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基础生物多样性信息计划（FBIP）
协议草案必须构成该文件的一部分，该文件将与该提案一起提交，并应与提案中指定的角色，责任和预算一致。该协议必须以公平的精神起草，并且必须具有有关权利的细节（例如版权，出版物，知识产权等。项目中的产品或其他开发项目），知识利用以及付款，进度，最终报告和机密性等事务。协议此外，详细详细介绍了财团治理的条件和安排（在一定程度上为有效的合作提供了足够的保证），财务状况，如果适用，基本知识应贡献，责任，纠纷和信息共享。项目负责人将在分配裁决后的3个月内提交最终的财团协议。
在低功率5K-LUT FPGA上使用尖峰神经网络的实时SEMG处理
摘要 - 基于表面肌电图（SEMG）的分析的手动运动的准确建模为开发复杂的假体设备和人机界面的开发提供了令人兴奋的机会，从离散的手势识别转向连续运动跟踪。在这项研究中，我们基于轻量级尖峰神经网络（SNN）和在晶格ICE40-ultraplus FPGA上实施了两种实时SEMG加工的解决方案，特别适用于低功率应用。我们首先评估离散手势识别任务中的性能，考虑到参考Ninapro DB5数据集，并在十二个不同的固定手势的分类中占83.17％的准确性。我们还考虑了连续填充力建模的更具挑战性的问题，在独立的扩展和收缩练习中引用了用于填充跟踪的Hyser数据集。评估表明，高达0.875的相关性与地面真正的力。我们的系统利用了SNN的固有效率，并在活动模式下消散11.31 MW，以进行手势识别分类的44.6 µJ，用于强制建模推理的手势识别分类和1.19 µJ。考虑动态功率消费管理和引入空闲时期，对于这些任务，平均功率下降至1.84兆瓦和3.69兆瓦。
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是他诞辰一百周年。与其他几位东欧艺术家一样，他与理查德·德马科合作的作品（在 1972 年、1973 年和 1976 年的爱丁堡艺术节上）确立了他的国际声誉。伴随这部电影的还有六场新拍摄的表演，由三位波兰艺术家和三位苏格兰艺术家在爱丁堡拍摄，他们分别是 Zuzanna Janin、Karolina Kubik、Norbert Delman、Steven Anderson、Jedrzej Cichosz 和 Peter McRae。今天下午 4 点，苏格兰国家美术馆 The Mound 的 Hawthornden 演讲厅将举行《水母鸡》的公众预演。（免费，但建议预订 - 发送电子邮件至 info@royalscottishacademy.org）；从 7 月 25 日星期六开始，它将在 The Mound 的苏格兰皇家学院 Finlay 厅上映。免费入场；截止日期为 2015 年 9 月 5 日。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
TDK 企业在 2025 年 CES 上为人工智能新时代铺平道路 ● TDK 将 AI、绿色转型和数字化转型确定为未来十年的大趋势 ● 关键发展包括用于节能 AI 计算的“自旋忆阻器”和集成边缘传感、组件和 AI 功能的工业 4.0 解决方案的 TDK SensEI 的形成 ● 为汽车、工业、能源和 ICT 领域提供尖端解决方案 ● 战略合作伙伴关系包括与 NEOM McLaren Formula E 车队在赛车创新方面的技术合作，以及即将发布的视障人士无障碍产品 2024 年 12 月 10 日 TDK 公司 (TSE: 6762) 将于 2025 年 1 月 7 日至 12 日在内华达州拉斯维加斯举行的年度消费电子展 (CES) 上展出。总部位于东京的 TDK 公司是智能社会电子解决方案的全球领导者之一，正在拥抱人工智能的崛起。预计未来十年该领域将快速增长，因此该公司正在制定创新和业务战略，以充分利用人工智能的潜力。TDK 还强调绿色转型和持续数字化是塑造其未来重点的关键全球趋势。在拉斯维加斯会议中心中央大厅的 15815 号展位上，TDK 展示了其新制定的长期愿景“TDK 转型：加速转型，实现可持续未来”。通过其创新产品，TDK 致力于推动技术进步并促进有意义的社会转型。