摘要 最近,使用卷积神经网络 (CNN) 解码人类脑电图 (EEG) 数据推动了脑机接口 (BCI) 中运动想象脑电图模式识别的最新技术。虽然已经使用多种 CNN 模型来对运动想象脑电图数据进行分类,但尚不清楚聚合异构 CNN 模型集合是否可以进一步提高分类性能。为了整合集成分类器的输出,本研究利用模糊积分和粒子群优化 (PSO) 来估计分配给分类器的最佳置信度水平。所提出的框架聚合了 CNN 分类器和模糊积分与 PSO,根据 BCI 使用场景,在各种 CNN 模型训练方案中实现运动想象脑电图数据的单次试验分类的稳健性能。这项概念验证研究证明了应用模糊融合技术增强基于 CNN 的 EEG 解码的可行性,并有利于 BCI 的实际应用。关键词:脑机接口 (BCI)、脑电图 (EEG)、卷积神经网络 (CNN)、模糊积分、运动想象 (MI)、粒子群优化 (PSO)。
作物遗传多样性和种群结构评估对于标记性状关联、标记辅助育种和作物种质保护至关重要。我们分析了一组 285 个硬粒小麦种质,其中包括 215 个埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种、10 个已发布的硬粒小麦品种、10 个来自埃塞俄比亚的先进硬粒小麦品系和 50 个来自 CIMMYT 的硬粒小麦品系。我们分别基于 11,919 个已知物理位置的 SNP 标记,调查了整个小组以及 215 个地方品种的遗传多样性和种群结构。整个小组聚类为两个种群,一方面主要代表地方品种,另一方面主要代表已发布的、先进和 CIMMYT 品系。对地方品种的进一步种群结构分析发现了 4 个亚群,强调了埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种中高度的遗传多样性。基于两组群体结构的 AMOVA 分析表明,群体间和群体内均存在显著 (P < 0.001) 的变异。两组群体内的总变异 (81%、76%) 高于群体间的总变异 (19%、24%)。基于群体结构分析的全组和埃塞俄比亚地方品种的遗传分化 (FST) 和基因流 (Nm) 分别为 0.19 和 0.24、1.04 和 0.81,表明遗传分化程度高,基因流有限。多样性指数证实,地方品种组 (I = 0.7、He = 0.46、uHe = 0.46) 比高级品系 (I = 0.6、He = 0.42、uHe = 0.42) 更具多样性。同样,也观察到地方品种群内的差异。总之,我们发现埃塞俄比亚硬粒小麦地方品种具有很高的遗传多样性,这可能是国家和国际小麦改良计划的目标,以利用其宝贵的特性来对抗生物和非生物胁迫。
(k)“有关排除黑社会团体的事项”的承诺书中有虚假记载或发生违反承诺的情况时。 (4)合同的准备 中标人被选定为中标人后,应立即准备合同。 (适用的合同条款为驻军标准合同《服务合同条款》中附加的“关于碰撞造假等违法行为的特别条款”和“关于排除有组织犯罪集团的特别条款”) (5)中标确定方法 总金额在单位确定的报价限额内的投标人为中标人。如果有两个或两个以上的最低出价者有资格中标,则将通过抽签来确定中标者。 在确定中标人时,中标金额为投标文件所载金额加上10%(如果该金额的小数部分不足1日元,则小数部分四舍五入)。因此,无论投标人是消费税的应税商业实体还是免税商业实体,投标人都必须在投标文件中载明相当于估算金额的110/100的金额。 (6)其他 A.双方当事人签字、盖章后,本合同即成立。 (一)投标人参加投标时须提交资格审查结果通知书复印件。 如果您代表其他人竞标,则必须提交授权委托书。 E. 允许通过邮寄方式投标。此时,应将信封折叠两层,内信封上写明“附有#11仓库消防泵控制面板维修服务投标表”,并另行附上资格审查结果通知书复印件,在投标当日上午10点前以挂号信或其他方式(有送达记录)寄至北千岁警备区第323会计组。此时请您致电负责人确认到达情况。 将立即进行重新招标。然而,如果已经通过邮寄方式投标,则重新投标将另行规定。 请在投标表格下方空白处写明:“本公司(若为本人或个人)或本团体(若为团体)接受《投标及合同指南》及《标准合同等》中的合同条款,参与投标。”此外,我们承诺遵守《招标及承包指南》中关于排除黑社会组织参与的条款。 “承诺并声明这一点。 如果您希望当天参加竞标,您必须在竞标日期前的星期五下午 5:00 之前联系北千岁驻地第 323 会计部队。 招标相关事宜咨询窗口:日本陆上自卫队北千岁警备队第 323 会计部队合同科(联系人:源田)电话:0123-23-2106(内线 5341) 规格相关事宜咨询窗口:日本陆上自卫队北千岁警备队作战部队管理科(联系人:押尾)电话:0123-23-2106(内线 5317) (7)公告发布地点及期限:发布地点:北方陆军网站:http://www.mod.go.jp/gsdf/nae/fin/index.html 发布期限:2024 年 6 月 13 日(星期四)至 2024 年 6 月 24 日(星期一)
