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接近端口中的零排放
迫切需要减少运输行业的能源消耗和环境影响，促使研究和行业探索新的解决方案，以最大程度地减少燃料使用情况。这项研究研究了集成电源能量系统的潜在效果和益处，在港口停留期间，Intoshortsea运输船的sutaaslithium-ionbatteries和supercapators，Intoshortsea运输船只的潜在影响和益处。具体来说，开发了一种新型的动态仿真工具，以进行合适的分析，以研究在导航时为电气存储系统充电的可行性，并将其用作端口中传统柴油发电机的替代品。分析表明，锂离子电池和超级电容器是通过最大程度地减少端口中断期间柴油发电机使用来减少污染物排放的有效工具，从而使燃料消耗从1.148 kt/年大幅降低到0.511 kt/年。此外，在相同条件下，超级电容器的使用将电池的寿命从10.6岁增加到11。9年。此外，港口住宿期间二氧化碳排放量减少了55％，从2.98 kt/年降低到1.64 kt/年。
通过亲和力图在端口中的metavers
摘要：一个元的环境是人类作为网络空间中的化身在社会和经济上互动的环境，它是对现实世界的隐喻，但没有其物理或经济局限性。许多人使用这项新技术与他人建立联系，交换内容或发现新的爱好。与其他虚拟世界不同，Metaverse提供了一个可以塑造的在线世界。对于西班牙港口系统的端口，旨在确定可以在短期内通过亲和力图在短期内开发的新虚拟端口生态系统，该图是一个图表，该图用于由一个小组提供的关于在特定区域中存在的复杂问题的想法组织，在这种情况下，在这种情况下，在端口系统中到达端口系统中的META端口。主要的结论是，要推进这一概念，新的操作模型以及客户和服务是必须做出最大努力的障碍。
脑机接口中的多臂老虎机
多臂老虎机 (MAB) 问题模拟了一个决策者，该决策者根据当前和获得的新知识优化其行动以最大化其回报。这种类型的在线决策在脑机接口 (BCI) 的许多程序中都很突出，MAB 以前曾用于研究，例如，使用哪些心理命令来优化 BCI 性能。然而，BCI 背景下的 MAB 优化仍然相对未被探索，即使它有可能在校准和实时实施期间提高 BCI 性能。因此，本综述旨在向 BCI 社区进一步介绍 MAB 的成果丰硕的领域。本综述包括 MAB 问题和标准解决方法的背景，以及与 BCI 系统相关的解释。此外，它还包括 BCI 中 MAB 的最新概念和对未来研究的建议。
1.6μm窗口中的水蒸气外国 -
% 5702.13 1.12(11)×10 -25 48.5 17.9 33.6 5715.30 1.07(16)×10 -25 49.1 17.3 33.6 5752.04 2.88(95)×10 -26 61.0 21.3 17.7 5816.60 2.60(28)×10 -26 29.4 37.3 33.3 5842.20 1.61（30）×10 -26 28.8 39.7 31.5 1.90（30）×10 -26 2.20（30）×10 -26 5875.20 2.42（24）×10 -26 30.5 29.3 40.3 40.2 2.33（24）×10 -26 5905.72 1.33（24） 1.76（20）×10 -26 1.53（20）×10 -26 5933.75 1.03（10）×10 -26 21.3 41.3 41.5 37.2 1.21（10）×10 -26 1.14（10）×10 -26 1.17（10）×10 -26 1.17（10）×10 -26 1.17（10 -26 1.17（10）×10-26×10-26×10-26×10-26×10-25（10-25） 1.18（10）×10 -26 6022.06 7.4（15）×10 -27 25.9 30.6 43.5 6120.45 7.0 7.0（12）×10 -27 14.6 34.0 51.4 6224.09 3.5（12）3.5（12）×10 -27 17.9 36.6 36.6 36.6 45.5 6369.00 a <5×7 636.00 a <5×7 67 636.6369.00 a <5×27 67 636.636.00 a <5.5×7 67 66.6 34.6 6.9（65）×10 -27 85.4 5.9 8.7 6562.18 9.1（40）×10 -27 79.4 8.0 12.6 6637.62 4.7（14）×10 -26 71.8 6.9 21.9 21.3 21.3 257
脑机接口中的信息传输速率
摘要。目的。信息传输速率 (ITR) 或有效比特率是一种流行且广泛使用的信息测量指标，尤其适用于基于 SSVEP 的脑机 (BCI) 接口。通过将速度和准确性结合为单值参数，该指标有助于评估和比较不同 BCI 社区中的各种目标识别算法。为了计算 ITR，通常假设输入分布均匀，并且通道模型过于简单，该模型无记忆、静止且本质上对称，字母大小离散。因此，为了准确描述性能并启发未来 BCI 设计的端到端设计，需要更彻底地检查和定义 ITR。方法。我们将视网膜膝状体视觉通路承载的共生通信介质建模为离散无记忆通道，并使用修改后的容量表达式重新定义 ITR。我们利用有向图的结果来表征由于新定义导致的转换统计不对称与 ITR 增益之间的关系，从而得出数据速率性能的潜在界限。主要结果。在两个著名的 SSVEP 数据集上，我们比较了两种尖端目标识别方法。结果表明，诱导的 DM 通道不对称对实际感知的 ITR 的影响大于输入分布的变化。此外，证明了新定义下的 ITR 增益与通道转换统计的不对称呈反比。进一步表明，单独的输入定制可以带来感知的 ITR 性能改进。最后，提出了一种算法来寻找二分类的容量，并进一步讨论了通过集成技术将这些结果扩展到多类情况。意义。我们期望我们的研究结果将有助于表征高度动态的 BCI 通道容量、性能阈值和改进的 BCI 刺激设计，以实现人脑与计算机系统之间更紧密的共生，同时确保有效利用底层通信资源。
信息物理系统接口中的混合神经网络......
