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人工智能无线电收发器
人工智能无线电收发器 (AIR-T) 是一种高性能软件定义无线电 (SDR)，与最先进的处理和深度学习推理硬件无缝集成。嵌入式图形处理单元 (GPU) 的加入使得实时宽带数字信号处理 (DSP) 算法可以在软件中执行，而无需专门的现场可编程门阵列 (FPGA) 固件开发。GPU 是机器学习中最常用的处理器，因此 AIR-T 大大降低了工程师创建自主信号识别、干扰缓解和许多其他机器学习应用的障碍。通过授予深度学习算法对收发器系统的完全控制权，AIR-T 允许完全自主的软件定义和认知无线电。
EMSO信号分类的机器学习
传统上，电磁信号（例如通信和雷达信号）已使用针对特定信号类型的手工制作的特征提取器进行了分类。然后，在分析或统计学上得出低维特征空间中的决策边界。但是，对无线电频谱的快速自主理解对于诸如频谱干扰监测，无线电故障检测，动态频谱访问以及各种调节和防御目的等应用至关重要。因此，尽可能多地自动化这些过程是由于疲劳引起的效率和误差。机器学习（ML）方法，尤其是基于人工智能的方法，在增强电磁频谱操作（EMSO）信号识别的敏感性和准确性方面具有重要潜力，尤其是在短时观察的情况下。
FDA 工作人员在人类药品和生物制品上市后安全监测方面的最佳实践
• 一种药品和生物制品安全管理的多学科、生命周期方法 • 告知系统性药品和生物制品安全监测频率和程度的一般考虑因素（第 4 节） • 基于特定产品类型和患者群体的其他考虑因素（第 5 节） • 基于对不良事件 (AE) 报告系统和其他数据源的筛选和数据挖掘的安全信号识别，包括对这些数据源进行筛选的频率和程度的一般做法，以及对已识别的信号进行优先排序（第 6 节） • 对已识别的安全信号进行多学科、全面的评估，整合从所有可用来源收集的累积数据（第 7 节） • 对产品和已识别的 AE 之间的因果关系的评估（第 8 节） • 针对已识别的安全信号可采取的监管和其他行动的概述（第 9 节）
基于脑电图的用户身份验证的音乐刺激
基于大脑信号的生物识别系统是一种新颖的方法，可用于更直观，健壮和用户友好的身份验证。al-尽管以不同的视觉刺激进行了以前的研究，但很少考虑用于大脑信号的音乐刺激。在本文中，提出了用脑电图和音乐刺激的用户身份验证系统的新框架。EEG数据每周一次从16位健康参与者中收集了三周。尽管不同类型的音乐引起了不同的响应，但用户可以根据其大脑信号识别。实验结果表明，当使用这种方法时，最佳的分类精度率约为96.75％。这些结果表明，音乐引起的反应带来了参与者区分特征，这可能被用作生物特征。
使用连接特征和卷积神经网络进行情绪脑电图分类
卷积神经网络 (CNN) 被广泛用于通过脑电图 (EEG) 信号识别用户的状态。在之前的研究中，EEG 信号通常以高维原始数据的形式输入 CNN。然而，这种方法很难利用大脑连接信息，而这些信息可以有效描述大脑功能网络并估计用户的感知状态。我们引入了一种利用 CNN 的大脑连接的新分类系统，并使用三种不同类型的连接测量通过情绪视频分类验证了其有效性。此外，提出了两种数据驱动的方法来构建连接矩阵，以最大限度地提高分类性能。进一步的分析表明，与目标视频的情绪属性相关的大脑连接的集中程度与分类性能相关。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用优化的量子神经网络对脑电图信号进行分类
近年来，机器学习的算法被用于脑信号识别，作为诊断阿尔茨海默氏病和癫痫等疾病的有用技术。在本文中，脑电图（EEG）信号在标准化这些信号后使用优化的量子神经网络（QNN）进行分类。将小波变换（WT）和独立组件分析（ICA）用于特征提取。这些算法用于降低数据的尺寸，这是对优化QNN的输入，目的是在特征提取过程后执行分类过程。这项研究使用了优化的QNN，一种馈电神经网络（FFNN）的形式，以识别脑电图信号。使用粒子群优化（PSO）算法来优化量子神经网络，从而改善了系统性能的训练过程。优化的QNN为我们提供了更快，更现实的结果。根据模拟结果，ICA的总分类为82.4％，而WT的总分类为78.43％；从这些结果中，使用ICA进行特征提取比使用WT更好。
一种有效的心理情绪分类方法......
