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World File Search System前向的
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：
产品目录 - Caddy Robotics
Caddybot B6具有简约的设计。紧凑的尺寸和前向的C形身体使机器人只需清除22英寸，使其成为复杂且拥挤的环境中的理想选择。该机器人的可移动后盖具有流线型设计，使其更紧凑。通过自主路径计划，机器人可以将客户带到最佳路径上，从而改善客户体验并减少服务员工作量。
朝量子网络的代数规范
功能导致安全性提高，示例是无与伦比的客户服务器通信，盲云计算和安全的多方计算[11，23，33]。分布对于扩展量子计算的扩展也至关重要，超出了允许单个量子的计算机到量子簇的能力[17]。Quantun网络中两个节点之间的通信基本单位是分布式的钟形对或EPR对1 - 一对Quantum位（Qubit s）（Qubit s），一个在每个节点上，它们都是纠缠的。纠缠量子的相关性与经典信息所能实现的更强相关性。作为纠缠是从根本上量子属性的，量子网络必须在量子硬件的范围内运行，其中之一是腐蚀性 - 随着时间的推移，量子状态质量的快速降解。的变形和引入噪声和损失的其他因素代表着像古典网络一样，以存储和前向的精神实现长途量子通信的主要障碍。所有这些因素都将Bell对的端到端分布（是核心量子网络服务）变成了一个需要大量运行时协调的状态和分布式任务。此外，它包括具有本质上很高失败概率的步骤（例如，分离或初始纠缠产生）。对分布式协调，状态性和易于原始操作的需求都有助于量子网络协议的复杂行为 - 远程节点中贝尔对的端到端分布的分布式程序[12，18]。量子网络中资源的稀缺性（例如，内存和通信量子s）提示了在并行执行的量子网络协议之间进行密集的资源共享，更加加剧了复杂性。相同的资源稀缺性和并行操作要求对网络的行为进行正式推理，启用协议优化，有效地汇编对硬件，以及多个协议的安全共存，除了验证单个协议的正确性（例如，铃基对在右NODES中确实正在生成）。量子网络已经需要紧密的协调，因此自然地适合于逻辑集中的体系结构，类似于软件定义的网络（SDN），从而允许对全局协议行为进行推理。我们的目标是开发迎合全球行为分析所需的形式主义。为此，我们从Netkat [1]中汲取灵感，概述了我们对可以使用的语言和逻辑的愿景，