图 1. BCI 系统的一般框图 ................................................................................................ 7 图 2. 人脑及其组成部分 .............................................................................................. 14 图 3. 大脑的半球和功能 .............................................................................................. 14 图 4. 脑叶的位置 ............................................................................................................ 15 图 5. 神经元 ............................................................................................................. 16 图 6. Na+ 和 K+ 离子 ...................................................................................................... 17 图 7. EEG 信号捕获 ............................................................................................. 19 图 8. 级联方法 ............................................................................................................. 30 图 9. BCI 块系统 ............................................................................................................. 30 图 10. MindWave 耳机及其组成部分 ................................................................................ 31 图 11. 创建和配置 C# 项目 ............................................................................................. 35 图 12. C# 项目库 ............................................................................................................. 36 图 13. 导入NativeThinkgear64.cs 类 ...................................................................... 36 图 14. 代码截图 .............................................................................................. 38 图 15. 级别 0 .............................................................................................................. 42 图 16. 级别 1 .............................................................................................................. 43 图 17. 连接表单 ............................................................................................................. 45 图 18. 训练表单 ............................................................................................................. 46 图 19. 控制器表单 ...................................................................................................... 47 图 20. 电路图 ............................................................................................................. 48 图 21. 电路板布局 ............................................................................................................. 49 图 22. 外部设备操作 ............................................................................................................. 54 图 23. 控制器电路和连接 ................................................................................................ 55 图形索引
在多发性硬化症 (MS) 中,脑损伤程度、解剖位置、形状和变化是帮助医学研究人员和临床医生了解疾病时间模式的重要方面。纵向 MS 数据的交互式可视化可以支持旨在探索性分析病变和健康组织拓扑的研究。现有的可视化包括条形图和汇总指标,例如绝对数字和体积,以总结病变随时间的变化轨迹,以及体积变化等汇总指标。这些技术可以很好地用于具有双时间点比较的数据集。对于频繁的后续扫描,如果没有合适的可视化方法,很难从多模态数据中理解模式。作为一种解决方案,我们提出了一个可视化应用程序,其中我们通过适用于大型时间序列数据的交互式可视化来展示病变探索工具。除了各种体积和时间探索设施外,我们还包括一个交互式堆叠面积图,其中包含其他集成功能,可以比较病变特征,例如强度或体积变化。我们从自动病变跟踪中获取纵向可视化的输入数据。对于有大量随访的病例,我们的可视化设计可以提供有用的摘要信息,同时允许医学研究人员和临床医生研究较低粒度的特征。我们通过与领域专家的评估展示了我们的可视化在模拟数据集上的实用性。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
计算机与信息科学 (CIS) 专业的必修课程强调理论和应用,以及其他领域的作用,例如数学、统计学、电气和计算机工程、商业和软件工程等。课程以两大专业计算协会(计算机协会 (ACM) 和电气电子工程协会 (IEEE))的建议为蓝本。整个课程都强调书面和口头沟通技巧。许多课程都练习在项目中使用团队合作。还强调未来计算专业人员的专业精神和道德。CIS 课程包括软件工程、算法分析、网络、安全、编程语言、游戏设计、计算机架构、数据结构、操作系统、人工智能、数据库管理系统、图形、信息系统、机器人技术、Web 开发和顶点设计课程。CIS 课程为学生开始计算专业职业生涯或在该领域攻读研究生做好准备。
技术进步导致各种农业系统发生巨大变化,从而大幅提高生产能力 [1]。这些技术进步还确保了粮食安全、肉类和牛奶供应以及工业发展原材料的使用 [1]。农业技术进步越来越多地取代传统农业机械和其他设备的人力和干预 [2]。技术进步促进了农业支持功能的成功自动化,例如机械和肥料的输送以及原材料的生产 [3]。随着计算机技术和计算机系统的发展(表 1),成本进一步降低,农业系统的效率越来越强大 [4, 5]。计算机在农业中的应用分为三个重要领域:图像分析、作物模型和信息技术 [6]。计算机及其在这三个领域的应用改变了大多数传统农业耕作活动的面貌,从农学中最基本的土地利用转变为最高水平的工业加工 [6]。然而,计算机信息系统 (CIS) 是传递农业和非农业部门全球发展所需信息的基本基础 [7, 8]。 CIS 可以看作是人类发展不同领域所需的信息集 [4]。CIS 的主要类型包括执行支持系统 (ESS)、决策支持系统 (DSS)、管理信息系统 (MIS) 和交易处理系统 (TPS) [9]。ESS 通常被称为专家信息系统 (EIS),它结合了 MIS 和 DSS 的诸多功能,信息以根据使用系统的高管的偏好量身定制的形式呈现,例如使用图形用户界面 (GUI) [4]。DSS 向负责对特定情况做出判断的高层管理人员提供信息,并在结构不太完善的情况下(例如风险分析)为决策者提供支持 [4]。
当可再生能源(风能和太阳能)的份额不断增加时,需要储能技术来确保能源系统的稳定性。液态空气储能 (LAES) 是一种很有前途的电能储存技术,具有高能量密度和不受地理限制等优点。然而,独立 LAES 的一个缺点是往返效率 (RTE) 相对较低。在本文中,研究了具有不同压缩和膨胀级数的独立 LAES 系统的性能。所有情况都使用粒子群优化 (PSO) 算法进行优化。最优结果表明,当 LAES 系统中有 2 级压缩机和 3 级膨胀机时,可获得最高的 66.7% 的 RTE。当压缩级数固定时,当膨胀段预热器中的热流和冷流具有接近平行的温度分布时,可获得最高的 RTE。