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使用修改的浮雕和简化基于CNN的深度学习的跨主题渠道选择基于EEG的情绪识别
基于脑电图的抽象情绪识别已在许多研究中实施。在其中大多数中，都有两种观察结果：首先，广泛的实现与执行的验证负相关。跨主体验证比受试者依赖性验证更加困难，因为域移位引起的脑电图记录之间的差异很高。第二，大量通道需要广泛的计算。减少通道的努力会因频道数量减少而阻碍。因此，需要一种有效的减少渠道的方法来维持性能。在本文中，我们提出了基于功率频谱密度比与浮雕方法结合的功率频谱密度比，以尺度图，CNN和通道选择的形式进行对2D EEG输入的合作。功率比来自功率频段的功率谱密度。基于各种条件的试验选择，提出的比例图和PR浮雕（功率比率）的协作产生了稳定的分类率。进行分析，已经采用了生理信号情绪分析的数据库（DEAP）。实验结果表明，该提出的方法使用10个通道的价为2.71％和唤醒的1.96％提高了跨受试者情绪识别的准确性。使用10个通道来依赖受试者验证，价和唤醒类别的功效分别增加了2.41％和1.2％。因此，通过在输入解释和稳定的渠道选择方法之间进行协作，提出的协作方法取得了更好的结果。
基于变压器和CNN的情绪分类，用于EEG时空特征学习
摘要：目标：脑电图（EEG）信号的时间和空间信息对于识别情绪分类模型中的特征至关重要，但它过分依赖于手动特征提取。变压器模型具有执行自动特征提取的能力；但是，在与情绪相关的脑电图信号的分类中尚未完全探索其潜力。为了应对这些挑战，本研究提出了一个基于脑电图和卷积神经网络（TCNN）的新型模型，用于EEG时空 - 静态（EEG ST）特征学习以自动情感分类的特征。方法：所提出的EEG ST-TCNN模型利用了编码（PE）的位置（PE），并注意EEG信号中感知的通道位置和定时信息。模型中的两个平行变压器编码器用于从与情绪相关的EEG信号中提取空间和时间特征，并且使用CNN来汇总脑电图的空间和时间特征，随后使用SoftMax对其进行分类。结果：拟议的EEG ST-TCNN模型在种子数据集上的准确度分别为96.67％，精度为95.73％，96.95％和96.34％的精度，唤醒，唤醒，唤醒和价尺寸的精度为96.34％。结论：结果证明了所提出的ST-TCNN模型的有效性，与最近的相关研究相比，情绪分类的表现出色。意义：拟议的EEG ST-TCNN模型有可能用于基于EEG的自动情绪识别。
拉伸应变锗微结构
并无需使用载流子注入即可增强电光调制。与此同时，人们正在努力实现完全集成在硅基平台中的发光器，作为 III – V 族材料的经济高效的替代品。这方面的两个主要途径是使用 Ge 及其与 Si 和 Sn 的合金，以及应变工程。硅 – 锗 – 锡 (GeSn) 合金可能是一种很有前途的解决方案 [4]，因为它的能带结构可以通过其成分来控制，从而在宽光谱范围内实现高发射效率，但这些三元合金对材料生长提出了一些技术挑战。[5] 能带结构控制的替代途径是在 Ge 和 GeSn 合金中引入拉伸应变。这里的目标是利用拉伸应变来降低导带 L 和 Γ 最小值之间的能垒，实现准直接带隙材料，从而提高辐射效率。此外，拉伸应变的作用是消除重空穴 (HH) 和轻空穴 (LH) 价带之间的简并性，并降低导带和价带之间的能量差，[6,7] 从而提供对带隙的所需控制。这些能带结构效应可以通过光致发光 (PL) 实验揭示，而半导体中应变的关键测量可以使用拉曼光谱来实现。机械变形会显著影响 PL 发射、谷分裂的不均匀性或重叠
晶体管：影响和未来影响