2024 年 3 月 21 日 — A. 具备海上空中指挥与控制 (MACCS) 方面的专业知识和技能。B. 具备符合国防部规范 DSP Z 90008 的质量控制能力。标准。检查暂定。
2022 年 3 月 31 日 — 零件编号或规格。所用设备的名称。组。名称 | 检查包装。交货地点。交货日期或施工期。2022 年 3 月 31 日星期四。公告第 68 号。2021 年 10 月 29 日。第 80 号中央监控控制检查和维护。
其中 R max 是到管底的最大径向距离(以毫米为单位),R min 是到溶液弯月面的径向距离(以毫米为单位)。ω 是角速度或 0.10472 x rpm。K 因子可用于以下公式中,以估算制粒所需的时间 t(以小时为单位):t = k/s,其中 s(以 Svedberg 单位为单位)是沉降系数。
摘要 目的 没有人就没有人工智能。人们设计和开发人工智能;他们修改和使用人工智能,并且必须重新组织他们在工作和日常生活中执行任务的方式。国家战略是描述不同国家如何培育人工智能的文件,由于人性维度是人工智能的一个重要方面,本研究旨在调查主要的国家战略文件,以确定它们如何看待人类在新兴人工智能社会中的角色。 方法 我们分析战略的方法是概念分析,因为技术的发展嵌入了人性的概念思想,无论是明确的还是隐含的,除了深化对明确论证的分析外,该方法还能够解构和重构战略中的含义和概念关系,揭示作者的假设和默认承诺。 结果 对文件的分析表明,国家战略的总体趋势是全球范围内以技术为主导,因为事态似乎正在创造新技术。然而,各种人类研究点,如可用性、用户体验、社会技术和基于生活的主题,并没有得到很好的体现。由于国家战略用于发展创新过程,我们认为,通过在议程中更积极地考虑人类研究问题,可以改善国家战略的未来发展。原创性我们的研究阐述了人工智能政策话语的当前趋势,并讨论了更全面的政策制定的原因和可能性,使其成为政策制定者、研究人员和广大公众的宝贵资源。
可再生能源的整合作为电力系统脱碳努力的支柱之一,正在取得重大进展。然而,大量可再生能源需要额外的灵活性来保持系统稳定。电池存储被认为是在短时间内恢复电网平衡的解决方案之一,从日前到实时。目前,研究界正在努力寻找一种适合长期储能的技术。氢气作为一种能源载体,似乎是完成这项任务的不错选择。除了氢能存储潜力外,它还可用于实施电转气技术,通过电解过程减轻可再生能源的削减。产生的氢气既可用于部分脱碳天然气电网,也可用于简单地作为氢燃料出售。本文的主要创新之处在于创建了一个可再生能源发电厂的数学模型,该模型结合了电池存储和氢气设施,用于在三个日前能源市场(即电力、天然气和氢气)以及受不平衡结算机制约束的电力平衡市场中进行交易。这种方法可以对不同的可再生能源、电池和氢能架构(氢能存储、电转气及其组合)及其在不同市场的参与进行长期盈利能力分析。结果表明,电池储能几乎只为输电系统运营商提供平衡服务,而从不为自己的不平衡需求提供平衡服务,因为这种选择在经济上不太有吸引力。根据观察到的情况,电解器和燃料电池至少每年运行三分之一的时间,并且通常提供备用。考虑到氢能市场,由于氢价丰厚,电解器几乎全年运行。电池存储和氢气罐都在日前市场进行套利,其中电池以小时为单位(短期)优化其运行,而氢气罐以天为单位(中长期)优化其运行。
为了降低电网的功耗和成本,本文讨论了基于粒子群优化 (PSO) 的模糊逻辑控制器 (FLC) 的开发,用于微电网 (MG) 应用中电池储能系统 (ESS) 的充电 - 放电和调度。最初,FLC 被开发用于控制储能系统的充电 - 放电,以避免传统系统的数学计算。然而,为了改进充电 - 放电控制,使用 PSO 技术优化 FLC 的隶属函数,同时考虑可用功率、负载需求、电池温度和充电状态 (SOC)。调度控制器是根据负载实现低成本不间断可靠电源的最佳解决方案。为了降低电网电力需求和消耗成本,还引入了最佳二进制 PSO 来在一天中的不同时间在各种负载条件下调度 ESS、电网和分布式电源。得到的结果证明了所开发的基于 PSO 的模糊控制的鲁棒性,可以有效地管理电池充电和放电,同时将电网功耗降低 42.26%,将能源使用成本降低 45.11%,这也证明了该研究的贡献。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
我们生活在一个截然不同的经济体中,低利率和低通胀率,正如美联储主席杰罗姆·鲍威尔所说,是“新常态”。即使赤字上升,10 年期国债利率最近也达到了联邦政府成立以来的最低点。经济远非过热,而是持续低于潜力。尽管失业率很低,但劳动力市场持续疲软的迹象明显,包括黄金年龄工人的劳动参与率低迷,工资增长未能像在劳动力真正稀缺的经济体中那样起飞。很明显,总需求(即家庭、企业和政府的总支出)一直低于实现充分就业所需的水平。