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World File Search System信号分析
Shrikanth S. Narayanan
05-至今 电气与计算机工程系、计算机科学系、语言学系、心理学系（联合）、神经科学项目教授；儿科、耳鼻咽喉头颈外科系；信号与图像处理研究所成员、信号分析与解释实验室 (SAIL) 主任
亚历山大·M·布朗斯坦
计算成像、信号和图像处理、计算机视觉、深度成像研究兴趣和 3D 视觉、计算形状分析、自动驾驶汽车和飞机感知、医学成像和图像分析、大规模信息检索、深度学习算法和硬件、金融信号分析、生物信息学、结构生物学、计算化学。
使用K-均值聚类方法和LSVM
引言人类与计算机之间的关系是近年来进行许多投资的研究领域之一。在过去的二十年中，已经设计了各种人类计算机间接位置，它利用了试听，视觉，节感或它们的组合。自从过去十年以来，就已经根据大脑电子信号分析将计算机与环境联系起来。这些系统的主要目的是帮助具有皮质脊髓损伤的人。尽管拥有健康的大脑，但这些人通常无法与周围环境移动或建立正常自然的关系。神经科学，生理学，信号分析，机器学习和硬件的最新进展使设计直接的脑部计算机通信系统，称为脑部计算机间隙（BCI），这使身体残疾的患者能够在没有其他人的帮助的情况下进行事务。通常，大脑计算机界面是一个系统，它允许残疾人操作电气设备，例如计算机指针，机器人手臂，甚至是脑电图。关于其实施，BCI系统评估了大脑活动的特定特征，因此翻译
用于 A320 飞机空调状态监测和预测的遗传算法和决策树
摘要 非计划维护是航空公司的一大成本驱动因素，但状态监测和预测可以减少非计划维护操作的数量。本文表明，通过采用数据驱动方法和使用现有数据源，可以将状态监测引入大多数系统。目标是根据各种传感器输入预测系统的剩余使用寿命 (RUL)。我们使用决策树来学习系统的特性。决策树训练和分类的数据由通用参数信号分析处理。为了获得决策树的最佳分类结果，使用遗传算法优化参数。使用具有不同信号分析参数的三种不同决策树的森林作为分类器。使用来自 ETIHAD 航空公司的 A320 飞机的数据验证了所提出的方法。验证表明，状态监测可以将样本数据分为十个预定类别，以 10% 的步长表示总使用寿命 (TUL)。这用于预测 RUL。在 850 个样本中，有 350 个错误分类。降噪将异常值减少到接近零，从而可以正确预测状态。还可以使用分类输出来检测验证数据中的维护操作。
用于分析的图卷积神经网络
近年来，解码脑信号引起了广泛关注并找到了许多应用，例如脑机接口，利用用户的意图与控制外部设备进行通信，这是一个新兴领域，具有改变世界的潜力，具有从康复到人类增强的多种应用。话虽如此，脑信号分析，特别是脑电图脑信号分析，是一项具有挑战性的任务。随着深度学习在仅使用原始数据解决问题方面取得的进步和成就，近年来很少有人尝试应用深度学习来处理脑电图和其他类型的脑信号。在本研究中，我们提出了一种新的损失函数，称为 DeepCSP，将经典的公共空间模式扩展为非线性可微模块，作为损失函数，以端到端的方式在原始信号上强制属于不同类别的脑电信号的线性可分潜在表示，而无需执行大量的特征工程。随着最近深度学习方法对任意结构图的推广以及引入的损失，我们提出了两种轻量级模型来解码 EEG 信号，并进行了实验以展示它们的性能。
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东北林肯郡议会住房和经济发展需求评估
1.5 本 HEDNA 分为四个相互关联的部分 - 第一部分列出了该行政区的政策和社会经济背景，包括对该行政区内运营的市场区域的审查。第二部分研究住房市场信号并确定该行政区的总体住房需求。第三部分考虑了不同类型住房的需求（按子区域划分），并提供政策建议。第四部分也是最后一部分对整个行政区的就业用地需求进行了评估，并结合了商业地产市场信号分析。
