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基于多尺度 Inception 的深度融合网络用于眼电图眼动分类
摘要 — 准确地对眼动进行分类对于人机界面、睡眠分期和疲劳检测等各种实际应用都至关重要。然而，基于眼电图 (EOG) 的眼动分类 (EMC) 仍然具有挑战性，现有的解决方案在准确性方面仍然不是最优的。传统的基于机器学习 (ML) 的方法主要关注手工制作的特征，严重依赖于 EOG 分析的先验知识。此外，大多数现有的基于深度学习 (DL) 的方法仅仅专注于提取单尺度或多尺度特征，而不考虑不同层次特征的贡献，从而限制了模型学习判别表示的能力。为了解决上述问题，提出了一种新的基于多尺度 Inception 的深度融合网络 (MIDF-NET)，由并行 CNN 流和多尺度特征融合 (MSFF) 模块组成，用于从原始 EOG 信号中提取信息特征。并行的 CNN 流可以有效地提取 EOG 的多尺度表示，而 MSFF 模块融合了这些特征，利用了低级和高级多尺度特征。在 5 个公共 EOG 数据集（50 名受试者和 59 条记录）上进行了全面的实验，包含 5 种眼球运动（眨眼、向上、向下、向右和向左）。还实现了最先进的基于 EOG 的眼球运动方法，包括经典机器学习模型和深度网络，以供比较。实验结果表明，我们的 MIDF-NET 在 5 个公共数据集中实现了最高的准确率（87.7%、86.0%、95.0%、94.2% 和 95.4%），优于最先进的方法，准确率显著提高。总之，提出的 MIDF-NET 可以根据特征融合子网络综合考虑多级特征，并通过增强的 EOG 表示有效地对眼球运动模式进行分类。
值命题重点
健康储蓄帐户•节省税前的钱以支付合格的医疗，牙科和视力费用•EOG每年最多贡献1,000美元的牙科牙科•通过首选牙医计划愿景获得折扣的补贴PPO计划•覆盖范围•覆盖年度考试和镜头/镜头/镜头/镜头或与您的顾问进行良好的努力•赢得良好的服务，以赢得良好的服务，并赢得了良好的服务。每年每年每年的每年16次免费会议短期残疾•防止因非职业疾病或状况长期残疾而造成的收入损失•由于延长的残疾基本员工生命而造成的收入福利受到保险保护，EOG•EOG•EOG提供50,000美元的覆盖范围$ 50,000，无需提供费用补充员工寿命，可用于购买补充供应份额的供应份额•购买供应份额•购买覆盖范围•购买保险••购买覆盖物••购买的差异••购买且可享受••购买•购买••购买覆盖物••购买••购买••购买覆盖物•••购买••购买••购买••购买•购买••购买••购买••购买•购买•购买••购买差异••购买保险• EOG提供$ 50,000的承保范围，免费补充广告＆D•购买补充雇员或家庭覆盖额的护理FSA•节省税前美元以支付符合条件与工作相关的依赖依赖的护理费用
分布式风力涡轮机的设计载荷基础指导
ACP 美国清洁能源 DFMEA 设计故障模式与影响分析 DLC 设计载荷工况 dWAM 分布式风气动弹性建模 ECD 具有方向变化的极端相干阵风 ECG 极端相干阵风 EDC 极端方向变化 EOG 极端运行阵风 EOG 1、EOG 50 具有 1 年和 50 年重现期的 EOG ETM 极端湍流模型 EWM 极端风速模型 EWS 极端风切变 FLS 疲劳极限状态 HAWC2 水平轴风力涡轮机模拟代码 第二代 HAWT 水平轴风力涡轮机 IEC 国际电工委员会 IECRE IEC 可再生能源应用设备标准认证体系 NREL 国家可再生能源实验室 NTM 正常湍流模型 NWP 正常风廓线模型 O&M 运营和维护 OEM 原始设备制造商 PSF 部分安全系数 RRD RRD Engineering, LLC SLS 使用极限状态 ULS 极限状态 VAWT垂直轴风力涡轮机 V&V 验证和确认 WTG 风力发电机 数学符号 A 威布尔尺度参数 𝐹𝐹 𝑘𝑘 通用特征载荷 k 威布尔形状参数 I ETM ETM 湍流强度 PE (𝐹𝐹 𝑘𝑘 ) 超过 𝐹𝐹 𝑘𝑘 的概率 p 0 参考大气压 T ECD ECD 的瞬态持续时间 T EDC EDC 的瞬态持续时间 T EWS 极端风切变 (EWS) 的瞬态持续时间 T 阵风 EOG 的阵风持续时间
通过利用Agile 4.0 MBSE-MDO框架
电脑电图（EEG）和电期权（EOG）是电生理监测方法，在神经科学，临床探索，航空行业和其他部门中具有潜在的富有成果的应用。这些方法通常是评估脑振荡和眼动的最直接方法，因为它们使用标准实验室或移动技术。本综述描述了脑电图和EOG系统的潜力以及这些方法在航空中的应用。例如，脑电图和EOG信号可用于设计脑部计算机界面（BCI）并解释大脑活动，例如监视飞行员确定其工作量的精神状态。本综述的主要目标是（i）对脑电图和EOG的基础知识及其在航空中的应用进行深入评论； （ii）探索过去十年中EEG-EOG研究中研究的方法和趋势； （iii）在在实验室外面的环境中应用这些方法时，为初学者和专家提供方法论指南，特别关注人为因素和航空。该研究使用了科学，临床和神经工程领域的数据库。首先介绍了脑电图和EOG在航空中的特征和应用，从早期到最近的研究进行了对相关文献的大量审查。然后，我们建立了一个新颖的分类学模型，其中包括2010年1月至2020年3月在同行评审的科学期刊和会议上发表的150份EEG-EOG论文。对每项研究（例如，预处理，提取的特征和性能指标）进行了审查，然后对其进行了检查，以发现航空通道的趋势，并总结了这一重要文献中有趣的方法。最后，评论考虑了这些方法的优点和局限性以及未来的挑战。
使用骨骼con>的基于人的计算机接口（HCI）
摘要：基于基于眼运动的电解图（EOG）信号的人– Computer界面（HCI）方法已被连续研究，因为它们可以不使用两个臂而将相对符号传输到计算机或机器。然而，可用性和外观是实用应用的主要障碍，因为传统的基于EOG的HCI方法需要外侧和内侧can附近眼外的皮肤电极。为解决这些问题，在本文中，我们报告了一种HCI方法的开发，该方法可以通过集成到骨传导头部的电极中同时获取EOG和表面电骨髓（SEMG）信号（SEMG）信号，并通过水平眼动运动和各种诱人运动传输命令。开发的系统可以通过将80度范围（从 - 40度到左至 +40度向右的+40度）分为20度段来将眼睛的位置分类，并且还可以根据从三个电极获得的生物信号来识别三个叮咬运动，从而可以将11个命令传递到计算机或计算机或计算机或计算机。实验结果表明，基于EOG信号的命令和基于SEMG信号的命令的界面的精度分别为92.04％和96.10％。对于虚拟键盘接口应用程序的结果，精度为97.19％，精度为90.51％，打字速度为5.75–18.97字母/分钟。建议的接口系统可以应用于各种HCI和HMIFILDS以及虚拟键盘应用程序。
