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摘要 — 近年来,基于脑电图 (EEG) 的神经反馈在耳鸣治疗中得到了广泛的研究。大多数现有研究依赖于专家的认知预测,而基于机器学习和深度学习的研究要么需要大量数据,要么不能很好地推广到新对象。在本文中,我们提出了一种基于 EEG 的耳鸣神经反馈的稳健、数据高效的模型,用于区分耳鸣和健康状态。我们提出了趋势描述符,一种精细度较低的特征提取器,以减少电极噪声对 EEG 信号的影响,以及以监督方式增强的孪生编码器-解码器网络,以学习精确对齐并获得跨受试者和 EEG 信号通道的高质量可转移映射。我们的实验表明,在分析受试者对 90dB 和 100dB 声音的脑电图神经反馈时,所提出的方法明显优于最先进的算法,在独立于受试者的环境中预测耳鸣和对照受试者的准确率达到 91.67%-94.44%。我们对混合受试者和参数的消融研究表明该方法的性能稳定性。
摘要 — 脑机接口 (BCI) 允许用户通过脑信号直接与外部设备通信。最近,BCI,尤其是可穿戴计算机,作为与技术互动的替代方式,受到政府和行业的更多关注。可穿戴计算机可以结合高度沉浸式的虚拟/增强/混合现实体验,用于娱乐、健康监测、实用目的,以及目前最重要的研究。借助可穿戴计算机,研究人员可以设计、模拟和精细控制实验,以在实验室外检查人脑动态。然而,尽管 BCI 功能强大,但普及速度却很慢。这种互动形式对人类来说是不自然的,通常需要外部刺激。此外,系统的计算机部分产生的响应反馈远不如我们的大脑快。因此,我们对当前 BCI 研究的最新进展进行了回顾,并将当前的发现提炼为一种无刺激的 BCI,称为直接感知 BCI,它直接无缝地从我们的思维中运行。这是一个新颖的范例,从短期来看,它可以显著提高用户使用 BCI 的体验质量,从长远来看,它可以使 BCI 技术得到更广泛的应用。
Gilmour Space是一家由风险投资的澳大利亚火箭公司,开发了将小卫星推向太空的新功能,并与包括美国国家航空航天局(“ NASA”),澳大利亚航天局和昆士兰州国防科学技术等领先组织达成了协议。由两个兄弟于2013年创立,这家总部位于昆士兰州的初创企业已成长为澳大利亚领先的太空公司之一,开创了新的和创新的混合动力推进技术,目的是为较低的成本访问空间提供。作为该领域的领导者,2018年2月,吉尔穆尔(Gilmour Space)与美国NASA达成了太空法案协议,与各种研究,技术发展和教育计划合作。2019年12月,吉尔穆尔(Gilmour Space)还与澳大利亚航天局(Australian Paces Agency)签署了一份战略意图和合作声明,表明了他们致力于将澳大利亚推向太空的承诺。
摘要 — 旁道攻击使绕过电路中的加密组件成为可能。电源旁道 (PSC) 攻击因其非侵入性和经过验证的有效性而受到特别关注。除了专注于传统技术的现有技术之外,这是首次在 PSC 攻击背景下研究新兴的负电容晶体管 (NCFET) 技术的工作。我们在设计时实施了用于 PSC 评估的 CAD 流程。它利用行业标准设计工具,同时还采用广为接受的相关功率分析 (CPA) 攻击。使用基于 NCFET 的 7nm FinFET 技术的标准单元库及其对应的 CMOS 设置,我们的评估表明,由于负电容对开关功率有相当大的影响,基于 NCFET 的电路对经典 CPA 攻击更具弹性。我们还证明,铁电层越厚,基于 NCFET 的电路的弹性越高,这为优化和权衡打开了新的大门。
本文介绍了一种利用人工智能和物联网 (IoT) 技术设计的智能制冷管理系统。该系统通过物联网技术收集制冷设备内的实时温度、记录产品信息并增强冰箱功能,以方便人们智能地管理冷藏和冷冻食品。所提出的系统分为两部分:板载子系统和基于互联网的子系统。板载子系统使用 Arduino Leonardo 板来控制其他组件,包括低功耗机器视觉 OpenMV 模块、温度和湿度传感器以及 GY-302 光强度传感器。OpenMV 相机模块用于识别食物类型、读取条形码并通过卷积神经网络 (CNN) 算法和 tesseract-ocr 进行 OCR(光学字符识别)。食物类型识别模型由深度学习框架 Caffe 训练。GY-302 光强度传感器用作相机模块的开关。DHT11 传感器用于监测冰柜内的环境信息。基于互联网的子系统在物联网上运行。它保存信息并从机载子系统上传,并充当食品供应商的接口。该系统表明,现有的日常公用事业系统与最新的人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 技术的结合可以帮助开发更智能的应用程序和设备。
沟通问题不仅可能发生在外语学习者 (EFL) 身上,也可能发生在 EFL 教师身上。这些问题的发生是因为教师缺乏沟通能力。当教师在完成沟通时遇到困难,并且他们开始使用这种手势时,这意味着他们使用了沟通策略。本研究旨在找出英语教师在航空课程教学过程中使用的沟通策略 (CS) 类型,并描述英语教师主要使用的 CS。通过实施 Celce-Murcia 的分类法,将数据分为五种策略和十一种子策略。本研究采用定性研究方法,数据是通过对中爪哇航空课程的教师进行观察和录像收集的。结果表明,英语教师使用了五种策略,包括教学过程中出现的十一种子类型策略。根据结果,Filler (32,8%) 是教师使用最多的策略。同时,使用最少的策略是检索(0.9%)和澄清请求(0.9%)。因此,通过进行这项研究,希望教师能够使用最佳策略来解决教学过程中的沟通问题。关键词:沟通策略,航空英语
例如:在想象中练习,或独自一人时大声练习,或与朋友进行角色扮演。使用图表设置练习时间和细节以及实施练习的目标日期。您的目标日期可以是一系列小目标,但请记住,最终目标是进入上述情况,而不是逃避它。
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar,2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com,thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造,该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测,而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属,气体传感器可以探测有毒气体攻击,机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息,并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息,机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于,Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样,机器人既可以用于军事战场,也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网(IoT)、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置,由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一,最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置,旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成,所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
2014 年 7 月 8 日公司公告主任澳大利亚证券交易所有限公司第 8 层,Exchange Plaza 2 The Esplanade PERTH WA 6000通过电子方式提交联合场外收购 AQUILA RESOURCES LIMITED – 主要持有人权益变更通知及接受机制我们代表宝钢资源澳大利亚有限公司 ACN 154 815 362(宝钢)。我们指的是宝钢和 Aurizon Operations Limited(Aurizon)(统称“投标人”)联合提出的场外收购要约,以收购 Aquila Resources Limited(Aquila)尚未持有的 100% 普通股(要约),以及投标人根据 2014 年 6 月 5 日发布的第一份补充投标人声明中规定的条款建立的机构接受机制(机构接受机制)。随函附上一份 604 表 – 大股东权益变更通知,内容涉及宝钢因接受要约而持有的 Aquila 相关权益的变更。自宝钢股份于 2014 年 7 月 7 日根据机构接受机制发出权益变更通知以来,以下各项合计:(a) 截至昨日晚上 7:30(悉尼时间),竞标者根据机构接受机制收到的接受指示所对应的 Aquila 股份数量(以接受表格和/或指示托管人接受要约的形式);以及