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一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
S32M27X PMSM/BLDC电动机控制评估板
S32M27X是一种基于内部32位ARM®Cortex®-M7 S32K3微控制器的集成解决方案，并带有电压调节器，栅极驱动器，电流传感和LIN/CAN物理层。评估委员会可以对BLDC和PMSM控制应用程序进行快速原型和评估，而无需等待最终硬件设计。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
跨学科研究：研究人员职业跨学科研究的动机和挑战
转座元素（TES）是寄生虫DNA序列，能够沿所有基因组的染色体移动和繁殖。可以通过靶向沉默表观遗传标记来控制它们，这可能会影响包括基因在内的相邻序列的Chro Matin结构。在这项研究中，我们使用了来自几个果蝇Melanogaster的卵巢样品和果蝇Simulans野生型菌株产生的转录组和表观基因组高吞吐量数据，以精细量化Te插入对基因RNA水平和组蛋白标记的影响（H3K9ME3和H3K9ME3和H3K4ME3）。我们的结果揭示了与梅拉·诺加斯特（D. Mela Nogaster）相比，TES对D. simulans中直源基因的表观遗传作用更强。同时，我们发现了D. mel Anogaster基因组中TE对基因H3K9me3的差异的较大贡献，这证明了Te数字周围的Te数与D. melanogaster中这种染色质标记的水平的更强相关性。总体而言，这项工作有助于理解TE在基因组中的物种特异性影响。它为TE提供的可观自然变异性提供了新的启示，这可能与适应性和进化潜力的对比有关。
主动机器人课程从在线人类演示中学习
摘要 - 从演示中学习（LFD）允许机器人从人类用户学习技能，但是由于次优教学，尤其是未经训练的示威者，其有效性可能会受到影响。活跃的LFD旨在通过让机器人积极要求演示来增强学习来改善这一点。但是，这可能会导致各种任务情况之间的频繁上下文切换，从而增加了人类的认知负载并将错误引入演示。此外，很少有活跃的LFD研究研究这些主动查询策略如何影响人类教学以外的用户体验以外的方面，这对于开发有利于机器人学习和人类教学的算法至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种活跃的LFD方法，该方法通过课程学习（CL）优化了在线人类示范的查询顺序，在该方法中，示威者被指导在逐渐增加困难的情况下提供示范。我们在四个模拟的机器人任务中评估了我们的方法，并进行了稀疏的奖励，并进行用户研究（n = 26），以研究主动LFD方法对人类教学方面的教学绩效的影响，导致教学后教学适应性和教学可转移性。我们的结果表明，与其他三种LFD基准相比，就融合政策和样本效率的最终成功率而言，我们的方法显着提高了学习绩效。此外，我们的用户研究结果表明，我们的方法大大减少了人类示威者所需的时间，并减少了失败的演示尝试。与另一个活跃的LFD基线相比，它还可以增强在可见和看不见的情况下的指导后人类教学，这表明教学表现增强，更大的后指导教学适应性以及通过我们的方法实现的更好的教学可转移性。索引术语 - 从示范中学习；课程学习；积极的模仿学习；人类在环境中
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
将IC发动机改造为两轮车中的EV
电子和电信工程部，AISSMS的理工学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文使用单个超声波传感器，Arduino板和带有驱动程序模块的5V步进电机的单个超声波传感器，Arduino板和5V步进电动机的设计和实现。该项目的目的是创建一个能够在整个360度范围内扫描环境的低成本，有效的类似系统。安装在步进电机上的超声波传感器允许在多个角度位置进行距离测量，从而提供周围区域的全面空间映射。Arduino董事会充当中央控制器，处理传感器数据采集，电机控制和实时数据处理。5V步进电动机与驱动器模块结合使用，可实现精确的旋转运动以进行准确的扫描，同时确保平稳可靠的操作。在各种应用程序中都证明了系统的功能，例如障碍物检测，环境映射和基本自主导航。本文还讨论了系统集成过程中遇到的挑战，包括实现准确的电机控制，传感器校准以及为实时数据可视化管理处理速度。结果表明，该雷达系统由负担得起的组件提供动力，是用于在机器人技术，监视和教育项目中应用的有效解决方案。
益生菌：行动机理，健康益处及其在食品行业中的应用
益生菌，例如乳酸菌，是非致病的微生物，在足够数量的量中给宿主带来健康益处。目前，正在对益生菌的分子事件和应用进行研究。益生菌发挥作用的建议机制包括：粘附部位的病原体的竞争性排除，肠粘膜屏障的改善，肠道免疫调节和神经递质合成。这篇评论强调了益生菌的健康益处以及益生菌在食品行业中的新兴应用的最新进展。由于其能力调节肠道菌群并衰减免疫系统，因此益生菌可以用作高血压，高胆固醇血症，癌症和胃肠道疾病的辅助药物。考虑到功能性能，乳制品，饮料和烘焙行业正在使用益生菌。在开发了研究人员的最新技术之后，益生菌现在可以在恶劣的加工条件下生存，并能够有效地承受GI压力。因此，益生菌的潜力可以在食品加工行业的商业规模上有效利用。
自动移动机器人的能源效率的审查
目的：本文旨在对自主移动机器人（AMR）的能源效率（AMR）的最新技术进行全面分析，重点介绍能源，消费模型，能源效率的运动，硬件能量消耗，路径计划中的优化和调度方法的优化，并建议未来的研究指示。设计/方法/方法：系统文献综述确定了244篇分析论文。从2010年开始发表的研究文章在包括Google Scholar，ScienceDirect和Scopus在内的数据库中搜索，并使用与各种机器人系统中的能源和功率管理有关的关键字和搜索标准进行了搜索。调查结果：评论重点介绍了以下关键发现：1）电池是AMR的主要能源，并且电池管理系统的进步提高了效率； 2）混合模型具有卓越的准确性和鲁棒性； 3）运动占移动机器人总能源消耗的50％以上，强调需要优化的控制方法； 4）诸如质量影响AMR能源消耗之类的因素； 5）路径规划算法和调度方法对于能量优化至关重要，算法选择取决于特定的要求和约束。研究局限性：审查集中于车轮机器人，不包括步行的机器人。未来的工作应改善消费模型，探索优化方法，检查AI/ML角色并评估能源效率的权衡。关键字：自动移动机器人，能源效率，系统文献审查，优化，能源消耗模型，路径计划文章类型：评论独创性/价值：本文对AMR中的能源效率进行了全面的分析，强调了系统文献综述的关键发现，并提出了未来的研究方向，以进一步进步。