外壳它们与相邻硅原子形成4个共价键。这将形成一个纯晶格，其中没有脱位的电子，并且是绝缘子。硅是一种半导体材料，因此可以通过称为“掺杂”的过程将杂质引入晶体结构来量身定制。最常用的元素是磷和硼。对于标准的NPN或PNP晶体管，术语PNP和NPN术语引用了其中的材料的布置。硅可以通过不存在电子的可移动正电荷（孔）进行操作，或者当结构中存在多余的电子时。用价3离子掺杂（例如Boron）（p-Type）在掺杂价5个离子时会产生带正电荷的材料（例如，磷）（N型）形成带负电的材料[3]。在它们之间的边界中产生一个负耗竭层，该层是由于负电荷相互驱除而阻止更多的电子通过。当通过第三端子将正电压应用于晶体管的底部时，耗尽层被否定，使电子自由流动并完成电路。虽然仍用作开关组件，但事实证明，晶体管在控制当前输入电容器的内存芯片中特别有用。此类存储的值提供了二进制表示的基础。与布尔代数一起，晶体管支撑着每个电子设备的功能。达灵顿晶体管可用于扩增电信号
参考：李Y.，Xiao Y.M.，Xu W.，Ding L.，MiloševićMilorad，Peetersfrançois.-单层过渡金属二进制的磁光电导率
在存在外部电气和量化磁场以及接近度诱导的交换相互作用的情况下，我们从理论上研究了单层（ML）过渡金属二核苷（TMD）的磁光（MO）性质。通过求解Schr odinger方程来研究相应的Landau水平（LL）结构，并评估ML-TMD的自旋极化在磁场的作用下。此外，在标准的随机相近似（RPA）中，纵向MO电导率是通过动力学介电函数计算的。我们以ML-MOS 2为例，以检查接近诱导的交换相互作用的影响，外部电气和磁场对通过LLS之间的内部和带电子过渡引起的MO电导率。对于传导或价带中的内标电子过渡，我们可以观察到Terahertz（THZ）频率范围的两个吸收峰。虽然传导和价LL之间的带电子间过渡显示可见范围内的一系列吸收峰。我们发现，接近度诱导的交换相互作用，载体密度，外部电气和磁场的强度可以有效地调节吸收峰的位置以及MO吸收光谱的形状。从这项研究中获得的结果可以使人们对ML-TMD的MO性质有深入的理解，这些理解可能可用于可见在THZ频率带宽方面的磁光，旋转和valleytronic设备。
连贯的机器人行为和实施方案在人类机器人相互作用期间情绪感知和识别中的作用：实验研究
背景：作为我们日常生活中的同伴，社会机器人变得越来越重要。因此，人类希望使用应用于人类相互作用的相同的心理模型，包括使用相互作用的手势。研究工作已致力于了解用户的需求，并开发机器人的行为模型，这些模型可以感知用户状态并正确地计划反应。尽管做出了努力，但关于机器人体现和行为对情绪感知的影响的挑战仍然开放。目的：这项研究的目的是双重的。首先，它的目的是评估机器人的声音手势和体现在用户感知情绪（刺激愉悦），唤醒（唤起情绪强度）和优势（刺激施加的控制程度）方面的作用。第二，它旨在评估机器人通过使用3种监督的机器学习算法进行交互的正面，负面和中性情绪的准确性：支持向量机器，随机森林和K-Neareart邻居。方法：使用从标准化数据库中检索到的60张图像的集合，使用胡椒机器人来引起人类的3个情绪。特别是，用胡椒机器人进行了2种情感启发的实验条件：具有静态行为或用表达连贯（COH）同时行为的机器人。此外，为了评估机器人实施例的作用，通过要求参与者与PC相互作用，在图形界面显示相同的图像来进行第三个启发。要求每个参与者仅接受3个实验条件中的1个。结果：这项研究总共招募了60名参与者，每种实验条件共有20个参与者，共有3600个相互作用。当用与PC条件相对于PC条件的COH刺激的刺激性机器人时，结果显示出显着差异（P <.05），从而在机器人的非语言通信和实施方案的重要性上进行了差异。相对于PC的机器人（具有静态行为的COH和机器人）的启发获得了较高的价分数。为了识别情绪，最近的邻居分类器取得了最佳的准确性结果。特别是，与静态行为和PC诱导相比，COH模式达到了最高的准确性（0.97）（分别为0.88和0.94）。
超短激光诱导电子空穴纳米等离子体的双流体等离子体模型
