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Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
伽马辐射对SNPB焊料合金微机械的影响
锡铅（SNPB）合金被广泛用于微电子包装行业。它充当连接器，可提供从一个电路元件到另一个电路元件的连接所需的导电路径。在这项研究中，使用纳米识别测试研究了γ辐照对锡铅（SNPB）焊料微机械行为的影响。带有钴60源的伽马辐射暴露于从5 Gy到500 Gy的不同剂量的SNPB焊料。在这项研究中，使用纳米识别技术来了解SNPB焊接接头的微机械性能（硬度和模量降低）的演变。结果表明，随着γ辐射的增加，SNPB合金的硬度得到了增强。硬度在500 Gy样品，25.6 MPa的剂量时最大，在未辐照样品时的值最低。然而，由于材料的内在特性和原子键，减少了模量减少。