人工神经网络技术旨在为未来的机器提供完全的自主性，即自主控制和决策，依靠先前的经验和分析，而无需人类的直接参与。人工神经网络是生物神经网络的模型，用于解决算法未知的问题 [1-3]。如前所述，发动机转速控制可以通过反馈控制和 PID 控制器来实现。事实上，标准 PI (D) 控制律构成了绝大多数现代电子柴油机控制器的主要线性模块。然而，控制原理是基于推进系统传递函数的标准形式，使用传递函数和热力学、物理化学过程（例如燃烧）中固有的任何非线性的线性化。
感觉运动脑机接口中的神经可塑性
感觉输入和运动输出之间的关系最初是学习的，并不断适应。感觉运动灵活性使我们能够适应新环境、适应受伤后的情况，甚至学习新技能。例如，我们可以很容易地适应力场施加的运动运动学变化以及视觉反馈和运动之间关系的变化（10）。这种适应不仅需要运动控制的可塑性，还需要感觉知觉的可塑性（11），强调运动和感觉是相互交织的功能。鉴于自然系统中感觉和运动控制的闭环功能，优化 BMI 以恢复感觉运动功能需要考虑两个系统之间的密切相互作用。闭环感觉运动功能的灵活性也凸显了在 BMI 中考虑学习的必要性。
人工智能在电子出口中的应用：土耳其分析
摘要 目的-本研究旨在分析人工智能在电子出口中的应用，以及它将如何影响土耳其的出口能力和生产力，以及它将在技术背景下带来的创新。研究了电子出口如何在公共、私营部门和个人的背景下利用人工智能发挥更积极的作用。方法-将通过文献综述和二手数据分析研究方法。基于分析，将强调和解释分组（主题和关键字）聚类。这项研究是以汇编的形式从不同来源进行的。发现-分析表明，基于人工智能和大数据的二手数据分析显示，土耳其在电子出口方面合作的国家是欧洲、亚洲和非洲国家。可以看出，与这些国家进行的交易都是基于人工智能的，它们可以被视为需要研究的课题，因为它们大多是新技术。当各国研究电子出口和人工智能这一主题时，可以看到其在国际贸易中的地位和战略重要性。这种情况占有重要地位，尤其是在土耳其的电子出口方面。结论 - 根据分析结果可以得出结论，学术界和私营部门的合作在人工智能在电子出口中的应用方面非常重要，尤其是在土耳其的应用中。土耳其的电子出口表现得益于公共政策，尤其是商务部开发的系统，通过重视这一领域，使出口商的交易更加轻松高效。通过这些做法，土耳其的出口总额将会增加，对经常账户赤字和进出口比率产生显著的积极影响。人工智能在电子出口中的使用增加加速了效率和交易。研究表明，土耳其公共和私营部门之间的合作以及人工智能在电子出口中的应用具有重要意义。
皮层内脑机接口中的人工智能代理
摘要 皮层内脑机接口 (iBCI)（例如 Neuralink 所展示的接口）在实现人脑与外部设备之间的直接通信方面表现出巨大潜力。然而，神经数据的复杂性和高维性对将大脑活动解释和翻译成有意义的命令提出了挑战。本文全面回顾了 iBCI 的现状，包括先进的信号采集和解码技术，并探讨了传统方法在实现无缝脑机交互方面的局限性。我们提出了一种新方法，利用配备反射、分层规划和决策等功能的高级 AI 代理作为大脑和 iBCI 之间的接口。通过结合这些先进的 AI 技术，我们旨在增强对神经信号的解释，提高任务执行效率，并提供更直观、适应性更强的用户体验，以实现以思想为导向的结果。本文详细讨论了所提出的方法，强调了其潜在优势和需要解决的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向以及将先进的 AI 代理与 iBCI 相结合用于各种应用的前景，包括神经康复、辅助技术和人类增强。
社论：脑机接口中的深度学习
在大型数据集和计算能力的支持下，深度学习的最新进展促使许多研究采用深度神经网络 (DNN) 从脑信号中提取特征并解码脑状态，这是脑机接口 (BCI) 的一个重要元素。然而，BCI 要在现实世界中应用，仍有几个问题需要解决。脑信号是高维、嘈杂且高度非平稳的。此外，与计算机视觉领域的图像数据相比，数据集受到很大限制。因此，进一步研究深度学习 (DL) 在 BCI 中的应用，并彻底评估该应用在实践中如何用于实现接口将是有益的。本研究主题的主要目标是提供各种互补的贡献集合，展示新的进展并回顾 BCI 中的深度学习方法或方法，以及创建一个讨论论坛，汇集研究人员的贡献，以促进基于深度学习的 BCI 的进展。