在过去十年（2010-2020）的评论
电脑电图（EEG）和电期权（EOG）是电生理监测方法，在神经科学，临床探索，航空行业和其他部门中具有潜在的富有成果的应用。这些方法通常是评估脑振荡和眼动的最直接方法，因为它们使用标准实验室或移动技术。本综述描述了脑电图和EOG系统的潜力以及这些方法在航空中的应用。例如，脑电图和EOG信号可用于设计脑部计算机界面（BCI）并解释大脑活动，例如监视飞行员确定其工作量的精神状态。本综述的主要目标是（i）对脑电图和EOG的基础知识及其在航空中的应用进行深入评论； （ii）探索过去十年中EEG-EOG研究中研究的方法和趋势； （iii）在在实验室外面的环境中应用这些方法时，为初学者和专家提供方法论指南，特别关注人为因素和航空。该研究使用了科学，临床和神经工程领域的数据库。首先介绍了脑电图和EOG在航空中的特征和应用，从早期到最近的研究进行了对相关文献的大量审查。然后，我们建立了一个新颖的分类学模型，其中包括2010年1月至2020年3月在同行评审的科学期刊和会议上发表的150份EEG-EOG论文。对每项研究（例如，预处理，提取的特征和性能指标）进行了审查，然后对其进行了检查，以发现航空通道的趋势，并总结了这一重要文献中有趣的方法。最后，评论考虑了这些方法的优点和局限性以及未来的挑战。
FOIA；包括立法机关和州长 SB 1 和 2
一般而言，《信息自由法》（FOIA）允许公众查阅公共机构的公共记录。在向公共机构的 FOIA 协调员充分请求公共记录后，个人有权获得记录副本，但豁免记录除外。该法案将 FOIA 应用于州长或副州长行政办公室（EOG）、参议院和众议院，这些机构目前均不受该法案的约束。EOG 将保留标准的 FOIA 豁免，并获得与行政特权和与选民沟通等相关的记录的额外豁免。立法机关的两院也将保留标准的 FOIA 豁免，并获得与与选民沟通和内部调查等相关的记录的额外豁免。EOG 和立法机关在法案生效日期之前创建的记录将免于披露。立法服务局（LSB）、参议院财政局（SFA）和众议院财政局（HFA）将免于《信息自由法》的要求。
应用信号处理
第1章简介1 1.1什么是信号？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.2信号分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1模拟或数字信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2周期性和十个杂志信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.3确定性和随机信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.2.4真实和复杂的信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3典型的现实世界生物医学信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.1脑电图（EEG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 11 1.3.2心电图（ECG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.3电击图（EOG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 14 1.3.4电视图（ERG）。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。11 1.3.1脑电图（EEG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2心电图（ECG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.3电击图（EOG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.3.4电视图（ERG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.5肌电图（EMG）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
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。
媒体更新在AAAAI提出的新数据突出显示了Sanofi跨炎症性疾病的科学领导
*后期突破性的Dupixent®数据利用成像技术来评估dupixent如何改善不受控制的中度至重度哮喘的患者的肺功能 *多次口服呈现潜力增强了对嗜酸性粒细胞炎的人的救济潜力，以便为嗜酸性食管疾病提供救济，以使嗜酸性食管疾病的年轻人均为1年或一阶段的呈现阶段2个阶段2个阶段2数据， rilzabrutinib在CSU中；数据构成了第3阶段计划的基础 *整体存在强调了2024年2月9日，巴黎多种炎症性疾病的患者的疗法继续承诺。将于2月23日至26日在今年的美国过敏哮喘和免疫学学院（AAAAAI）年度会议上介绍批准和研究药物的二十三个摘要。摘要包括六种炎症性疾病中评估dupixent®（dupilumab）的摘要，包括哮喘，特应性皮炎（AD），嗜酸性食管炎（EOE），嗜酸性粒细胞胃炎（EOG），EOG），慢性鼻鼻炎（EOG），慢性鼻腔炎（CRWNP）（CRWNP）和CRREONIC（CRWNP）和CHREONIC（CREONIC）（CREONCAN）（CREONIC）（CREONIC）和CRUNONIC;以及CSU中的Rilzabrutinib。