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ECE III TO VIII.pdf - 学术课程中心
傅里叶积分定理 – 傅里叶变换对-正弦和余弦变换 – 性质 – 基本函数变换 – 卷积定理 – 帕塞瓦尔恒等式。第三单元偏微分方程 9+3 形成 – 一阶方程的解 – 标准类型和可简化为标准类型的方程 – 奇异解 – 拉格朗日线性方程 – 通过给定曲线的积分曲面 – 具有常数系数的高阶线性方程的解。第四单元偏微分方程的应用 9+3 变量分离法 – 一维波动方程和一维热方程的解 – 二维热方程的稳态解 – 笛卡尔坐标中的傅里叶级数解。第六单元 Z – 变换和差分方程 9+3 Z 变换 – 基本性质 – 逆 Z 变换 – 卷积定理 – 初值和终值定理 – 差分方程的形成 – 使用 Z 变换求解差分方程。L：45，T：15，总计：60 节课 教科书 1.Grewal，B.S.“高等工程数学”，Khanna Publications（2007） 参考文献 1.Glyn James，“高级现代工程数学”，Pearson Education（2007） 2.Ramana，B.V. “高等工程数学”Tata McGraw Hill（2007）。3.Bali, N.P.和 Manish Goyal，“工程教科书第 7 版 (2007) Lakshmi Publications (P) Limited，新德里。
医学中的人工智能
使用脑电图增加访问脑信号数据的访问会创造新的机会来研究电生理学大脑活动并进行神经系统疾病的门诊诊断。这项工作提出了一种依靠信号光谱特性的精神分裂症分类的成对距离学习方法。能够处理数量有限的观察结果的临床试验（即案例和/或对照个体），我们提出了一个暹罗神经网络结构，以从每个通道的观测值组合中学习一个歧视性特征空间。通过这种方式，信号的多元顺序用作数据增强的一种形式，进一步支持网络泛化能力。卷积层具有在余弦对比损失下学习的参数，以充分探索从大脑信号中得出的光谱图像。根据静止状态方案的参考临床试验数据对精神分裂症诊断的拟议方法进行了测试，达到0.95±0.05精度，0.98±0.02敏感性和0.92±0.07特异性。结果表明，使用所提出的神经网络提取的特征比基准高于诊断精神分裂症的基础线（准确性和敏感性+20pp），这表明存在能够捕获歧视性神经肿瘤的非琐事电生理大脑模式存在。该代码可在github上找到：https：//github.com/dcalhas/siamese_schizophrenia_eeg。
UHFQA 用户手册
QAS：现在可以绕过串扰抑制矩阵来减少延迟 QAS：现在可以使用“信号输出”选项卡中的控件将振荡器直接输出到信号输出 1（正弦）和 2（余弦）上的信号输出上。相对节点已更改 QAS：现在可以在仪器的 Trigger Out 连接器上输出已辨别的量子位状态 QAS：可以在 LabOne UI 中编辑串扰抑制矩阵 QAS：现在可以通过 LabOne UI 中混频器的增益和相位不平衡指定去偏移参数 AWG：添加了 getQAResult 和 waitQAResultTrigger 指令以读取最后一个量子位状态辨别的结果 AWG：提高了编译速度和稳定性 AWG：波形查看器现在支持长达 10 MSa 的波形 AWG：序列器程序内存已限制为缓存内存 LabOne：macOS 支持 LabOne：图可以保存为 PNG 或 JPEG 格式 LabOne：为图、输入字段和设备连接对话框添加上下文菜单 LabOne API：使用 vectorWrite 进行波形更新，被更快、更强大的 setVector 方法取代。波形现在按照序列程序中定义的顺序排序，而不是按字母顺序排序。 LabOne API：波形更新现在使用整数格式。建议使用辅助函数 convert_awg_waveform 和 parse_awg_waveform 转换为新格式。 规格：添加了信号输出相位噪声的性能图
时空相似性措施基于多任务学习，用于使用MRI数据预测阿尔茨海默氏病进展
摘要 - 识别和利用各种生物标志物跟踪阿尔茨海默氏病（AD）的进展已受到许多最近的关注，并使帮助临床医生迅速做出了迅速的决定。传统的进程模型着重于从MRI/PET图像（例如区域平均皮质厚度和区域量）中提取感兴趣区域（ROI）中的形态生物标志物（ROI）。它们是有效的，但忽略了随着时间的流逝，大脑ROI之间的关系会导致协同的恶化。用于探索这些生物标志物之间的协同恶化关系，在本文中，我们提出了一种新型时空相似性度量的多任务学习方法，可有效预测AD的进展并敏感地捕获生物标志物之间的关键关系。特别是，我们首先定义了一个时间量度，用于估计生物标志物变化随时间变化的幅度和速度，这表明趋势变化（时间）。将这一趋势转换为矢量，然后我们比较了统一的矢量空间（空间）中生物标志物之间的这种变异性。实验结果表明，与直接基于ROI的特征学习相比，我们提出的方法在预测疾病进展方面更有效。我们的方法还使执行纵向稳定性选择以确定生物标志物之间不断变化的关系，这些关系在疾病进展中起着关键作用。我们证明，皮质体积或表面积之间的协同恶化的生物标志物对认知预测具有显着影响。索引术语 - Alzheimer疾病，脑生物标志物相关性，余弦相似性，多任务学习
通用任务驱动的医疗图像质量增强，梯度促销
摘要 - 感谢任务驱动的图像质量增强（IQE）模型等最新成就，例如ESTR [1]，图像增强模型和视觉识别模型可以相互增强彼此的定量，同时产生我们人类视觉系统可感知的高质量处理的图像。但是，现有的任务驱动的IQE模型倾向于忽略一个基本的事实 - 不同级别的视力任务具有不同的图像特征要求，有时甚至相互矛盾。为了解决这个问题，本文提出了针对医疗图像的任务驱动IQE的广义梯度促进（GradProm）培训策略。具体来说，我们将任务驱动的IQE系统分为两个子模型i。e。，一种用于图像增强的主流模型，也是视觉识别的辅助模型。在训练期间，GradProm仅使用视觉识别模型和图像增强模型的梯度更新图像增强模型的参数，但是只有当这两个子模型的梯度以相同的方向对齐时，这是通过其余弦相似性来衡量的。如果这两个子模型的梯度不在同一方向上，则GradProm仅使用图像增强模型的梯度来更新其参数。从理论上讲，我们已经证明了图像增强模型的优化方向不会被GradProm的实现下的辅助视觉识别模型偏差。从经验上讲，对四个公开但具有挑战性的医学图像数据集的广泛实验结果证明了Gradprom的表现优于现有最新方法。
数学-II - 分支学科名称学科代码年级...