为了实现这一目标，TDK 不断突破创新的界限，专注于先进材料、尖端制造工艺以及提高客户应用中的产品性能。人工智能已经改变了日常生活的许多方面，并将继续影响行业、自动化和技术。TDK 的解决方案旨在解决人工智能应用面临的关键挑战，例如高功耗，从而实现更高效和更广泛的使用。通过结合传感器融合、先进组件、软件和人工智能，TDK 能够推动创新并改变其主要市场，包括汽车、工业和能源以及 ICT。关键行业的变革性解决方案 ● 汽车：TDK 为电动汽车和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 提供广泛的尖端解决方案组合。该公司的全面展示展示了其全系列的组件和传感器技术，特别强调了其 6 轴 IMU 和压电 MEMS 镜技术。 ● 工业和能源：TDK 的集成方法结合了人工智能、传感器融合和先进组件，以推动环境可持续性发展并应对关键的工业挑战，优化能源效率，提高生产力并促进可持续实践。值得关注的创新包括其柔性薄膜压电传感器解决方案和超声波飞行时间传感器。● ICT：TDK 将展示旨在实现更智能、更可靠、更环保的通信系统的解决方案，包括先进的高精度定位传感器和用于直接视网膜投影的超紧凑全彩激光模块，这些技术有望彻底改变增强和虚拟现实体验。
主题标签#CharlaSeducativas作为Twitter上的教师亲和力空间
摘要Twitter将自己定位为教师最使用的社交网络之一，为他们创造了教师亲和力空间以共享和协作。这项研究分析了#CharlaSeducativas主题标签，以探索它是否代表了该社交网络上的教学亲和力空间。这是一个与西班牙创建的教育项目相关的主题标签，并以交叉切割方式与所有教育阶段有关。使用混合方法研究，分析了2020年1月至2022年7月在2020年1月至7月之间发表的6073条带有#CharlaSeducativas标签的推文，其中包括总共761个Twitter配置文件。使用软件MAXQDA，开发了类别系统来对交互中最常见的主题进行分类并研究话语的音调。社交网络分析软件GraphExt用于对参与最高的配置文件进行深入分析。已经确认，满足了亲和力空间的特征（协作，水平自然，社区的创建，层次结构的存在和非正式学习的来源）。与此主题标签相关的互动是积极的，友好的，并且具有紧密而放松的语气，这有利于群体的感觉，促进非正式学习。此外，该空间具有强大的层次结构，并带有领导角色，可以使信息流动并连续提供。
基于SEMG和FNIRS的力量，肌肉激活和半球平衡指数的上肢运动评估
中风是一种神经疾病，其特征是血管阻塞，对人类健康和生命构成严重威胁。。因此，评估运动功能的合理有效策略对于指导中风患者的康复至关重要。在临床实践中，上肢（FMUL）的FUGL-MEYER评分通常用于评估中风患者的上肢运动功能。但是，该量表的准确性通常取决于医疗保健专业人员的经验和主观评估。可以阐明上肢恢复过程的定量评估模型对于更好地组织康复策略和增强整体恢复是必要的。高级成像技术为诊断和功能预后提供了有价值的信息（2）。
使用基于两个SEMG电极信号的机器学习评估手动分类性能
摘要：近年来，基于分类的肌电控制引起了极大的兴趣，导致具有先进功能的假肢手，例如多围手。到目前为止，通过增加表面肌电图（SEMG）电极的数量或添加其他感应机制来实现高分类精度。尽管许多规定的肌电手仍然采用两电极SEMG系统，但仍缺乏有关信号处理和分类性能的详细研究。在这项研究中，招募了九名健全的参与者执行六种典型的手动动作，使用Delsys Trigno Research+ Acquisition System从两个电极中获取了来自两个电极的SEMG信号。信号处理和机器学习算法，特别是线性判别分析（LDA），K-Nearest邻居（KNN）和支持向量机（SVM），用于研究分类精度。总体分类精度为93±2％，动作特异性精度为97±2％，F1得分为87±7％，与多电极系统报道的总体精度为87±7％。与LDA和KNN算法相比，使用SVM算法实现了最高精度。揭示了分类精度与特征数量之间的对数关系，这在五个特征上平稳。这些全面的发现可能有可能有助于具有两个SEMG电极的通常开处方的肌电手部系统的信号处理和机器学习策略，以进一步提高功能。