摘要：本研究探索了EEG信号中突出的信号，并提出了一种基于EEG信号识别情绪体验和心理状态的有效方法。首先，使用PCA将数据的维度从2K和1K降低到10和15，同时提高了性能。然后，针对构建基于EEG的识别方法的高质量训练数据不足的问题，提出了一种多生成器条件GAN，通过使用不同的生成器来生成覆盖实际数据更完整分布的高质量人工数据。最后，为了进行分类，引入了一种新的混合LSTM-SVM模型。所提出的混合网络在EEG情绪状态分类中获得了99.43%的整体准确率，在识别心理状态方面表现出色，准确率达到99.27%。所介绍的方法成功地结合了机器学习的两个突出目标：高精度和小特征尺寸，并展示了在未来分类任务中利用的巨大潜力。
物联网技术员（智能医疗） - Bharat Skills
通过通用生物医学传感器信号在医疗保健应用中。智能手机和可穿戴传感器设备的工作原理和应用 - 通过心脏生物医学信号识别活动和监测健康，通过活动和环境数据进行主动协助。纺织品集成非接触式传感器的操作原理和应用 - 通过呼吸和脉搏生物信号长期监测呼吸和脉搏。位置传感器的工作原理 - 实时定位服务。温度传感器的使用 - 环境监测。智能手机和智能手表的用途 - 通过日常活动数据监测糖尿病。多传感器体积描记法设备的概念 - 通过脉搏和血流数据检测和预防静脉淤滞。生物医学传感器和智能手机的工作原理和应用 - 通过诸如氧饱和度、心率等生物信号获取老年患者的生理数据。使用可穿戴心电图传感器和云处理通过心电图生物信号进行心电智能医疗监测。不同传感器和执行器的概念 - 通过医疗信号和上下文信息的移动医疗计算系统。
癫痫发作过程中的脑电信号识别算法...
癫痫是一种脑部疾病，其突发性不可预测性是导致残疾甚至死亡的主要原因，因此快速准确地识别癫痫发作时的脑电图（EEG）具有重要意义。随着云计算和边缘计算的兴起，建立了本地检测与云端识别的接口，推动了便携式脑电检测与诊断的发展。为此，我们构建了基于云边缘计算的癫痫发作脑电信号识别框架。在本地实时获取脑电信号，在边缘建立水平可视模型，增强信号内部相关性。建立Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统对癫痫信号进行分析。在云端，建立临床特征与信号特征的融合，建立深度学习框架。通过本地信号采集、边缘信号处理和云端信号识别，实现癫痫的诊断，为癫痫发作时脑电信号的实时诊断与反馈提供新思路。
“智能”供应链的兴起：AI和自动化如何革新物流基于Yolov8的多级交通标志检测方法
认识到交通标志是自动驾驶汽车的至关重要的任务，以提高道路安全性。在这项研究中，我们建议一本小说您只能看一次版本8（Yolov8）模型来识别交通标志。该模型已在Kaggle数据集上进行了培训，该数据集包含不同环境下的多个流量标志。Yolov8模型的准确性为80.64％，测试数据的召回率为65.67％。这些指标强调了该模型识别流量标志的能力。值得注意的是，Yolov8对早期版本进行了一些显着改进，例如在困难情况下增强的检测和增强的小规模标志识别。本文还探讨了整个模型训练阶段产生的困难，并提供了可行的解决方案，这些解决方案用于克服这些困难，从而提高了模型的性能。令人鼓舞的结果表明，实施基于YOLOV8的策略在实际交通管理系统中的生存能力，这是建立更复杂和可靠的交通信号识别技术的积极进步。