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ISSN 1846-6168（印刷版），ISSN 1848-5588（在线版）初步沟通 https://doi.org/10.31803/tg-20231213102449 收稿日期：2023-12-13，接受：2
摘要：本文研究了技术和互联网对全球经济的普遍影响，特别关注移动电信技术的发展以及引入 5G 网络的潜在影响。分析基于对受访者对 5G 技术对商业环境影响的看法的调查，采用定量和定性研究方法，包括对克罗地亚共和国和斯洛文尼亚共和国居民进行的调查。本文旨在了解 5G 如何重塑全球经济，创造新的商业模式、就业机会并创造更高的收入，研究技术方面以及 5G 为经济的不同部门带来的潜在好处和挑战。主要重点是确定 5G 技术与前几代网络相比的主要优势及其对进一步经济增长和创新的可能贡献，同时还探讨了受访者对 5G 技术方面的看法以及对全球经济环境的潜在影响。关键词：5G 技术；经济影响；全球经济；创新与发展；移动电信技术 1 引言
ISSN 印刷版：2516-3949 https://doi.org/10.31585/jbba-6-1-(1)2023 区块链中后量子算法的性能比较 Lu Gan 和 Bakhtiyo
摘要区块链和其他分布式账本技术引发了广泛的研究和兴趣。这是因为它们能够在利用非对称加密、数字签名和哈希函数的同时在各个应用领域创建冗余、透明和可靠的连接。然而，当前的区块链系统容易受到攻击，尤其是那些利用 Grover 和 Shor 算法的量子计算机进行和实现的攻击。有必要研究数字签名的各种算法、后量子代公钥加密及其性能，以深入了解解决该问题的最合适方法。在我们的评论中，我们研究了区块链中不同后量子公钥生成和数字签名算法的性能，并提供了计算时间和内存使用量的性能比较。这里介绍的研究包括可以使用后量子区块链的应用领域。
ISSN 1846-6168（印刷版），ISSN 1848-5588（在线版） 原始科学论文 https://doi.org/10.31803/tg-20240502091110 收稿日期：2024-05-02，接受：2
摘要：采用工业 4.0 的概念使制造企业能够从数字化生产管理中获得优势，尽管已经发现了与人力资源、管理和组织相关的问题。问题领域涉及工作场所人体工程学、工人的总体福祉和满意度以及社会责任。工业 5.0 促进了基于人机协作和可持续的以人为本的价值创造的进步。技术人文主义程度的研究模型旨在确保技术进步在向工业 5.0 转型的过程中改善制造企业的人类福祉，这是一个要求很高的领域，迄今为止尚未得到充分研究或明确定义。所提出的模型可以促进制造企业向工业 5.0 的数字化转型，因为它包含了组织流程转型所需的组件，从而增强和加速智能制造的实施。关键词：人体工程学；社会责任；技术人文主义；向工业 5.0 转型 1 引言
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 运动想象脑电图识别
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版）https://doi.org/10.17559/TV-20210121112228 原创科学论文 使用深度生成对抗网络和 EMD 进行 BCI 应用的运动想象 EEG 识别 Stephan STEPHE、Thangaiyan JAYASANKAR*、Kalimuthu VINOTH KUMAR 摘要：脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 运动活动仍然有趣且具有挑战性。BCI（脑机接口）允许大脑信号控制外部设备，还可以帮助患有神经肌肉疾病的残疾人。在任何 BCI 系统中，两个最重要的步骤是特征提取和分类方法。然而，在本文中，通过深度学习 (DL) 概念的性能改进了 MI 分类。该系统从 BCI 竞赛三个数据集 IVA 中获取了右手和右脚的两时刻想象数据，并开发了利用传统神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN) 的分类方法。通过应用经验模态分解 (EMD) 并在特征提取技术中混合它们的固有模态函数 (IMF)，可以减少训练时间并管理非平稳问题。实验结果表明，所提出的 GAN 分类技术的分类准确率为 95.29%，优于 CNN 的 89.38%。所提出的 GAN 方法在 BCI 竞赛三个数据集 IVA 上实现了 62% 的平均阳性率和 3.4% 的平均假阳性率，这三个数据集的 EEG 事实来自运动皮层的相似 C 3、C 4 和 Cz 通道。关键词：卷积神经网络 (CNN)；脑电图 (EEG)；经验模态分解 (EMD)；生成对抗网络 (GAN)；固有模态函数 (IMF)运动想象 (MI) 1 引言 脑机接口 (BCI) 将人类头皮记录的大脑活动转换成计算机控制指令，以调节外部策略，从而帮助丧失行为能力的人恢复运动技能 [1]。人们已经研究了使用脑电图来控制智能轮椅 [2]，以及其他外部设备。在脑机接口 (BCI) 中，脑电信号的特征描述是一个重要组成部分。通常使用的脑电数据包含事件相关的 SSVEP 功能 [3] 和运动想象 (MI) [4]。与其他类型的信号相比，脑电信号具有一些不同的特征。收集到的脑电信号因心理状态的不同而不同 [5]。因此，每个受试者的脑电信号都不同。脑电信号是非平稳和非线性的，这意味着脑电数据特征会随时间而变化 [6]。此外，由于合成的脑电信号通常与噪声混合，因此脑电信号分析具有挑战性。因此，应该使用操作过程来提高 EEG 数据的 SNR。EEG 特性由评估频率和时频或时间信号范围内传递的信号能量的方法来控制。然而，就最好的作者而言，还没有使用 BCI 框架中复杂的线性和非线性 BCI 分类器对这些方法进行全面的比较分析。文献中给出的大多数比较值仅限于少数技术或仅一种分类 [7]。小波变换 (WT) 主要用于特征提取过程 [8]、正常空间模式 (CSP) [9] 和主成分分析 (PCA) [10]、EMD [11, 12] 等。由于 EMD 算法能够最佳地分割信号，因此它已被证明是检查非线性和非稳定 EEG 信号的合适候选者。例如，[13] 使用 EMD 算法来滤波运动想象 EEG 信号。然而，常见的 EMD 算法一般根据研究者的经验选取固有模态函数 (IMF)，导致部分脑电样本混入不必要的信息，或丢失有用数据。此外，
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ISSN 印刷版 2319 1775 在线版 2320 7876 研究论文 © 2012 IJFANS。保留所有权利，第 10 卷，第 6 期，2021 年
硬件黑客 - kea.nu
名称：黄，安德鲁，作者。标题：硬件黑客：制造和破解硬件的冒险 / 安德鲁“Bunnie”黄。说明：第 1 版。| 旧金山：No Starch Press，Inc.，[2017] 标识符：LCCN 2016038846（印刷版）| LCCN 2016049285（电子书）| ISBN 9781593277581（平装本）| ISBN 159327758X（平装本）| ISBN 9781593278137（epub）| ISBN 1593278136（epub）| ISBN 9781593278144（mobi）| ISBN 1593278144（mobi）主题：LCSH：电子设备和电器 - 设计和构造。|电子设备和器具——技术创新。| 计算机输入输出设备——设计和构造。| 逆向工程。| 电子工业。| 黄，安德鲁。分类：LCC TK7836 .H83 2017（印刷版）| LCC TK7836（电子书）| DDC 621.381092--dc23 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2016038846 获得