肌电控制,在肌肉收缩期间生成的肌电图(EMG)信号来控制系统或设备,是一种有希望的方式,可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是,由于用户之间的行为和生理差异,其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集,这项工作消除了这一概念,表明如果没有特定用户的培训,则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法(即,将整个动态手势视为一个事件),在一组306个未见的用户(没有提供培训数据)的一组中,可以实现六个手势的分类精度为93.0%,与大多数EMG研究(通常仅使用10-20个用户相比),可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究,这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析,以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是,这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量,转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明,大型数据模型可以有效地推广到新的数据集,并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外,为了进一步评估创建的跨用户模型的性能,创建了一个全新的数据集(使用相同的记录设备),其中包括已知的协变量因子,例如跨日使用和肢体位置可变性。
摘要:鸟类与飞机相撞对航空和鸟类的安全构成了极大的风险。为了了解和防止这些鸟击事件,了解导致鸟击的因素至关重要。然而,尽管这是一个全球性问题,但数据的可用性差异很大,很难将其整合成一幅全球图景。本文的目的是通过深入的研究和统计数据来填补这一空白,以便在国际层面上简明概述商业航空中的鸟撞问题。论文重点介绍了导致该事件的因素以及航班撞击和损坏方面的潜在后果。接下来介绍当前现有的降低风险的措施和限制。本文最后对当前防止鸟击的新颖调查和研究方法进行了深入分析。
摘要 - 综合语音构成中的进步,包括文本到语音(TTS)和语音转换模型(VC)模型,允许产生令人信服的合成声音,通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁,因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人,特别是突出的人物,从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar,它通过物理模型增强了机器学习,以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型:(i)多普勒效应了解音频样品的频率变化和(ii)鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的,从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中,从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集,以全面评估Voiceradar,其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明,语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法,展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
以图像扩散模型的出色性能为动机,越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而,当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比,我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标,我们提出了夏娃,一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下,EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是,认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较,我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验,我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码,数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
这是雷云中带电细胞放电到地面的闪电部分。这次回击中的电流范围从大约 2 000 A 到大约 200 000 A,其值分布是自然界中经常出现的形式,称为“对数/正态”分布。因此: 1% 的闪电超过 200 000 A 10% “” “ 80 000 A 50% “” “ 28 000 A 90% u” ,.8 000 A 99% “” “ 3 000 A 大多数地闪中的电流来自雷云中带负电的细胞,因此闪电电流是从云到地面的负电流;较少见的是,来自云正极部分的闪电也会出现。然而,对于任一极性,电流都是单向的,负闪光的上升时间小于 10 p8(但正闪光的上升时间要长得多),然后衰减到 100 秒内简单的单次击打的低值。或 leis。一些闪光包含两个或多个击打,这些击打单独符合单次击打的描述,但间隔时间可能为 50 毫秒至 100 毫秒。因此,具有超过 10 次击打的罕见多击打闪光可能持续长达 1 秒。
德国军事地球物理局。鸟类迁徙观察、预警和预报系统:自动鸟类迁徙信息系统的新发展 Dipl. Met. Wilhelm Ruhe,理学硕士 德国军事地球物理局生物学 - 科室 (GU 4) D - 56841 Traben - Trarbach,德国 电话:06541/18734 传真:06541/18767 电子邮件:WilhelmRuhe@awg.dwd.d400.de 摘要 德国军事地球物理局 (GMGO) 在所有鸟击预防领域拥有 30 多年的经验。军事训练和飞行作业通常在低空进行,那里也有很多鸟类,特别是在海岸附近和迁徙期间。大约三分之一的 GAF 鸟击发生在低空飞行作业期间。军事低空飞行中预防鸟击的最有效工具是经过充分验证的系统: • 持续实际鸟类迁徙观察(目视和雷达); • 即时报告; • 集中风险评估; • 在线警告(BIRDTAM); • 立即向空军人员和飞行员分发 BIRDTAM; • 严格管制军事飞行; • 定期进行鸟击风险预测,以用于规划目的。本文概述了德国及其邻近地区自动鸟类迁徙信息系统(AVIS(拉丁语:Bird): “Automatisiertes Vogelzug Informations -System”)的近期和近期发展情况。本文介绍了该系统的重要模块。项目的实际状态如下
正常生命力:HR:100-180,RR:30-60,收缩BP:60-100 mmHg,Bg> 60 mg/dl复苏药物 - (确认浓度是指定的剂量体积肾上腺素剂量肾上腺素(1 mg/10 mg/10 ml填充的syringe syringe Q 3-3-5 m)0.0 0.0 0.0 0.000.000.100.000.100.1000.100.100.1000.1000.100。抗抗震V-FIB(或宽宽复合心动过速*)25 mg 0.5 ml Lidocaine(100 mg/5 ml)IV/IO iv/io(150 mg/3 mL)IV/IO,可击击的V-FIB(100 mg/5 ml)IV/IO,可击击V-fib(可震动的V-fib(或宽宽)(或宽宽)tachycardia*)6 mg 0.3 mg 0.3 mg/ig/ig/i.3 ml atropim/ltropiv/ltropine intropine(1 Ml)1 M ltropiv/1 M ltropopine(1 Ml)1 Ml a tropopine(1 Ml)1 M ltropiv心动过缓对肾上腺素无反应0.1 mg 1 ml *腺苷(6 mg/2 mL)IV/IO 1st剂量。0.1 mg/kg。 SVT(HR> 220)0.5 mg 0.2 ml *腺苷(6 mg/2 mL)IV/IO 2nd剂量。 SVT(HR> 220)1 mg 0.4 ml肾上腺素IV/IO(1 mg/10 ml)推剂 - 稀释剂量 - 稀释1 ml,用9 ml盐水= 10 mcg/1 ml 5 mcg 5 mcg 0.5 mc 0 mcg 0.5 ml(稀释)0.1 mg/kg。SVT(HR> 220)0.5 mg 0.2 ml *腺苷(6 mg/2 mL)IV/IO 2nd剂量。SVT(HR> 220)1 mg 0.4 ml肾上腺素IV/IO(1 mg/10 ml)推剂 - 稀释剂量 - 稀释1 ml,用9 ml盐水= 10 mcg/1 ml 5 mcg 5 mcg 0.5 mc 0 mcg 0.5 ml(稀释)
北美鸟击预警系统战略计划开发工作由信息技术应用研究所 (IITA) 牵头。IITA 位于科罗拉多州科罗拉多斯普林斯的美国空军学院,是一家由空军科学研究办公室支持的独立研究中心。该研究所为国防部、空军和美国空军学院开展研究。IITA 支持采购、教育和运营 IT 需求,开发信息丰富的环境以培养毕业生进入高科技空军,并将多学科专业知识应用于 IT 研究。IITA 帮助开发研究主题、选择研究人员、管理赞助研究、公布结果并主办会议和研讨会,以促进向广泛的私人和政府组织传播信息。凭借其多学科方法,IITA 成为北美鸟击预警战略计划的合乎逻辑的赞助商。