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World File Search System唤醒
利用共享神经模式解码自然视频的动态情感反应
本研究探索了使用短暂情感事件（观看情感图片）中的共享神经模式来解码自然体验（观看电影预告片）中的扩展动态情感序列的可行性。28 名参与者观看了国际情感图片系统 (IAPS) 中的图片，并在单独的环节中观看了各种电影预告片。我们首先通过 GLM 分析定位双侧枕叶皮层 (LOC) 对情感图片类别有反应的体素，然后根据他们在观看电影预告片时的反应对 LOC 体素进行受试者间超对齐。超对齐后，我们在情感图片上训练受试者间机器学习分类器，并使用这些分类器解码样本外参与者在图片观看和电影预告片观看期间的情感状态。在参与者中，神经分类器识别图片的效价和唤醒类别，并跟踪观看视频期间自我报告的效价和唤醒。总体而言，神经分类器生成效价和唤醒时间序列，跟踪从单独样本获得的电影预告片的动态评级。我们的发现进一步支持了使用预先训练的神经表征来解码自然体验期间的动态情感反应的可能性。
TCAN1046V-Q1 双汽车故障保护 CAN 收发器数据表 (Rev. C)
TCAN1046V-Q1 收发器支持高达 8 兆比特每秒 (Mbps) 的传统 CAN 和 CAN FD 网络。TCAN1046V-Q1 包括通过 V IO 端子进行的内部逻辑电平转换，允许将收发器 IO 直接连接到 1.8 V、2.5 V、3.3 V 或 5 V 逻辑 IO。两个 CAN 通道通过待机引脚支持独立模式控制。这样可以将每个收发器置于其低功耗状态、待机模式，而不会影响另一个 CAN 通道的状态。在待机模式下，TCAN1046V-Q1 支持通过 ISO 11898-2:2016 定义的唤醒模式 (WUP) 进行远程唤醒。TCAN1046V-Q1 收发器还包括许多保护和诊断功能，包括热关断 (TSD)、TXD 显性超时 (DTO)、电源欠压检测和高达 ±58 V 的总线故障保护。
PHY6252
3 系统模块 ................................................................................................................................................ 6 3.1 CPU .......................................................................................................................................... 6 3.2 内存 .......................................................................................................................................... 6 3.2.1 ROM ............................................................................................................................................. 8 3.2.2 SRAM ............................................................................................................................................. 8 3.2.3 FLASH ............................................................................................................................................. 8 3.2.4 eFuse ............................................................................................................................................. 8 3.2.5 内存地址映射 ............................................................................................................................. 9 3.3 引导和执行模式 ............................................................................................................................. 9 3.3.1 引导加载程序 ............................................................................................................................. 9 3.4 电源、时钟和复位 (PCR) ............................................................................................................. 10 3.5 电源管理 (POWER) ................................................................................................................ 10 3.6 低功耗特性.................................................................................................................... 12 3.6.1 工作和休眠状态 .......................................................................................................................... 12 3.6.1.1 正常状态 .......................................................................................................................... 12 3.6.1.2 时钟门控状态 ...................................................................................................................... 12 3.6.1.3 系统休眠状态 ...................................................................................................................... 12 3.6.1.4 系统关闭状态 ...................................................................................................................... 12 3.6.1.5 UVLO .................................................................................................................................... 12 3.6.2 状态转换 ................................................................................................................................ 