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使用稀疏信号和回溯迭代硬阈值
行业4.0应用程序涉及更多数量的传感器或物联网（IoT）设备来支持行业自动化。它涉及更多的计算来分析从处理单元的几个关键部分收集的传感器数据。稀疏信号处理是在通信和信号处理领域中具有许多应用的。本文介绍了一种新的方法，可以借助水平交叉采样（LCS）和基于回溯的基于回溯的迭代硬阈值（BIHT）算法进行重建。该过程涉及，信息信号使用发射机侧的不均匀采样将信息信号转换为随机稀疏信号，然后可以使用接收器侧的BIHT算法将其重建。模拟结果表现出所提出的BIHT重建的出色性能。
有意义的传感器信号支持人工智能
窑温 每个回转窑都应配备热扫描仪。它能全面反映窑壳的温度，使操作人员能够在温度过高时停窑，从而避免窑壳开裂和变形。大多数窑炉已配备窑壳扫描仪，但有时停窑的决定为时已晚。当窑壳温度尽管用风扇降温但仍升至 450˚C 以上时，就需要停窑。向窑壳上喷洒大量水也不是一个好的解决方案，因为热冲击会导致窑壳开裂。新型扫描仪应能够连接到控制系统，其中 AI 可以帮助识别“应该做和不应该做的事情”，以防止出现不良的温度模式。
脑信号相关反馈 - THUIR
最近，便携式和高精度脑机接口 (BCI) 设备的进步为监测用户在搜索过程中的大脑活动提供了可能性。脑信号可以直接反映用户对搜索结果的心理反应，因此它可以充当额外的、无偏的 RF 信号。为了探索脑信号在 RF 背景下的有效性，我们提出了一种新颖的 RF 框架，该框架将基于 BCI 的 RF 与伪相关信号和隐式信号相结合，以提高文档重新排名的性能。在用户研究数据集上的实验结果表明，结合脑信号可以显著提高我们的 RF 框架的性能。此外，我们观察到脑信号在几种困难的搜索场景中表现得特别好，尤其是当作为反馈的隐式信号缺失或有噪声时。这揭示了何时以及如何在 RF 背景下利用脑信号。
了解 EEG 信号以进行按主题的定义...
摘要。在技术不断发展的世界中，心理障碍已成为一个亟待解决的挑战。认知刺激所用的方法非常传统，并且基于单向沟通，仅依赖于用于个人训练的材料或方法。它不使用任何来自个人的反馈来分析训练过程的进展。我们提出了一种闭环方法来改善 ID（智力障碍）患者的认知状态。我们使用了一个名为“Armoni”的平台，为智力障碍人士提供培训。学习是在闭环中进行的，通过使用情感状态变化形式的反馈。为了向 Armoni 提供反馈，使用了 EEG（脑电图）头带。观察 EEG 中的所有变化，并根据所有信号频带的平均值和标准偏差值的变化进行分类。这种比较有助于根据脑信号的变化定义每项活动。本文讨论了脑电信号的处理过程及其针对 Armoni 不同活动的定义。我们在 6 个不同系统上对不同年龄组和认知水平进行了测试。
认知中的脑信号时间箭头
人类认知神经科学中一个有前途的想法是，默认模式网络 (DMN) 负责协调网络的招募和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。有证据表明，DMN 区域的物理和功能距离与包含与感知和行动直接相关的环境驱动神经活动的感觉运动区域最大程度地相距，这将使 DMN 能够从层次结构的顶部协调复杂的认知。然而，发现大脑动力学的功能层次需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前使用例如传递熵来测量信息层次流的方法相比，我们在这里使用了受热力学启发、基于深度学习的时间演化网络 (TENET) 框架来评估人类大脑信号中事件流的不对称性，即“时间之箭”。这提供了一种量化层次结构的替代方法，因为时间之箭测量的是导致底层层次平衡被打破的信息流的方向性。反过来，时间之箭是不可逆性的量度，因此也是大脑动力学中的非平衡性量度。当应用于来自近一千名参与者的大规模人类连接组计划 (HCP) 神经影像数据时，TENET 框架表明 DMN 在协调层次结构（即不可逆性水平）方面发挥着重要作用，它在静息状态和执行七种不同的认知任务时会发生变化。此外，这种静息状态层次结构的量化在健康与神经精神疾病中存在显著差异。总体而言，本基于热力学的机器学习框架为协调复杂环境中认知与大脑之间的相互作用提供了重要的新见解，有助于了解大脑动力学的基本原理。
低成本远程监测生物医学信号
摘要。远程记录生物医学信号在日常生活的大多数方面都非常有用，这引起了人们对这一领域日益增长的兴趣。传统上，临床环境中的监测设备体积庞大、侵入性强且价格昂贵。因此，开发可穿戴、移动且低成本的应用程序是可取的。尽管如此，最近开放硬件的改进允许开发低成本设备和便携式设计，用于实验室外的生物信号监测应用，例如体育、休闲、电子健康等。本文介绍了一种低成本可穿戴系统，能够同时记录脑电和心脏活动（即脑电图和心电图）。该系统能够将生物医学数据发送到平台进行远程分析。软件和硬件都是开源的。我们在真实道路环境中评估了该系统的有效性和可靠性。
社区见解，信号和趋势报告
四个城市是106所拥有44,000多名学生的学校的所在地。83所学校（或78％）是I冠军学校，通常需要更多的支持来服务我们社区最高风险的年轻人。 1583所学校（或78％）是I冠军学校，通常需要更多的支持来服务我们社区最高风险的年轻人。15
使用脑信号进行密码验证
摘要 —本文提出了一种无痛（基于EEG）大脑控制密码验证的方案，该方案专为完全丧失行为能力的患者设计。宇宙中最复杂的结构是人类大脑。为了分析其特征，已经以合法有序的方式完成了许多分析和解释。有些人身体部分麻木，无法移动、说话，有些人甚至无法移动头部。通常，密码验证是锁定、银行登录等一些应用所必需的，瘫痪患者也可以通过脑电波手机和眨眼来使用密码验证。脑电波手机采用BCI（脑机接口）原理，可监测来自大脑的EEG波。它获取大脑提示并将它们转换为命令，然后将其传递给执行正确操作的设备。在边缘电压的帮助下，还可以使用眨眼。使用 Neuroskymindwave mobile 获取来自人类大脑的伽马波，并识别眼球闪烁强度。根据 EAR 和输入密码所经过的外壳数量。输入正确的密码后，即可批准。关键词——密码验证、脑控接口、伽马波、NeuroskyMindwave mobile、眼球纵横比
语言结构和含义将神经振荡组织为特定于内容的层次结构
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