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基于EEG的情感识别的模型：CNN-BI- ...
摘要：情感分析是人类计算机情感互动的关键技术，并逐渐成为人工智能领域的研究热点。基于脑电图的情绪分析的关键问题是特征提取和分类设计。现有的情绪分析方法主要使用机器学习，并依靠手动提取的功能。作为端到端方法，深度学习可以自动提取脑电图并对其进行分类。但是，基于脑电图的大多数深度学习模型仍然需要手动筛选和数据预处理，准确性和便利性不够高。因此，本文提出了一个CNN-BI-LSTM注意模型，以自动提取特征并根据EEG信号对情绪进行分类。原始的脑电图数据用作输入，CNN和BI-LSTM网络用于特征提取和融合，然后通过注意机构层平衡了电极通道的重量。最后，EEG信号分类为各种情绪。在种子数据集上进行了基于脑电图的情绪分类实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地对脑电图进行分类。该方法在两个独特的分类任务上进行了评估，其中一项具有三个和四个目标类别。该方法的平均十倍交叉验证分类精度分别为99.55％和99.79％，对应于三个和四个分类任务，这比其他方法要好得多。可以得出结论，我们的方法优于情感识别中现有的方法，这些方法可以广泛用于许多领域，包括现代神经科学，心理学，神经工程和计算机科学。
人工智能在普通外科手术中的作用：系统评价
人工智能的作用已在全球许多行业中得到探索。医学领域也不例外，有研究将其用于癌症筛查算法的开发以及在临床放射学中的诊断效用。本研究旨在回顾目前关于在普通外科手术中使用人工智能的文献，以确定该领域的最新发展、主要挑战和发展轨迹。2024 年 5 月 28 日，在 PubMed 上进行了文献检索，使用术语：((人工智能) AND (普通外科手术))。仅考虑英文出版物和涉及人类受试者的研究。排除标准包括重复的论文、不相关的标题、摘要、主题和非英文论文。在 PubMed 上进行文献检索，共找到 13 篇相关文章。其中，五篇文章侧重于术中指导，四篇文章涉及外科教育和培训，四篇文章是基于调查的，探讨了对人工智能的看法。关键主题包括手术过程中基于人工智能的自主行动的发展及其在加强外科手术培训中的作用。发现的局限性包括数据可用性受限、伦理问题以及缺乏验证工具，这些都对这一领域的进展构成了重大障碍。尽管存在局限性，但将人工智能融入普通外科手术的潜力仍然很大。需要仔细注意克服挑战并最大限度地发挥其优势。
消除结核病的计划（P167523）
B.按计划结果取得进展4。结果区域1：扩大私人提供者的参与度：从Covid-19-19大流行对结核病（TB）通知率的负面影响中恢复过来，国家TB消除计划（NTEP）观察到2022年有史以来从私营部门发出的最高通知。印度2022年结核病的总案例通知为242万，超过了240万的大大传统高点。从九个计划国家对TB患者通知的累计成就为677,925，到2023年12月底，第5年的目标为800,000。针对此指标的成就估计达到了目标的84.7％，即在报告期结束时（5年级结果，即2023年12月）。 与印度政府中央结核病部（CTD）密切合作，世界银行任务小组对在州和国家一级部署技术支持单位（TSU）的学习进行了探索活动。 与CTD和MSH合作，该团队在2024年2月8日的调查结果上进行了传播活动。针对此指标的成就估计达到了目标的84.7％，即在报告期结束时（5年级结果，即2023年12月）。与印度政府中央结核病部（CTD）密切合作，世界银行任务小组对在州和国家一级部署技术支持单位（TSU）的学习进行了探索活动。与CTD和MSH合作，该团队在2024年2月8日的调查结果上进行了传播活动。
向单位持有人提供的 IRC 报告
IRC 每年至少审查和评估一次与基金利益冲突事宜相关的政策的充分性和有效性（如附表“A”所列），并对其独立性、薪酬和有效性进行自我评估。IRC 在其 2023 年 5 月的会议上进行了年度评估。IRC 确认其每位成员仍然独立，其薪酬合理。此外，凭借在金融机构、投资基金、其他投资业务、会计和治理等多个领域的专业知识，IRC 得出结论，整个委员会及其每位成员都在以积极有效的方式运作。
buğraCoşkun -bcskn.xyz
2021年10月/2021年目前的R＆D控制系统设计工程师Profen Communication＆Services，Inc。•设计了控制算法，用于飞机SOTM SOTM基座的控制器PCB和嵌入式程序（概念项目）。•写了CTL：使用Beckhoff Plcs的空中跟踪基座的坐标转换库。•写了一篇论文和随附的C程序，用于X-Y基座的单层几何逆运动学。•从事V波段行驶波管研究项目。•在GNU/Linux系统上进行了讲座（总计：8小时）。应用数学 /控制系统< / div>
OpenQP：具有MRSF- ...
图3。（a）370pc⊂CSPBBR3和（b）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl.5 Cl.5 Microbead杂交的光学光显微照片，从上面的硅油中的外部光源暴露于外部光源。（c）370pc⊂CSPBBR3（白色箭头）和190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5（橙色箭头）在硅油中手持365 nm灯的照明下的Microbead混合动力。在（D-F）370pc⊂CSPBBR3和（G-I）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl 1.5 Microbead混合动力的不同放大率上进行扫描电子显微照片。
dsna_WAC_USPACE.pdf
DSNA 与 Groupe ADP 和 Thales 合作开发了 HOLOGARDE 解决方案：它集成到指挥和控制系统、全息雷达、测向仪和驾驶摄像机中。该系统提供用于检测无人机入侵、分类和决策的高级功能。HOLOGARDE 已投入生产，并在巴黎戴高乐机场部署，此前，该机场于 2017 年 6 月的巴黎国际航空展上进行了一次成功的实验安装，在为期一周的展会期间，在 5 公里的距离内检测、跟踪和识别了 131 架测试无人机。