超短激光脉冲是诱导材料改性的有力工具 1–4。特别是在透明电介质中，超短激光脉冲可用于局部修改材料块内的化学结构、折射率、色心密度，光聚合，产生纳米光栅、表面纳米结构或内部空隙。大量应用领域受益于基础性进步：外科和生物医学应用、光子学、微流体学、高速激光制造 2,5–7。将这些应用推进到纳米结构需要数值建模的支持 8。在激光诱导的强场下，束缚电子从价带跃迁到导带 1,9,10，在价带中留下一个空穴。电子-空穴等离子体的粒子在激光场中被加速，通过碰撞电离导致自由载流子密度倍增，并可能产生致密的电子-空穴等离子体。最后，在远大于几皮秒的时间尺度上，材料内部发生热和结构事件 1 。我们的模型侧重于等离子体密度的积累，时间尺度可达几皮秒。已经开发了大量不同的模型来研究超短激光脉冲（约 100 fs）在高强度范围内（约 10 14 W/cm 2 ）在介电体中的传播以及随后的电离。这些模型可分为两类。第一类是几种
基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图 (EEG) 信号，采用双向长短期记忆 (Bi-LSTM)
摘要：情绪是人类日常交流的重要组成部分。脑电图 (EEG) 信号可将大脑的情绪状态和动态联系起来，脑机接口 (BCI) 可利用这些信号提供更好的人机交互。在情绪识别领域已经进行了一些研究。然而，使用 EEG 信号的情绪识别过程面临的最重要问题之一是识别的准确性。本文提出了一种基于深度学习的通过 EEG 信号进行情绪识别的方法，包括数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段。这项研究服务于医学领域，因为情绪识别模型有助于诊断心理和行为障碍。这项研究有助于提高情绪识别模型的性能，以获得更准确的结果，进而有助于做出正确的医疗决策。这项工作使用了标准的预处理生理信号情绪分析数据库 (DEAP)。从数据集中提取了统计特征、小波特征和赫斯特指数。特征选择任务通过二进制灰狼优化器实现。在分类阶段，使用堆叠双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 模型来识别人类情绪。本文将情绪分为三大类：唤醒、效价和喜好。与过去研究中使用的方法相比，所提出的方法实现了较高的准确率，效价、唤醒和喜好的平均准确率分别为 99.45%、96.87% 和 99.68%，这被认为是情绪识别模型的高性能。
使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
Ramdeobaba University（RBU）Nagpur – 440013 ...
Unit 1: Introduction to Quantum Mechanics Wave-particle duality, Heisenberg uncertainty relations, the quantum state wave function and its probability interpretation, Schrodinger's equation, Particle in an infinite potential well, Quantum tunneling Unit 2: Electronic Materials Formation of energy bands in solids, Classification of electronic materials, Kronig-Penny model, E-k diagram, Direct and indirect bandgaps, Valence and conduction带，状态密度，费米 - 迪拉克统计，费米水平，有效质量。单元3：固有和外在的半导体内在和外在半导体，费米水平对载体 - 浓缩和温度的依赖性，载体传输：扩散和漂移。单元4：非平衡半导体载体的产生和重组，连续性方程，p-n结二极管，零施加偏见，正向偏见，反向偏置。单元5：光电设备在半导体，发光二极管，激光二极管，刺激发射和光子扩增中的光吸收，爱因斯坦系数，太阳能，太阳能电池，太阳能电池。单元6：振荡快速回顾简单的谐波运动，机械和电振荡器，矢量和复数，相sor代表，抑制振荡：下，关键和过度阻尼，强迫振荡，启动，能量，能量和功率由驱动力，Q-因素，相关数字/问题。教科书：1。半导体物理和设备（第四版），Donald A. Neamen，McGraw-Hill，2012年。