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文章 使用 2 型模糊和深度卷积网络的组合从脑电信号中自动识别情绪
摘要：情绪是人类生活中不可分割的一部分。自动情绪识别可广泛应用于脑机接口。本研究提出了一种基于深度学习和模糊网络相结合的脑电信号自动情绪识别新模型，可以识别两种不同的情绪：积极和消极。为了实现这一目标，我们编制了一个基于脑电信号音乐刺激的标准数据库。然后，为了处理过拟合现象，使用生成对抗网络来扩充数据。生成对抗网络的输出被输入到所提出的模型中，该模型基于具有 2 型模糊激活函数的改进深度卷积网络。最后，在两个单独的类中，对两种积极情绪和两种消极情绪进行分类。在这两类的分类中，所提出的模型实现了 98% 以上的准确率。此外，与以前的研究相比，所提出的模型表现良好，可用于未来的脑机接口应用。
支持
图S4。TB-WSE 2中电阻率ρ的温度依赖性。（a）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，在4.1°TB-WSE 2设备中，V tg的温度t和温度t的函数。VHS的电阻率显示出与主文本中设备相似的正温度依赖性。（B）ρ。这些曲线有抵消，以清晰。黑线是插入线。（c）电阻率ρ是归一化载体密度N/N S的函数，V tg的温度t为-10。8 V在5.7°TB-WSE 2中。 （d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。 8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。 每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。 这些曲线被抵消为了清晰。 当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。8 V在5.7°TB-WSE 2中。（d）ρ在t曲线的v Tg处与-10的t曲线图。8 V在5.7°TB-WSE 2中的不同归一化载体密度下。每个曲线对应于具有相同颜色的插图中的一个点。这些曲线被抵消为了清晰。当我们从较高（下）掺杂接近VHS时，ρ的温度依赖性从费米 - 液体行为变化，t 2与t线性行为有关。
在加压的LA4NI3O10
最近，在加压LA 4 Ni 3 O 10中报道了超导性（SC）的证据。在这里，我们研究其可能的配对机制和配对对称性。通过拟合密度功能理论带结构，我们提供了一个六轨的紧密结合模型。与LA 3 Ni 2 O 7的频带结构相比，附加的非键D Z 2频段对这里的配对机理很重要。当包括多功能哈伯德相互作用时，我们的基于随机相关的研究会产生S± - 波SC。在键d z 2频段顶部贡献的γ口袋和α1口袋贡献的γ袋与非键D Z 2频段底部贡献的γ袋之间具有主要的费米 - 表面嵌套，这导致了两个机构内最强的配对幅度和相反的差距。主要的真实空间配对是层间D Z 2 - 轨道配对。此S±波配对模式对频带细节不敏感。电子掺杂后，T C将在系统进入Néel订购的旋转密度波相位之前迅速增加。
通过基于歧管的映射学习光度法立体声...
摘要 - 三维重建技术是计算机视觉中的基本问题。光度法立体声从不同的阴影提示中恢复了3D对象的表面正态，其能力占据了其生成正常状态的能力。近年来，由于其在非兰伯特表面上的强大拟合能力，基于深度学习的光度立体观点能够改善一般非兰伯特表面的表面正态估计。这些最先进的方法通常直接从高维特征中回归正常的表面，而无需探索嵌入式结构信息。这导致功能中可用信息的利用不足。因此，在本文中，我们为基于学习的光度立体声效率提出了一个基于效率的歧管框架，该框架可以更好地映射高维特征空间与低维歧管。广泛的实验表明，我们的方法通过低维歧管学习，实现了更准确的表面正态估计，在挑战勤奋的基准数据集方面表现优于其他最先进的方法。
半导体结构中焊接和粘合接头热阻的激光热波诊断
摘要：本文回顾了激光光热幻影技术在传感和测量现代电子设备中接头层热阻方面的最新应用。本文介绍了一种基于在连接固体之间形成薄中间层的界面热阻的简单理论模型。实验表明，焊料层的热性能不能简单地基于焊料成分热性能的平均值来评估。本文介绍了一种用于测量焊接和胶接接头热参数的激光热波方法。所开发的理论模型通过将理论结果与激光束偏转法获得的实验数据进行拟合，可以定量估计接头的局部热导率及其热阻。研究了含铅和无铅焊料制成的接头。焊料层热性能的异常分布可以用能量色散 X 射线光谱检测到的各种原子的扩散来解释。激光束偏转法可以揭示表面预处理质量对界面热阻的强烈影响。
用于深度立体匹配的自适应单峰成本体积滤波
最先进的基于深度学习的立体匹配方法将视差估计视为一个回归问题，其中损失函数直接定义在真实视差及其估计视差上。然而，视差只是由成本量建模的匹配过程的副产品，而间接学习由视差回归驱动的成本量容易出现过度拟合，因为成本量受到约束。在本文中，我们提出直接向成本量添加约束，方法是用在真实视差处达到峰值的单峰分布过滤成本量。此外，估计每个像素的单峰分布的方差，以明确模拟不同环境下的匹配不确定性。所提出的架构在 Scene Flow 和两个 KITTI 立体基准上实现了最先进的性能。具体来说，我们的方法在 KITTI 2012 评估中排名第一，在 KITTI 2015 评估中排名第四（记录于 2019.8.20）。AcfNet 的代码可以在以下位置找到：https://github.com/youmi-zym/AcfNet。
抗噪模态参数识别与损伤...
