的提案框架EMGTFNET报告了其实际应用假体控制的重要潜力。索引术语 - 电镜头；深度学习； Ninapro;变压器;模式识别；肌电控制
CTFN：利用耦合翻译融合网络进行多模态情绪分析的分层学习
多模态情感分析是一个具有挑战性的研究领域，它致力于多种异构模态的融合。主要的挑战是在多模态融合过程中会出现一些模态缺失的情况。然而，现有的技术需要所有模态作为输入，因此对预测时间上的缺失模态很敏感。在本文中，耦合翻译融合网络（CTFN）首次被提出通过耦合学习来建模双向相互作用，确保了对缺失模态的鲁棒性。具体来说，我们提出了循环一致性约束来提高翻译性能，允许我们直接丢弃解码器而只包含 Transformer 的编码器。这可以帮助建立一个更轻量的模型。由于耦合学习，CTFN 能够并行进行双向跨模态互相关。基于 CTFN，进一步建立了分层架构以利用多个双向翻译，与传统翻译方法相比，可实现双多模态融合嵌入。此外，卷积块用于进一步突出这些翻译之间的显式交互。为了进行评估，我们在两个多模态基准上对 CTFN 进行了验证，并进行了广泛的消融研究。实验表明，所提出的框架实现了最先进的或通常具有竞争力的性能。此外，在考虑缺失模态时，CTFN 仍然保持稳健性。