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Mahindra通过下一代销售的推出来改变客户之旅
•整体和无缝的体验：Inglo建筑和Maia人工智能的互动展示； Harman Kardon的身临其境的Sonic Studio和Dolby Atmos的新型电源SUV系列。• Reimagined After Sales: Predictive and Remote vehicle diagnostics aided by profession- als with technical expertise in eSUVs and strategically located Battery Repair Centers • Expert assistance throughout the journey: Consultants from premium and luxury brands, relationship managers for charging solutions delivering superior ownership expe- rience Mumbai, February 10, 2025: Mahindra is transforming the automotive customer journey with an immer- sive and experiential approach to SUV销售和服务。受到其心脏设计理念的启发，Mahindra的下一代经销店将提供一项精致，互动和技术驱动的参与度 - 从陈列室到服务湾的整个电源和ICE SUVS。整体，感官驱动的SUV陈列室体验
FPGA上的快速傅立叶变换的平行管道硬件加速度
快速傅立叶变换（FFT）广泛用于数字信号处理应用中，尤其是用于使用CNN实时对象检测的卷积操作。本文提出了用于在FPGA上实现的Radix-2 FFT计算的有效的硬件档案，采用了蝴蝶单元的多个平行和管道阶段。所提出的架构利用块RAM存储输入和Twiddle因子值来计算转换。在Zync Ultrascale FPGA上合成了所提出的体系结构的硬件，并使用诸如关键路径延迟，吞吐量，设备利用率和功耗等参数评估其性能。发现在FFTOPS中测量的8点FFT所提出的平行管道结构的性能比非二叠体的AR插条高67％。性能比较与最新的并行管道管道方法证实了所提出的FFT体系结构达到的加速度。在论文中还介绍了拟议的硬件与与Vivado Design套件捆绑在一起的FFT IP核心的合成版本的全面比较。
弱奖励模型将生成模型转换为强大的因果事件提取系统
因果关系边界的固有歧义在评估因果事件提取任务时构成了挑战。传统的会议诸如精确匹配和Bertscore之类的传统会议反映了模型性能，因此我们训练了评估模型以近似人类评估，从而达到了高度的一致性。我们用它们通过提取模型来形成增强学习，以使其与人类的喜好保持一致，并优先使用语义理解。我们通过多PLE数据集成功地探索了我们的方法，包括将在一个数据集中训练的评估者转移到另一个数据集中，以减轻对人类注销数据的依赖。在这种情况下，我们还提出了一种弱至较小的诉讼方法，该方法使用AN-NOTARDATED数据的一部分来训练评估模型，同时仍在训练RL模型中达到高性能。1
机器学习如何服务和改变生物......
具体来说，借鉴技术作为制度的理论（Pinch，2008），我认为机器学习有助于制度化对群体差异的理解框架，这有利于性别差异运动成为神经科学一般研究实践的一部分。这意味着机器学习和一般的研究方法可以作为 SIM 的资源，扩展现有的关注资金、出版和声望等传统因素的理论（Frickel and Gross，2005），以表明研究内容和实践本身可以成为运动的关键资源。要理解这一过程，不仅需要仔细分析 SIM 成员如何构建方法的使用和结果，还需要分析方法本身作为一种技术的实施和运作，以了解 SIM 规范和价值观是如何被委托给 SIM 并在其中实现的（Bucher，2016）。
实时基于EEG的情绪识别，使用离散小波在完整和减少的通道信号上转换
