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开放获取论文集《物理学杂志：会议系列》
6.研究结果及其讨论 结果，根据计算，获得了浮选过程的调节参数。为了检查调节参数并对其进行优化，我们使用 Simulink 包。在 Simulink 环境中，根据收到的调节参数构建了一个瞬态过程。同时，对获得的瞬态过程的分析表明，计算出的调节参数提供了调节，但它们的调节时间较长。在这方面，为了优化瞬态，应用了 PID 控制器的内部设置。结果，控制时间减少了，因此，新瞬态过程的质量得到了改善。因此，这些参数被采用为浮选过程 ASC TPNC 的初始设置。
开放获取论文集《物理学杂志：会议系列》
6.研究结果及其讨论 结果，根据计算，获得了浮选过程的调节参数。为了检查调节参数并对其进行优化，我们使用 Simulink 包。在 Simulink 环境中，根据收到的调节参数构建了一个瞬态过程。同时，对获得的瞬态过程的分析表明，计算出的调节参数提供了调节，但它们的调节时间较长。在这方面，为了优化瞬态，应用了 PID 控制器的内部设置。结果，控制时间减少了，因此，新瞬态过程的质量得到了改善。因此，这些参数被采用为浮选过程 ASC TPNC 的初始设置。
使用亨利的气体溶解度优化和粒子群优化的机器学习技术估算桩结算
确保建筑项目是安全的，例如堆叠结构，需要考虑在此期间免疫结构。桩定居点（PS）是一个重要的项目问题，并且正在引起广泛关注，以防止在施工开始之前发生故障。几个用于估算桩运动的项目可以帮助了解加载阶段的项目的观点。在PS模拟中使用了最聪明的策略用于桩运动的数学计算。因此，在本文中，考虑了精确的桩运动计算，考虑了开发的框架操作支持向量回归（SVR）以及亨利的气体溶解度优化（HGSO）和粒子群优化（PSO）。优化器的使用是调整SVR的一些内部设置。选择了使用已发达的SVR-HGSO和SVR-PSO结构的陆地岩石特征来研究基于土地岩石特征的桩的运动。使用五个指标来评估每个模型的性能。这项研究的主要目的是以两个开发模型的形式评估人工智能方法，以使用混合优化的框架模拟桩沉降速率。建模的R 2在0.99水平上类似地获得。SVR-PSO的RMSE分别出现超过两倍的SVR-HGSO，分别为0.46和0.29 mm。此外，测试阶段结果显示，SVR-HGSO的性能较高，MAE指数为0.278，比另一个索引低57.10％。OBJ通过0.283mm级别计算的SVR-HGSO证明了准确的建模。
TFormer-新加坡
在先进的人机界面 (HCI) 框架内，基于跨受试者脑电图 (EEG) 的驾驶员疲劳识别正在成为工业 5.0 范式中的关键应用。认识到通过主动监控确保驾驶员安全的重要性，提供通用的 EEG 解码系统对于提高道路安全至关重要。由于 Transformers 在各种应用中取得了巨大成功，这项工作调查了 Transformers 在具有挑战性的跨受试者 EEG 解码任务中的应用。先前的研究侧重于使用 Transformers 来捕获全局时间信息，但较少研究全局频域模式。此外，为了利用基于自然语言处理的标准 Transformer 架构进行 EEG 解码，必须考虑 EEG 的固有特性并相应地做出相关调整。在这项工作中，我们提出了一个时频 Transformer (TFormer)，它可以从原始 EEG 数据中自动学习全局时频模式。 TFormer 由三个组件组成：用于输入嵌入的卷积词干、用于将时域模式整合到频率点的时频多头交叉注意力 (TF-MCA) 以及用于进一步学习全局时频模式的自注意力。此外，我们分析了 TFormer 的内部设置，发现批量归一化 (BN) 比层归一化 (LN) 更适合跨受试者 EEG 解码。实验结果表明，与现有方法相比，所提出的模型具有优越性。总的来说，我们的工作促进了 Transformer 模型在 EEG 解码方面的发展，并展示了一种利用 Transformer 解码原始 EEG 数据的不同方法。
BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。