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被称为 Bull Field 的土地，Warish Hall Farm 咨询回应文件
地方规划草案咨询的目的 您的意见和想法对我们尤为重要，有助于塑造乌特尔斯福德的未来发展。这包括优质且负担得起的住房、工作、安全、健康和活跃的社区，以及绿色宜人的环境和支持服务和设施。因此，对本地方规划草案的评论对于规划编制过程至关重要，对于确保我们为该地区制定最佳规划至关重要。公众和其他相关方的评论将帮助我们形成将于 2024 年夏季发布的最终计划版本。我们将就该文件进行为期 6 周的咨询，从 2023 年 11 月 3 日星期五到 2023 年 12 月 15 日星期五。我们还将举办由规划团队成员参加的公开临时会议。您可以在我们的网站、当地社区出版物和当地报纸上了解有关参与的更多信息。我们将举行进一步的社区利益相关者论坛活动，以收集对规划草案的意见——活动的详细信息将通过咨询网页提供（见下文）。我们希望让这个过程尽可能简单和引人入胜，让社区中每个想要为计划制定做出贡献的人都能参与其中。请在 2023 年 12 月 15 日星期五之前向我们提供您的意见。在线门户是首选的评论平台，可在我们的网站 [插入链接] 上查看。您也可以通过以下方式提供意见： 电子邮件：localplan@uttlesford.gov.uk 信件：Uttlesford 区议会，议会办公室，伦敦路，Saffron Walden，CB11 4ER。如果您需要任何帮助，请致电 01799 510 510。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。