具有消费级EEG设备的基于EEG的实时情感识别（EEG-ER）涉及使用减少的渠道进行情绪进行分类。这些设备通常只提供四个或五个通道，与大多数当前最新研究中通常使用的大量通道（32或更多）不同。在这项工作中，我们建议使用离散小波变换（DWT）提取时频域特征，并且我们使用几秒钟的时间窗口来执行eeg-er-ers分类。该技术可以实时使用，而不是在整个会话后数据后使用。我们还将在先前研究中开发的基线去除预处理应用于我们提出的DWT熵和能量特征，从而显着提高了分类精度。我们考虑两个不同的分类架构，一个3D卷积神经网络（3D CNN）和一个支持向量机（SVM）。我们在主题独立和依赖于主题的设置上评估了这两个模型，以对个人情绪状态的价和唤醒维度进行分类。我们对DEAP数据集提供的完整32通道数据以及同一数据集的5通道提取物进行了测试。SVM模型在所有提出的场景中表现最佳，对于整个32渠道主体依赖性案例的价准确度为95.32％，唤醒的精度为95.68％，击败了先前的实时EEG-EEG-EEG-EEG-EEG依赖性依赖性基准。也获得了与受试者的情况下的价准确度为80.70％，唤醒的精度为81.41％。将输入数据降低到5个通道仅在所有情况下平均将精度降低3.54％，从而使该模型适合与更易于访问的低端EEG设备一起使用。
基于离散小波变换的眼睛状态识别
在近几十年中，由于它们在临床诊断或人机界面（HMI S）等新兴地区的直接含义，因此眼目光分析和眼科识别构成了一个具有研究的研究领域。用户及其目光移动的眼部状态可以揭示其认知状况的重要特征，这对于医疗保健目的至关重要，也对日常生活活动的分析至关重要。因此，它已经在多个领域进行了研究和应用，例如驾驶员嗜睡检测[1-3]，机器人控制[4]，婴儿睡眠 - 灭绝状态识别[5]或癫痫发作检测[6]等[7，8]。已经提出了用于研究眼睛凝视和眼状态的不同技术，例如视频摄影（VOG），电学（EOG）和脑电图（EEG）。在VOG [9，10]中，几个相机记录了用户眼睛的视频或图片，并且通过应用图像处理和人工视觉算法，可以准确地分析用户的眼睛状态。在EOG [11 - 15]中，将一些电极放在用户的皮肤附近，以捕获眼部活动产生的电信号。另一方面，在脑电图技术[16，17]中，使用放置在用户头皮上的电极来测量大脑产生的电信号。由于分析和分类多个图像的昂贵过程，与基于图像的方法（例如VOG）中使用的算法相关的计算复杂性高得多[18]。），这可能是实施实际应用程序的关键信息。EOG方法似乎是基于眼动或眨眼构建HMI的有趣技术，但是在用户脸上的电极放置可能不舒服，并且在实践应用中不可用[19]。因此，脑电图技术是开发新界面的有吸引力的解决方案，基于用户的眼睛状态，可以分析和推断其认知状态（放松，压力，入睡等。
实验室中的高级分析：人工智能分析如何将 LIMS 数据转化为有价值的、可立即付诸行动的见解 | 1
LabVantage Solutions 是企业实验室软件解决方案领域公认的领导者，致力于通过将数据转化为知识来改善客户成果。LabVantage 信息学平台具有高度可配置性，集成在通用架构中，并且 100% 基于浏览器，可支持数百个并发用户。它可通过云或 SaaS 在本地部署，与仪器和其他企业系统无缝对接，实现真正的数字化转型。该平台包括最现代的实验室信息管理系统 (LIMS)、集成电子实验室笔记本 (ELN)、实验室执行系统 (LES)、科学数据管理系统 (SDMS) 和我们的高级分析解决方案 (LabVantage Analytics)；以及适用于医疗保健环境的实验室信息系统 (LIS)。我们为生命科学、制药、医疗设备、生物库、食品和饮料、消费品包装、石油和天然气、遗传学/诊断和医疗保健行业的 1500 多个全球客户站点提供支持。 LabVantage 总部位于新泽西州萨默塞特，在全球设有办事处。四十年来，LabVantage 一直提供全面的产品和服务组合，帮助客户在研发周期中加快创新速度、提高制造产品质量、实现准确的记录保存并遵守监管要求。如需了解更多信息，请访问 labvantage.com。
使用双树复小波 (DTCW) 和剪切波变换减少 SAR 图像的斑点噪声
摘要：合成孔径雷达 (SAR) 图像由于相干采集系统的乘性斑点噪声而难以解释。因此，SAR 图像的去斑点始终是 SAR 图像处理中的首要预处理任务。有许多方法使用各种空间域滤波器和变换域算法来减少斑点，但并非所有方法都能保留图像边缘特征。本文提出了一种通过稀疏表示的去斑点算法，该算法使用具有方向选择性和平移不变性的 Shearlet 变换和 DTCW 变换的组合。实验结果表明，所提出的方法比现有的最先进方法具有更好的 PSNR、ENL 和 EPI 值。所提出的方法不仅保留了边缘，还通过增强 SAR 图像的纹理改善了视觉效果。
