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World File Search System信号检测
卷积神经网络的比较分析
摘要 EEG（脑电图）信号可用于判断患者是否会癫痫发作。事实证明，EEG 在癫痫发作的早期检测中至关重要。为了使用 EEG 信号检测癫痫发作，已经开发了几种机器学习模型。然而，其他人声称传统的基于规则的方法同样有效。本研究旨在反驳这一说法，并比较基于规则的技术和机器学习方法的性能。由于神经网络与人脑非常相似，因此被选为机器学习方法。数据集来自开源、免费使用的坦普尔大学医院异常 (TUAB) EEG 语料库。在使用两种方法对数据进行训练和测试后，基于规则的技术的准确率为 85.16%，而神经网络技术的准确率为 98.91%。
Roger™耳机系统用户指南
1用例4 1.1广播4 1.2电影4 1.3阶段4 2 Roger基地5 2.1概述5 2.2安装6 2.2.1内置安装6 2.2.2壁挂式6 2.3壁挂6 2.3启动7 2.4连接Roger耳机7 2.4连接Roger耳机7 3 ROGER EARPICE 7 3 ROGER EARPIECE 7 3 ROGER EARPIECE 8 3.1 ederview 8 3.2维护8 3.2维护8 3.2. 2. 2. 2. 2 3. 2. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 3 3. 2.1重要的是2.1哔哔声9 3.4输入信号检测10 3.5离开覆盖面积10 4 Roger 10 4.1概述10 4.2 docking Station 11 4.3显示图标11 4.4收费12 4.5码头站12 4.6麦克风模式12 4.6.6.6.6.6.6
基于软件和硬件技术的神经计算机接口人工智能算法的稳健性
摘要 本文主要研究利用信息技术进行脑机交互，利用脑电图（EEG）信号检测大脑活动模式。在实验中，我们使用了机器学习方法，即以下分类器：Bagging、Boosting、Nearest Neighbors 和 Support Vector。实验从手指运动任务期间对 EEG 信号的真实观察开始。我们使用 10 倍交叉验证来评估每个分类器的性能，包括准确性和稳健性。结果发现，支持向量分类器在分类器中表现出最高的稳定性。实验的主要目标是确定分类器的稳健性的重要性，特别是在医疗应用中。总之，该实验有助于脑机交互领域的发展以及在医疗保健和其他地方具有实际应用的稳健神经接口技术的开发。
摘要 — 技术革命影响了许多领域，其中包括医疗保健系统。基于应用的计算机的开发是为了帮助
摘要 — 技术革命影响着许多领域，其中包括医疗保健系统。基于应用程序的计算机的开发是为了帮助专家检测疾病并执行一些基本操作。本文重点介绍了检测癫痫病 (ED) 的尝试。几种计算机辅助诊断 (CAD) 方法被用于根据与大脑活动相关的信号提供大脑的疾病状态。这些应用取得了可接受的结果，但仍然存在局限性。提出了一种基于平衡通信避免支持向量机 (BCA-SVM) 的智能 CAD，使用脑电图 (EEG) 信号检测 ED。此尝试在 Raspberry Pi 4 上实现为真实板，以确保实时处理。基于 BCA-SVM 的 CAD 实现了 99.8% 的准确率，执行时间约为 3.2 秒，满足实时要求。
RIEGL 波形激光雷达技术的进步和...
Waveform-LiDAR 利用了两个关键特性：首先，脉冲飞行时间激光雷达的返回信号（从光学状态转换为电状态后）通过高采样率的模数转换器 (ADC) 进行数字化，同时覆盖宽动态范围。其次，数字化的回波信号会进行详细分析（信号检测和信号估计）——在线或离线——提供功能丰富的测距结果，包括目标的精确距离、信号强度以及从接收到的回波信号的实际形状得出的属性。结合角度测量和运动激光雷达应用中集成 IMU/GNSS 系统的测量，生成的 3D 点云不仅具有几何形状，还具有经过校准的附加属性，如振幅和反射率估计，从而简化了进一步的处理，如配准、地理参考和过滤。
针对 AEFI 收集的数据元素
1. 支持区域、省级和（如有必要）国家级的信号检测和触发调查。 2. 识别不常见、罕见和严重或不寻常的不良事件以供审查，包括以前未识别的事件。 3. 审查事件并向经历过 AEFI 的疫苗接种者提供建议，以进一步调查（如适用）并进行未来的疫苗接种。 4. 确保在 BC 观察到的 AEFI 符合基于临床试验数据和其他司法管辖区上市后使用的预期情况，并能够告知疫苗接种者在 BC 使用的产品的疫苗安全性。 5. 参与国家和国际疫苗安全监测，以告知在加拿大销售的疫苗的安全性。 6. 保持公众对疫苗安全性的信心。要报告的数据元素（即最低数据集）
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
使用基于脑电图的情绪检测和深度学习进行软件可用性测试
摘要：使用脑电图 (EEG) 脑信号检测人类情绪正变得越来越有吸引力。EEG 是一种可靠且经济高效的大脑活动测量技术。本文提出了一种基于使用 EEG 信号进行情绪检测的可用性测试原创框架，该框架可以显著影响软件生产和用户满意度。这种方法可以准确、精确地深入了解用户满意度，使其成为软件开发中的宝贵工具。所提出的框架包括一个循环神经网络算法作为分类器、一种基于事件相关不同步和事件相关同步分析的特征提取算法，以及一种自适应选择 EEG 源进行情绪识别的新方法。该框架的结果很有希望，在效价-唤醒-优势维度上分别达到 92.13%、92.67% 和 92.24%。
使用LWE加密控制
摘要 - 使用加密信号检测攻击是具有挑战性的，因为加密隐藏了其信息内容。我们提出了一种新的机制，用于在不使用解密，安全通道和复杂通信方案的情况下使用错误（LWE）加密信号进行学习的新型机制。相反，检测器利用LWE加密的同态特性来对加密样品的转换进行假设检验。特权转换是通过解决基于硬晶格的最小化问题的解决方案来确定的。虽然测试的敏感性会因次优溶液而恶化，类似于打破加密系统的（相关）测试的指数恶化，但我们表明该劣化对于我们的测试是多项式的。可以利用此速率差距来选择导致加密较弱但检测能力的较大收益的参数。最后，我们通过提供一个数值示例来结束论文，该示例模拟异常检测，证明了我们方法在识别攻击方面的有效性。
EBV+T淋巴细胞增殖性疾病在儿童扁桃体切除术后被诊断出
肝功能，电解质和凝结功能正常。全身淋巴结超声超声显示出多个肿大的淋巴结，皮质和髓质之间的划分不明确，皮层增厚，髓质减少，髓质减少，右颈椎II区域中最大的淋巴结，测量大约23mm的11mm 11mm 11mm 11mm 11mm，可通过I-LeLevel血液流动信号检测到I-Lele vell Flow Signal of Coly Doppler Flowing（CDFFI）。左侧最大的淋巴结位于左子宫颈II区域，测量约28.4mm15.4mm，并通过CDFI检测到I级血流信号。在腹股沟区域没有发现明显的异常淋巴结肿大。外周血涂片显示出升高的白细胞计数，中性粒细胞比率降低，淋巴细胞比率增加和30％非典型淋巴细胞。病理结果表明EBV+ T细胞淋巴增生性疾病。