XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传感器组
用于解码脑电图运动意象的最佳传感器组
摘要 — 脑机接口可用于通过从大脑活动中检测人的意图来操作设备。从脑电图 (EEG) 信号解码运动想象 (MI) 是实现此目的的常用方法。为了从 EEG 信号中可靠地识别 MI，通常需要足够数量的传感器。然而，大量的传感器会增加区分 MI 类别的计算成本。此外，与医疗或研究级设备相比，测量 EEG 信号的消费级设备通常采用较少数量的传感器。在这项实验研究中，我们研究了从有限数量的 EEG 传感器解码 MI 时准确性和复杂性之间的权衡。为此，使用成熟的解码方法，使用不同子集的电极位置对 EEG 数据训练了几个解码管道。我们发现，使用较少的传感器时，平均解码准确度没有显著差异 (p=[0.18–0.91])。单个人的最大性能损失是当使用 64 个可用传感器中的 8 个时，平均解码准确度降低了 0.1。因此，从有限数量的传感器解码 MI 是可行的，这凸显了为此目的使用商业传感器设备以降低金钱和计算成本的潜力。
用于解码脑电图运动意象的最佳传感器组
摘要 — 脑机接口可用于通过从大脑活动中检测人的意图来操作设备。从脑电图 (EEG) 信号解码运动想象 (MI) 是实现此目的的常用方法。为了从 EEG 信号中可靠地识别 MI，通常需要足够数量的传感器。然而，大量的传感器会增加区分 MI 类别的计算成本。此外，与医疗或研究级设备相比，测量 EEG 信号的消费级设备通常采用较少数量的传感器。在这项实验研究中，我们研究了从有限数量的 EEG 传感器解码 MI 时准确性和复杂性之间的权衡。为此，使用成熟的解码方法，使用不同子集的电极位置对 EEG 数据训练了几个解码管道。我们发现，使用较少的传感器时，平均解码准确度没有显著差异 (p=[0.18–0.91])。单个人的最大性能损失是当使用 64 个可用传感器中的 8 个时，平均解码准确度降低了 0.1。因此，从有限数量的传感器解码 MI 是可行的，这凸显了为此目的使用商业传感器设备以降低金钱和计算成本的潜力。
评估和提高天然气的可靠性... - NSF PAR
摘要。环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器组是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器组与高质量参考仪器放在一起一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。尽管这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。 因此，在现场训练的传感器包可能会提供
附录 C：监测制造商文档
Time Delta S 是一款基于传输时间测量法的固定式超声波流量计，利用夹式传感器测量相对清洁的均质液体的流速。由于采用了基于微处理器的电子设备，流量计可以通过前键盘轻松配置为特定应用。Time Delta S 非常适合测量管道直径为 0.50 至 235 英寸的液体流量。系统由转换器和传感器组组成。应用包括可以传输超声波信号的任何流体的流量测量，包括声速未知的流体。流量计是一种紧凑轻巧的仪器，采用最新的电子设备和高速数字信号处理技术（32 位 MPU），性能卓越且操作简便。
最初发表于：McHarg, Matthew G; Balthazor, Richard L; McReynolds, Brian J; Howe, David H; Maloney, Colin J; O'Keefe, Daniel; Bam, Rayomand
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
Falcon Neuro：国际空间站上基于事件的传感器
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
人工智能战略 2022（草案）
1 以AI（人工智能）为例，欧盟高级别专家组报告将其定义为“根据环境和输入，表现出智能行为（可能具有一定自主性）的系统”，但“智能行为”的实质，在某种程度上依赖于解释。 此外，2016年美国发布的AI100报告中，曾引用尼尔斯·尼尔森对人工智能这一学科领域的定义：“人工智能是一门创造智能机器的研究，其中智能是指在其所处的环境中适当地发挥功能并具有一定的洞察力的能力。”但这一定义也存在很大程度的模糊性。事实上，报告指出，人工智能的模糊定义本身也有积极的一面，即加速人工智能的研究。基于此，尽管对于什么是“人工智能”或“人工智能技术”目前已达成一定共识，但过于严格地按照所采用的技术进行定义意义不大。同时需要注意的是，此类系统嵌入在高度复杂的系统中。此外，如果没有收集、存储和访问大量数据的基础设施、超高速通信网络、传感器组、机器人等，人工智能系统的实施将充满不确定性。如果不能开发并实施网络安全和人工智能伦理等确保此类系统安全性和稳健性的技术，人工智能将很难被广泛接受。人工智能涵盖了实现智能功能的广泛系统，预计将部署到未来社会、产业、日常生活以及科学研究和技术开发等所有领域。因此，这一战略的目标也必须在这些领域进行综合构思。
新闻稿
2024-04-10 IHP 的新型功率放大器增强了未来超 5G 技术的信号传输 德国法兰克福（奥得河畔）。在 IHP - 莱布尼茨高性能微电子研究所，由 Mohamed Hussein Eissa 博士领导的研究人员成功开发出一种新型硅基功率放大器，推动了超 5G 技术的发展。这是通过采用 IHP 最新的 SG13G3 技术实现的，展示了其进一步开发新型前沿硅基亚太赫兹集成电路的潜力。研究结果发表在 IEEE 微波和无线元件快报上，研究由德国联邦教育和研究部 (BMBF) 资助。该出版物获得了 2024 年 Tatsuo Itoh 论文奖，成为该出版物中发表的文章中贡献最大的论文。技术卓越性、贡献意义和展示效果都会受到评判。功率放大器对于增强传输信号的信号强度是必不可少的。电信号经过几个级联放大器级，然后才到达集成电路的输出端或发射系统的天线。由于通信和雷达技术的需求快速增长，我们这个互联世界对此类集成电路的需求很高。“与 200 GHz 以上的最先进硅基放大器相比，这种功率放大器的带宽提高了两倍，效率提高了 1.5 倍，”首席科学家 Dr.-Ing. Mohamed Hussein Eissa 解释道。自 2014 年 10 月以来，他一直在德国法兰克福（奥得河畔）莱布尼茨高性能微电子研究所 (IHP) 工作，担任研究科学家，后来担任电路设计部毫米波和太赫兹传感器组负责人。IHP 开发的先进功率放大器的其他新兴应用领域是用于安全应用的亚太赫兹成像系统或联合通信和传感系统，这些系统将与即将到来的 6G 标准相关。在这里，发射的无线电信号用于通信，同时也用于定位物体，补充了传统的雷达方法。这项研究是在增加亚太赫兹频率硅技术的利用率的背景下进行的，亚太赫兹频率的频谱在 100 到 1000 GHz 之间。