1. 请注意,申请带“*”专业的学生将首先被归类为普通类专业。入学后,将根据学院的指示分配到具体专业。 2. 申请人可以访问以下网站https://i.sjtu.edu.cn/jxzxjhgl/pyjhxxcx_cxPyjhxxIndex.html#查看上一学年的课程安排。
1. 请注意,申请带“*”专业的学生将首先被归类为普通类专业。入学后,学校将为您分配具体专业。 2. 申请者可以访问以下网站https://i.sjtu.edu.cn/jxzxjhgl/pyjhxxcx_cxPyjhxxIndex.html#查看上一学年的课程安排。
行星的形成通常发生在星团中,恒星的飞越和相遇在其中起着重要作用。这些相遇产生的潮汐扰动会在原行星盘内诱发结构,例如螺旋臂和扭曲区域。该项目旨在通过利用盖亚目录数据识别过去涉及行星形成盘的相遇事件,量化这些恒星相遇对行星形成的影响。具体来说,学生将根据盖亚提供的初始位置和速度,通过整合恒星的轨道来识别潜在的近距离相遇。然后,学生将使用分析模型研究这些相遇如何影响盘的演化。最终,学生将解决在行星盘中观察到的子结构是否是过去相遇的结果,并评估此类相遇在行星形成中的作用。
南洋理工大学-上海交通大学联合博士学位课程于 2022 年新推出,为学生提供在跨学科、国际化和多元文化环境中学习的绝佳机会。研究领域包括科学、工程、管理、计算和社会科学。学生需在合作院校完成最短 12 个月、最长 24 个月的驻留或实习期。学科所有学科,但不限于碳利用和可持续性,例如化学、化学工程、材料科学、环境科学与工程、人机交互、脑机接口、计算机视觉、视觉分析、医学计算、人工智能、化学生物学、免疫学和微生物学。 PMC 姓名南洋理工大学:K Jimmy Hsia、刘宏上海交通大学:邓涛、徐学敏 (Lisa) PMC 电子邮件南洋理工大学:kjhsia@ntu.edu.sg;liuhong@ntu.edu.sg上海交通大学:dengtao@sjtu.edu.cn; lisaxu@sjtu.edu.cn
摘要:使用脑电图的情绪识别已被广泛研究,以应对与情感计算相关的挑战。在EEG信号上使用手动特征提取方法会导致学习模型的最佳性能。通过深度学习的进步作为自动化功能工程的工具,在这项工作中,已经提出了手动和自动特征提取方法的混合体。不同大脑区域中的不对称性在2D载体中被捕获,称为ASMAP,从EEG信号的差分熵特征中捕获。这些ASMAP随后用于使用卷积神经网络模型自动提取特征。已将所提出的特征提取方法与差分熵和其他特征提取方法(例如相对不对称,差异不对称和差异尾巴)进行了比较。使用SJTU情绪EEG数据集和DEAP数据集进行了基于类数量的不同分类问题的DEAP数据集进行实验。获得的结果表明,提出的特征提取方法会导致更高的分类精度,从而优于其他特征提取方法。使用SJTU情感EEG数据集,在三级分类问题上达到了97.10%的最高分类精度。此外,这项工作还评估了窗口大小对分类精度的影响。
摘要:人类的情绪随时间而变化,非平稳,性质复杂,是日常生活中人类反应的结果。从一维脑电信号中连续检测人类情绪是一项艰巨的任务。本文提出了一种使用连续小波变换从脑电信号中检测情绪的先进信号处理机制。原始脑电信号的空间和时间分量被转换成二维频谱图,然后进行特征提取。实施混合时空深度神经网络以提取丰富的特征。基于差分的熵特征选择技术根据熵、低信息区域和高信息区域自适应区分特征。使用深度特征包 (BoDF) 创建相似特征的聚类并计算特征词汇以降低特征维数。在 SEED 数据集上进行了广泛的实验,结果表明与最先进的方法相比,所提出的方法具有重要意义。具体来说,所提出的模型在 SJTU SEED 数据集上分别对 SVM、集成、树和 KNN 分类器实现了 96.7%、96.2%、95.8% 和 95.3% 的准确率。
•NASA增强助力(仅是新加坡公民)•倡议指导委员会资助(仅新加坡公民和PRS)•海外学生计划贷款(仅新加坡公民)•PSEA基金撤回(仅新加坡公民仅新加坡公民)(仅新加坡公民)计划详细信息,涵盖了178个世界班级的Electroniss of Electroniss of Electronic and Electroniss ofertonic Electroniss,涵盖了28个领域,涵盖了28个领域,该项目涵盖了28个领域,该项目包括28工程,农业和药房等。实习持续六周。学生可以有机会参加纸质写作过程,并在一个出版物中担任合着者。夏季研究实习将帮助您为职业奠定基础。参与者将通过参加主题的讲座来发展他们的研究技能,例如“如何撰写研究论文”和“如何在项目上合作”。参与者还将了解中文和文化,这将增强他们的跨文化意识和交流。学术信息
