这项工作旨在设计,开发和评估基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI系统。 div>该应用程序是通过Valladolid大学生物医学工程小组创建的Medusa平台开发的。 div>为此,在Python中实现了应用程序的图形接口和信号处理方法。 div>所研究的BCI系统是一个拼写器,可让您通过在SSVEPS EEG中检测到矩阵单元中代表的命令。 div>后者是由视觉刺激在一定刺激频率下引起的。 div>在审查了最新的现状后,得出的结论是,实现这一目标的最佳方法是通过关节频率案例编码范式和规范处理方法相关性分析。 div>
摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病,由 cftr 基因的不同突变引起,该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,人们正在研究应用 CRISPR/Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而,在将任何研究应用于临床目的之前,必须就规范人类基因编辑的伦理标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种由不同的非xen cftr突变引起的致命遗传性疾病,它编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有了旨在改善蛋白质缺陷或纠正潜在突变的治疗方法。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,人们正在研究利用 CRISPR/Cas9 系统的基因编辑潜力。然而,在将任何研究用于临床目的之前,必须就规范人体细胞使用的道德标准达成国际共识。摘要 囊性纤维化是一种致命的遗传性疾病,由 cftr 基因的不同突变引起,该基因编码位于大多数上皮细胞中的氯离子通道。这种蛋白质的异常功能会导致浓稠粘液的形成,从而阻塞相关器官,其中受影响最严重的是肺和胰腺。以前,这种疾病的治疗主要集中于改善症状。由于对这种疾病的分子基础认识的进步,目前已经有针对性的治疗方法来改善蛋白质缺陷或纠正潜在的突变。然而,目前尚未找到彻底治愈的方法,为此,正在研究应用 CRISPR / Cas9 系统的基因组编辑潜力。然而,在将任何研究应用于临床之前,必须达成一项有关规范人类基因编辑的伦理规范的国际协议。关键词:囊性纤维化、CFTR 蛋白、CRISPR/Cas9、基因编辑。
在人工智能中,智能代理(AI)是一个自主实体,它通过传感器进行观察,使用执行器对环境采取行动(即它是一个代理),并将其活动引导至实现目标(即它是理性的)。智能代理还可以学习或利用知识来实现其目标。人工智能中的智能代理与经济学中的代理密切相关,并且在认知科学、伦理学、实践理性哲学以及许多跨学科的社会认知模型和计算机社会模拟中研究了智能代理范式的版本。多智能体系统(MAS)是由多个交互的智能智能体组成的系统。多智能体系统可用于解决单个智能体或单片系统难以或无法解决的问题。多代理系统由代理及其环境组成。通常,多代理系统研究涉及软件代理。然而,多智能体系统中的智能体也可以是机器人、人类或人类团队。多代理系统可能包含人类代理的混合团队。本文简要概述了智能代理和多代理系统。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区,工程与建筑学院,工业工程系,创新与技术发展组,Q 区拉努比亚校区,马尼萨莱斯,170001 - 哥伦比亚。 (电子邮件:odcastrillong@unal.edu.co;wasarachec@unal.edu.co;sruizhe@unal.edu.co) 五月收到。 9,2019; 2019 年 7 月 8 日接受;最终版本 2019 年 8 月 12 日,2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术(分类器)根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析,但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会,特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素(教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等),设计了一种方法,可以训练一个系统,该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此,可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本,成功率达到 91.7%。关键词:学业成绩;人工智能;分类器;成功;使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术(分类器)来预测高等教育学生的学业成绩,考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析,但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会,特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素(教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等),设计了一种方法,以训练一个系统,该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解,该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本,成功率达到 91.7%。关键字:学业成绩;人工智能;分类器;成功;预测
我们希望为您节省时间和金钱!我们向您保证,通读本手册将保证正确安装和安全使用所述产品。重要警告 CAREL 的产品开发基于数十年的 HVAC 经验、对产品技术创新的持续投资、程序和严格的质量流程,以及对其 100% 的产品进行在线和功能测试,以及市场上最具创新性的生产技术。尽管产品是根据最先进的技术开发的,但 CAREL 及其子公司无法保证产品的所有方面以及产品随附的软件都符合最终应用的要求。客户(最终设备的制造商、开发商或安装商)承担与产品配置有关的所有责任和风险,以便达到与特定最终安装和/或设备相关的预期结果。CAREL 可以根据具体协议,充当最终设备/应用的积极调试顾问,但在任何情况下均不对最终设备/系统的正确运行承担责任。CAREL 产品是最先进的产品,其操作在产品随附的技术文档中指定,也可以在购买前从网站 www.carel.com 下载。每个 CAREL 产品,
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