摘要目的——地面振动测试对于飞机设计和认证至关重要。快速松弛矢量拟合 (FRVF) 和 Loewner 框架 (LF) 最近扩展到机械系统中的模态参数提取，以解决时间和频域技术的计算挑战，用于航空相关结构的损伤检测。设计/方法/方法——FRVF 和 LF 应用于数值数据集以评估噪声稳健性和损伤检测性能。还评估了计算效率。此外，它们还应用于一种新的高纵横比机翼损伤检测基准，将其性能与最先进的方法 N4SID 进行比较。结果——FRVF 和 LF 可有效检测结构变化；LF 表现出更好的噪声稳健性，而 FRVF 的计算效率更高。实际意义——建议在有噪声的测量中使用 LF。原创性/价值——据作者所知，这是首次应用 LF 和 FRVF 提取航空相关结构中的模态参数的研究。此外，还介绍了一种新型高纵横比机翼损伤检测基准。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。
自由空间中的指数威布尔衰落信道模型...
自由空间光通信 (FSO) 作为一种有前途的技术，正受到越来越多的关注，以克服日益拥挤的无线市场的带宽短缺问题。目前，射频 (RF) 技术难以应对日益增长的高带宽数据需求。此外，随着用户数量的增加，RF 频谱变得如此拥挤，以至于几乎没有空间提供新的无线服务，此外，使用 RF 频段的带宽限制有限，并且必须为此类频段支付许可费，这还带来了额外的不便。FSO 通信与其他替代方案相比具有明显的优势，例如更窄、更安全的波束、几乎无限的带宽以及对使用光频率和带宽没有监管政策。此外，在太空领域，由于与 RF 相比，FSO 技术的质量和功率要求较低，因此对卫星通信系统来说，FSO 技术正变得越来越有吸引力。基于 FSO 技术部署无线链路的主要缺点是光波在湍流大气中传播时会受到扰动。会产生许多影响，其中最明显的是信号承载激光束辐照度（强度）的随机波动，这种现象称为闪烁，由闪烁指数 (SI) 量化。FSO 链路中随机辐照度波动的统计分析是通过概率密度函数 (PDF) 进行的，从中可以获得其他统计工具来测量链路性能，例如衰落概率和误码率 (BER)。如今，辐照度数据最广泛的模型是 Lognormal (LN) 和 Gamma-Gamma (GG) 分布。尽管这两种模型在大多数情况下都符合实际数据，但它们都无法在所有大气湍流条件下拟合有限接收孔径尺寸的辐照度数据，即在存在孔径平均的情况下。此外，在某些情况下，LN 或 GG 模型似乎都无法准确拟合辐照度数据，特别是在 PDF 的左尾。本文介绍的工作致力于提出一种新的模型，用于在存在孔径平均的情况下，大气湍流下的 FSO 链路中的辐照度波动；从而得到指数威布尔 (EW) 分布。在这里，使用半启发式方法来找到一组将 EW 参数直接与 SI 相关联的方程。经过测试，这些表达式可以很好地拟合辐照度数据的实际 PDF。提供了新模型出现的物理依据，以及弱到强湍流状态下的大量测试场景（包括数值模拟和实验数据），以评估其在 PDF 和衰减概率方面对辐照度数据进行建模的适用性。此外，
锂离子电池寿命预测方法在热梯度条件下
摘要：锂离子电池组中不可避免的热梯度由于热量产生和耗散不均，这会影响电池老化。在本文中，建立了用于模拟实用热梯度条件的实验平台。实验结果表明高非线性电池降解程度很高。考虑到高度非线性，高度非平稳性和随时间变化的数据的极限学习机器（ELM），它具有良好的学习能力和拟合能力。在本文中提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的电池寿命预测模型，以优化ELM网络的随机权重和偏置，并通过实验数据进行验证。结果表明，与传统的ELM和后传播神经网络相比，SSA优化的ELM的预测结果具有较低的平均绝对误差百分比和均方根误差，这表明SSA-ELM模型具有较高的预测准确性，并且具有更好的稳定性，并且具有高非线性程度的处理数据方面具有明显的优势。