1旁遮普大学聚合物工程技术系,拉合尔大学54590,旁遮普邦,巴基斯坦2旁遮普邦2学院2个生物医学工程与健康科学学院,工程学院,马来西亚Skudai 81300,马来西亚的Skudai 81300,马来西亚Johor,马来西亚,马来西亚; saifulizwan@utm.my My 3 Biomedical Engineering,MED-X研究所,上海Jiao Tong University(SJTU),1954年,上海华山路,上海200030,200030年,中国4号高级复合材料中心,Malaysia Malaysia Universiti teknologi Malaysia,Skudai 81300,Malaysia Skudai 81300Box 400,Al-Ahsa 31982,沙特阿拉伯; walarjan@kfu.edu.sa(W.S.A.A。 ); seegasami.samina@gmail.com(s.n.) 6机械和制造工程技术学院的可持续且响应迅速的制造小组,马来西亚马来西亚马来西亚市Melaka 76100的Hang Tuah Jaya Malaysia Melaka University Malaysia Melaka University; Anand@utem.edu.my 7 7工程管理系,苏丹王子大学,Rafha Street,P.O。 Box 66833,Riyadh 11586,沙特阿拉伯; hmehboob@psu.edu.sa 8生物学系,科学学院,哈弗·阿尔·巴丁大学,哈法尔·巴廷39524,沙特阿拉伯 *通信:umar007khan@gmail@gmail.com(m.u.a.k.k. ); rashida@uhb.edu.sa(R.A.)Box 400,Al-Ahsa 31982,沙特阿拉伯; walarjan@kfu.edu.sa(W.S.A.A。); seegasami.samina@gmail.com(s.n.)6机械和制造工程技术学院的可持续且响应迅速的制造小组,马来西亚马来西亚马来西亚市Melaka 76100的Hang Tuah Jaya Malaysia Melaka University Malaysia Melaka University; Anand@utem.edu.my 7 7工程管理系,苏丹王子大学,Rafha Street,P.O。Box 66833,Riyadh 11586,沙特阿拉伯; hmehboob@psu.edu.sa 8生物学系,科学学院,哈弗·阿尔·巴丁大学,哈法尔·巴廷39524,沙特阿拉伯 *通信:umar007khan@gmail@gmail.com(m.u.a.k.k.Box 66833,Riyadh 11586,沙特阿拉伯; hmehboob@psu.edu.sa 8生物学系,科学学院,哈弗·阿尔·巴丁大学,哈法尔·巴廷39524,沙特阿拉伯 *通信:umar007khan@gmail@gmail.com(m.u.a.k.k.); rashida@uhb.edu.sa(R.A.)
摘要:在先前的研究中,已用于脑电(EEG)信号处理的特征提取。但是,时间窗长度对下游任务(例如情绪识别)的特征提取的影响尚未得到很好的检查。为此,我们研究了不同时间窗口(TW)长度对人类情绪识别的影响,以发现提取脑电图(EEG)情绪信号的最佳TW长度。功率谱密度(PSD)特征和差分熵(DE)特征均用于根据SJTU EMOMIT EEG数据集(SEED)评估不同TW长度的有效性。随后使用EEG功能处理方法处理不同的TW长度,即实验级批归归量表(ELBN)。处理的特征用于在六个分类器中执行情感识别任务,然后将结果与没有ELBN的结果进行比较。识别精度表明2-S TW长度在情感上具有最佳性能,并且最适合于EEG功能提取用于情绪识别。在使用基于PSD和DE功能的SVM时,ELBN在2-S TW中的部署可以进一步提高21.63%和5.04%。这些结果在分析智能系统应用的EEG信号时为选择TW长度的选择提供了可靠的参考。