第一单元 傅里叶级数：傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换：傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换：拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程：方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程：偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程：具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分：向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
驾驶舱内的视觉扫描策略受飞行员专业知识的调节：飞行模拟器研究
在飞行过程中，飞行员必须严格监控他们的飞行仪表，因为这是更新他们情况意识的关键活动之一。监控对认知要求很高，但对于在参数出现偏差时及时干预是必要的。许多研究表明，很大一部分商业航空事故与机组人员对驾驶舱的监控不力有关。眼动追踪研究已经开发出许多指标来检查艺术观赏、体育、国际象棋、阅读、航空和太空等领域的视觉策略。在本文中，我们建议使用基本和高级眼部指标来研究新手和飞行员的视觉信息获取、凝视分散和凝视模式。该实验涉及一组 16 名经过认证的专业飞行员和一组 16 名新手，他们在飞行模拟器中执行手动着陆任务场景。两组以不同难度着陆三次（通过双任务范式进行操控）。与新手相比，专业飞行员的感知效率更高（停留次数更多且更短）、注意力分布更佳、视觉注意力处于环境模式、视觉扫描模式更复杂更精细。我们通过基于余弦 KNN（K 近邻）的机器学习使用转换矩阵对飞行员的资料（新手 - 专家）进行分类。几个眼部指标也对着陆难度敏感。我们的研究结果可以帮助评估机组人员的监控绩效、改进初始和复训并最终减少因人为错误导致的事故和意外，从而使航空领域受益。
生物医学工程技术学士...
Complex Numbers: Properties of complex numbers: Conjugates and modulus: Geometrical representation of complex numbers: Quadratic Equations & Cube Roots: Roots of a quadratic equation (real: distinct: equal and imaginary roots): Formation of quadratic equation when the roots are given: Cube Root of Unity: Properties of cube root of unity: Matrices: Properties: sum: difference and multiplication of matrices: Cramer's rule: Solution of linear equations of three unknowns: Determinants: Properties: addition: subtraction and multiplication of determinants: Sequence and series: Arithmetic progression: Standard forms of an arithmetic progression: Arithmetic means: Geometric progression: Standard forms of a geometric progression: Sum of Infinite geometric series: Geometric means: Harmonic progression: Harmonic means: Relation between H.M.: A.M.和G.M.: Binomial Expansion: Expansion of type (a+b) n for positive integer of 'n': Use of the general term and determine the middle term or terms of the expansion: Partial Fractions: Resolve into partial fractions: Proper and improper fraction: Functions: One-one function: Onto function: Even function: Odd function: Exponential function: Trigonometric function: Logarithmic function: Circular Measure: Understand the definition of radians and使用弧度与学位之间的关系：三角函数：基本功能，例如正弦：余弦：切线等。relation between them: Trigonometric identities: sum and difference formulae: multiple angle formulae: Inverse functions: Differential Calculus: Basic concepts: limits: exponential functions: differentiation of exponents and trigonometric functions: Integral Calculus: Basic integration: rules of integration: integration of exponential and trigonometric functions: integration by parts: integration using substitution: Analytical Geometry: Lines:中点：线方程：角度和部分。
确定计算出的脑电图指数的不准确性
由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。