13 3.6.2.1 进入时钟门控状态和唤醒 ...................................................................................................... 13 3.6.2.2 进入睡眠/关闭状态和唤醒 .............................................................................................. 13 3.7 中断................................................................................................................................... 13 3.8 时钟管理................................................................................................................................... 14 3.9 IOMUX...................................................................................................................................... 15 3.10 GPIO...................................................................................................................................... 17 3.10.1 DC 特性............................................................................................................................. 17
基于变压器和CNN的情绪分类，用于EEG时空特征学习
摘要：目标：脑电图（EEG）信号的时间和空间信息对于识别情绪分类模型中的特征至关重要，但它过分依赖于手动特征提取。变压器模型具有执行自动特征提取的能力；但是，在与情绪相关的脑电图信号的分类中尚未完全探索其潜力。为了应对这些挑战，本研究提出了一个基于脑电图和卷积神经网络（TCNN）的新型模型，用于EEG时空 - 静态（EEG ST）特征学习以自动情感分类的特征。方法：所提出的EEG ST-TCNN模型利用了编码（PE）的位置（PE），并注意EEG信号中感知的通道位置和定时信息。模型中的两个平行变压器编码器用于从与情绪相关的EEG信号中提取空间和时间特征，并且使用CNN来汇总脑电图的空间和时间特征，随后使用SoftMax对其进行分类。结果：拟议的EEG ST-TCNN模型在种子数据集上的准确度分别为96.67％，精度为95.73％，96.95％和96.34％的精度，唤醒，唤醒，唤醒和价尺寸的精度为96.34％。结论：结果证明了所提出的ST-TCNN模型的有效性，与最近的相关研究相比，情绪分类的表现出色。意义：拟议的EEG ST-TCNN模型有可能用于基于EEG的自动情绪识别。
直接整合非轴对称高斯风 -
摘要。风电场的性能受到涡轮 - 摩擦相互作用的显着影响。通常，通过测量其Nacelle风速或使用涉及跨转子盘的一组离散点的数值方法来评估其Nacelle风速或通过评估其转子平均风速来对每个涡轮机进行量化。al-尽管文献中存在各种点分布，但我们引入了两种分析表达式，用于整合非轴对称的高斯唤醒，这解释了上游Turbine Yaw和Wind Veer产生的唤醒拉伸和剪切。分析溶液对应于将目标涡轮机建模为圆形执行盘和等效的矩形执行器盘。衍生的表达式具有多功能性，可容纳尾流源（上游涡轮机）和目标涡轮机之间的任何偏移和轮毂高度差。验证对转子平均的数值评估使用2000个下游位置的2000平均点置于尾流源的平均点，这表明在极端的veer条件下，在小/中度的逆转效应下，在小/中度的vever效应下，在小/中度的vever效应下两种分析溶液都具有出色的一致性。与使用16个平均点的矢量数值平均值相比，两种态解决方案在计算上都是有效的，而圆盘溶液的速度较慢约为15％，而矩形盘溶液的速度约为15％。此外，分析表达式被证明与多个唤醒叠加模型兼容，并且是可区分的，为推导分析梯度提供了基础，这对于基于优化的应用程序可能是有利的。
欺骗检测技术 - 测谎仪，Narco-Analysis
所使用的药物不能保证主体只会说真话。该主题在催眠状态下给出或发表的陈述不是自愿的，因为接受测试的人并不是明确的心态，这就是为什么，法院尚未将这些陈述作为证据。纳尔科分析“未经同意”“不同意”会引起某些问题，例如通过注射和多种痛苦的刺激来引起身体攻击，例如，击中，拍打，拍打，推动，推动，摇动身体，以唤醒人们从催眠状态中唤醒催眠状态的人，并通过对自己的私人和精神上的私人访问，并从中受到私人的自我侵害，并征服了自己的私人，并在私人身上得到了不及格的态度，并可以将其置于私人的范围内。自己的思想。在循证医学时代，它在治疗任何精神病疾病中没有任何重要作用。
Iguide Planix R1用户说明手册
启动，系统状态信息和360°图像预览。c。面板按钮：按下唤醒LCD面板。d。 O按钮：不起作用。e。 M按钮：不起作用。f。状态灯（未显示）：指示相机状态
社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
社论：人类增强的神经技术
神经技术将神经科学与工程学相结合，创造出研究、修复和增强大脑功能的工具。传统上，研究人员使用脑机接口 (BCI) 等神经技术作为辅助设备，例如让闭经患者进行交流。在过去的几十年里，脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 等非侵入性脑成像设备变得更加便携和便宜，为神经技术的创新应用铺平了道路（Ayaz 和 Dehais，2018 年）。神经人体工程学和神经工程学的最新趋势是使用神经技术来增强人类的各种能力，包括（但不限于）沟通、情感、感知、记忆、注意力、参与度、情境意识、解决问题和决策（Cinel 等人，2019 年；Kosmyna 和 Maes，2019 年）。本研究主题汇集了 12 篇关于用于人类增强的非侵入式 BCI 开发的最新进展的文章，特别强调了大脑刺激和神经解码。为了介绍人类增强这一主题，Dehais 及其同事提出了一个二维框架，该框架结合了唤醒和任务参与度来表征人类增强中通常使用的不同变量，例如心理工作量和人类表现（Dehais et al., 2020 ）。具体而言，任务参与度低会导致思维游离或努力放弃，具体取决于唤醒水平，而唤醒度过高则可能导致固执己见或注意力盲视和耳聋。因此，可以使用神经技术将大脑引导到唤醒-参与空间中的最佳位置，以最大限度地提高表现，该位置的特点是中等水平的唤醒和高任务参与度，这可以通过使用大脑刺激或神经反馈来实现。本研究主题中的几项研究调查了使用非侵入性脑刺激来增强人类表现：这是神经技术领域的一个非常热门的话题（Kadosh，2014；Santarnecchi 等人，2015）。Pilly 及其同事提出了一种基于虚拟现实的新范式，使用经颅电刺激（tES）来扩展长期元记忆（Pilly 等人）。通过在参与者睡眠时施加周期性的短脉冲，他们将 48 小时内一次性观看自然情节的记忆回忆提高了 10-20%。Patel 及其同事进行了一项系统的荟萃分析，以审查使用经颅直流电刺激（tDCS）来改善上肢运动表现（Patel 等人）。脑刺激可显著减少反应时间和任务执行时间，并增加肘部屈曲任务的力量和准确性。王及其同事报告称，将大脑刺激与体育训练相结合可以增加运动诱发电位 (MEP) 幅度和肌肉强度，并降低动态姿势
通过基于图的空间进行脑电图情绪识别......
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 信号的情绪识别在情感计算和脑机接口 (BCI) 领域引起了广泛关注。尽管已经提出了几种深度学习方法来处理情绪识别任务，但开发有效提取和使用判别特征的方法仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种新颖的时空注意神经网络 (STANN)，通过多列卷积神经网络和基于注意的双向长短期记忆的并行结构来提取 EEG 信号的判别空间和时间特征。此外，我们通过图信号处理 (GSP) 工具探索 EEG 信号的通道间关系。我们的实验分析表明，当原始 EEG 信号或其图形表示（在称为 GFT-STANN 的架构中）用作模型输入时，所提出的网络改进了价和唤醒水平的逐主题二元分类以及价-唤醒情绪空间中的四类分类的最新结果。