1234学生,计算机工程系,RMCET,AMBAV,马哈拉施特拉邦,印度5号计算机工程系助理教授,RMCET,AMBAV,MAHARASHTRA,印度印度马哈拉施特拉邦摘要:分类算法是计算机科学的基本组成部分,对于组织和检验数据有效的重要组成部分。了解他们的行为和绩效可能具有挑战性,尤其是对于新手学习者而言。在本文中,我们介绍了分类算法可视化器的全面研究和实施。可视化器旨在通过提供其操作的实时可视化来促进对各种分类算法的理解。我们讨论了可视化器的设计,实现细节和评估,并展示了其在协助分类算法的学习和理解方面的有效性。索引项 - 排序,算法,可视化器,数据结构
3.0米至7.6 m,天花板结构应具有最低一个小时的火灾。此类LFP系统的保护建议应包括: +没有火灾保护:与ESS的任何部分的最小空间分离应为1.2 m,与不可固化的对象和1.8 m的可燃物体(包括相邻的ESS架子)相距1.8 m。+带有洒水保护:与ESS的任何部分的最小空间分离均应为0.9 m,与非固体对象和1.5 m的可燃物体相距0.9 m。洒水系统的供水应设计至少230平方米的需求区域,持续时间至少为90分钟。对这种类型的NMC系统的保护建议: +没有火灾保护:与ESS的任何部分的最小空间分离应为2.4 m,与非耐燃物体和4.0 m的可燃物体(包括相邻的ESS架子)相距4.0 m。+带有洒水保护:与ESS的任何部分之间的MI最多空间分离应为1.8 m,与可燃物体相距2.7 m。洒水系统的供水应针对ESS所在的总房间区域设计,
[C125] G. Eichler、B. Seyoum、K.-L. Chiu 和 L. P. Carloni。MindCrypt:大脑作为基于 SoC 的脑机接口的随机数生成器。在国际计算机设计会议 (ICCD) 论文集,第 70-77 页,2023 年 11 月。[C124] G. Tombesi、J. Zuckerman、P. Mantovani、D. Giri、M. Cassel Dos Santos、T. Jia、David Brooks、G.-Y。Wei 和 L. P. Carloni。SoCProbe:基于异构 NoC 的 SoC 的组合后硅验证。在国际片上网络研讨会 (NOCS) 论文集,第 1:1–1:6 页,2023 年 9 月。[C123] B. Stitic、L. Urbinati、G. Di Guglielmo、L. Carloni 和 M.R.Casu。增强的机器学习流程,用于微波传感系统检测食品中的污染物。在 IEEE 农业食品电子会议 (CAFE) 上,2023 年 9 月。[C122] N. Zeng、T. Jung、M. Sharma、G. Eichler、J. Fabbri、R. J.Cotton、E. Spinazzi、B. Youngerman、L. Carloni 和 K. L. Shepard。一种无线、机械柔性、25 µ m 厚、65,536 通道硬膜下表面记录和刺激微电极阵列,带有集成天线。在 VLSI 电路研讨会上,第 1-2 页,2023 年 6 月。[C121] F. Gao, T.-J.Chang, A. Li, M. Orenes-Vera, D. Giri, P. Jackson, A. Ning, G. Tziantzioulis, J. Zuckerman, J. Tu, K. Xu, G. Chirkov, G. Tombesi, J. Balkind, M. Martonosi, L. Carloni 和 D. Wentzlaffi。DECADES:67mm2、1.46TOPS、55 Giga 缓存一致的 64 位 RISC-V 指令/秒、异构多核 SoC,包含 109 个图块,包括加速器、智能存储和 12nm FinFET 中的 eF-PGA。在论文集定制集成电路会议 (CICC) 中,第 1-2 页,2023 年 4 月。[C120] K.-L. Chiu、G. Eichler、B. Seyoum 和 L. P. Carloni。EigenEdge:使用 risc-v 和硬件加速器在边缘实时执行软件。在网络物理系统和物联网周刊中,第 1-6 页,2023 年 5 月。[C119] B. Seyoum、D. Giri、K.-L. Chiu、B. Natter 和 L. P. Carloni。PR-ESP:用于设计和编程部分可重构 SoC 的开源平台。在欧洲设计、自动化和测试会议 (DATE) 的论文集,第 1-6 页,2023 年 3 月。[C118] T. Tambe、J. Zhang、C. Hooper、T. Jia、P. N. Whatmough、J. Zuckerman、M. Cassel、E. J. Loscalzo、D. Giri、K. L. Shepard、L. P. Carloni、A. M. Rush、D. Brooks 和 G.-Y。魏。在 ISSCC 技术论文摘要中,第 342-343 页,2023 年。魏,12nm 18.1TFLOPs/W 稀疏变换器处理器,具有基于熵的早期退出、混合精度预测和细粒度电源管理。[C117] B. Seyoum、D. Giri、K.-L. Chiu 和 L. P. Carloni。用于设计和编程部分可重构异构 SoC 的开源平台。嵌入式系统编译器、架构和综合国际会议记录 (CASES),第 25-26 页,2022 年 10 月。[C116] T. Jia、P. Mantovani、M. Cassel Dos Santos、D. Giri、J. Zuckerman、E. J. Loscalzo、M. Cochet、K. Swaminathan、G. Tombesi、J. J. Zhang、N. Chandramoorthy、J.-D. Wellman,K. Tien,L.P. Carloni,K. Shepard,D. Brooks,G.-Y。
可以通过移动应用程序或必须插入并连接到ICD的移动应用程序或设备对您进行远程监视。这将与您以及植入物之后给出的适当信息讨论。可以在帖子中将监视器发送给您。这使我们能够远程监视您的设备,可以在医院进行快速审查,而无需亲自参加,并建议在国家准则(BHRS 2024)中使用此情况,如果需要,必须将其插入。您无需度假。它不能使您的设备上的设置远程更改。
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背景和目标:神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现,该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣,因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而,目前可用的 NF 框架有几个局限性,例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制,这项工作提出了 ITACA:一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法:ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言,ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景,可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中,基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架,进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果:效率分析证明,所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外,实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论:ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究,目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。