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绿色和米色世界回收日现代用户信息手册
R. Vasanthakumar博士于2008年成立的Karpagam理工学院，其建立的愿景是提供优质的技术教育，强调创新，研究以及社会和道德价值观的发展。 该机构配备了现代教学工具，维护良好的实验室，郁郁葱葱的绿色环境和最先进的基础设施。 位于哥印拜陀，我们的机构被公认为是一家主要的教育枢纽，致力于在技术教育和研究方面提供卓越的发展。 该机构拥有一个动态的教师，一个多元化的学生团体和世界阶级的设施，使其成为学习的真正问题。 工程教育是在六个部门提供的最好的：CSE，IT，AI＆DS，ECE，EEE和Mech。 该机构已获得NBA的认可（CSE，ECE和IT），并从NAAC获得了A ++等级。，其建立的愿景是提供优质的技术教育，强调创新，研究以及社会和道德价值观的发展。该机构配备了现代教学工具，维护良好的实验室，郁郁葱葱的绿色环境和最先进的基础设施。位于哥印拜陀，我们的机构被公认为是一家主要的教育枢纽，致力于在技术教育和研究方面提供卓越的发展。该机构拥有一个动态的教师，一个多元化的学生团体和世界阶级的设施，使其成为学习的真正问题。工程教育是在六个部门提供的最好的：CSE，IT，AI＆DS，ECE，EEE和Mech。该机构已获得NBA的认可（CSE，ECE和IT），并从NAAC获得了A ++等级。
诺贝尔奖颁给阿兰·阿斯派克特 (Alain Aspect)、约翰·克劳泽 (John Clauser) 和安东·蔡林格 (Anton Zeilinger)
这时，约翰·克劳泽 (John Clauser) 出现在了故事中：首先，当他还是哥伦比亚大学的研究生时，他发现了贝尔定理的一个修改版本，其中的不等式可以应用于实际实验（使用纠缠光子对和对各种极化方向的测量）；然后在 1972 年，他与伯克利大学的 Stuart Freedman 一起进行了第一个实验，最终证明贝尔不等式被违反了 5 个标准差以上 [3]。这个实验使用灯来激发原子（激光时代之前！），是一个杰作，数据采集时间为 200 小时。克劳泽的结果后来由 Fry 和 Thompson 在 1976 年通过类似的实验证实。与此同时，从 1974 年开始，Alain Aspect 参与了一项计划，其中通过相对论论证来强制执行对中每个光子的偏振测量之间的独立性。在奥赛光学研究所进行的这些实验中，每个偏振器的设置都在随时间快速变化，因此两个检测通道之间不可能交换有关此设置的信息：在创建纠缠光子对之后，对光子偏振的测量基础的选择已经完成，局域性条件（这是贝尔定理的一个基本假设）成为爱因斯坦因果关系的结果，可防止任何超光速的影响。这导致了 1982 年发表的
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基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
包含用户个人资料信息的大型脑电图数据库，用于运动想象脑机接口研究
我们展示并分享了一个大型数据库，其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号，这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的，分为 3 个数据集 (A、B 和 C)，所有数据集均使用相同的协议记录：右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验（每个类别 120 次），代表超过 20,800 次试验，或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码（在开源平台 OpenViBE 中执行）。这样的数据库可用于各种研究，包括但不限于：(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系，(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化，(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
带绝对过滤器 H13 级的扩散器
NAF 扩散器配备一个集气箱，集气箱侧面或顶部带有圆形连接管，连接管上带有阻尼器。阻尼器有两种版本：适用于带杠杆的箱内版本和适用于连接管旁边的箱外版本。标准集气箱由涂有 RAL 9010 色的镀锌钢制成。可根据要求由不锈钢制成。在标准版本中，集气箱外壳内安装有用于连接压差开关的短管。该箱标配连接管，用于过滤器完整性控制（执行示踪气体泄漏测试）。箱体结构允许使用符合 ISO 14644 的测试方法：洁净室和相关受控环境 - 第 3 部分：测试方法
眼镜 - 轨道 - 用户 - pdf
障碍和干扰：墙壁和家具削弱了信号；其他频率上的其他设备可能会导致干扰。环境条件：电磁干扰，湿度和温度影响性能。电源和电池：确保足够的电池水平以达到最佳范围。低电池可能会降低有效范围。固件和软件：维护更新和优化的固件，以进行稳定连接。
面向自适应 Clauser-Horne-Shimony-Holt 博弈中的量子理论相关性自测试
理论的相关性自测试解决了我们是否可以从理论在特定信息处理任务中的表现中识别出理论中可实现的相关性集的问题。应用于量子理论，它旨在识别一种信息处理任务，该任务的最佳性能只有通过在任何因果结构中实现与量子理论相同的相关性的理论才能实现。在 [Phys. Rev. Lett. 125 060406 (2020)] 中，我们为此引入了一个候选任务，即自适应 CHSH 游戏。在这里，我们分析了在不同的广义概率理论中赢得这个游戏的最大概率。我们表明，具有由最小或最大张量积给出的联合状态空间的理论不如量子理论，然后再考虑其基本系统具有各种二维状态空间的理论中的其他张量积。对于这些，我们发现没有理论在自适应 CHSH 游戏中胜过量子理论，并证明在各种情况下都不可能恢复量子性能。这是迈向普遍解决方案的第一步，如果成功，将产生广泛的影响，特别是可以进行一项实验，排除所有可实现关联集与量子集不一致的理论。
从最近受精的大西洋鲑鱼胚胎中提取DNA，用于微卫星验证三倍体
用户和机器学习专家的整合是艺术智能文献中广泛研究的主题。同样，人类计算机相互作用研究广泛探讨了影响AI作为决策支持系统的因素。在这项实验研究中，我们调查了用户对专家在此类系统开发中整合的偏好，以及这如何影响他们对这些系统的依赖。具体来说，我们专注于特征选择的过程，这是由于机器学习模型对透明度的不断增长而变得重要的元素。我们区分了三种特征选择方法：基于算法，基于专家的方法和一种组合方法。在第一次治疗中，我们分析了用户对这些方法的偏爱。在第二次治疗中，我们将用户随机分配给三种方法之一，并分析该方法是否影响建议依赖。用户预先使用合并的方法，然后是基于专家的和基于算法的方法。但是，第二种处理中的用户同样依赖于所有方法。因此，我们发现所陈述的偏好和实际用法之间存在显着差异，从而揭示了态度 - 行为差距。允许用户选择自己的首选方法没有效果，偏好和依赖程度是特定的。这些发现强调了理解AI支持决策中认知过程的重要性，以及在人类互动中进行行为实验的需求。
在设备AI的影响：增强性能，隐私和用户体验
关于德勤·德勤（Dev），指的是Deloitte Touche Touche Touche Tohmatsu Limited，这是一家由保证（“ DTTL”）的英国私人公司，其成员公司网络及其相关实体。dttl及其每个成员公司都是法律上独立的实体。dttl（也称为“ Deloitte Global”）不为客户提供服务。在美国，德勤指的是DTTL的一家或多个美国成员公司，这些实体是使用美国使用“ Deloitte”名称的相关实体及其各自的分支机构。某些服务可能无法根据公共会计规则和规定来证明客户。请访问www.deloitte.com/about，以了解有关我们全球成员公司网络的更多信息。版权所有©2025 Deloitte Development LLC。保留所有权利。10105850