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用于实时检测颅内脑电图中高频振荡 (HFO) 的电子神经形态系统
嵌入式设备可以在本地实时处理生物医学信号，因此临床研究和治疗应用的生物医学信号分析可以受益匪浅。一个例子是分析癫痫患者的颅内脑电图 (iEEG) 以检测高频振荡 (HFO)，这是致痫脑组织的生物标志物。混合信号神经形态电路提供了构建紧凑、低功耗神经网络处理系统的可能性，该系统可以实时在线分析数据。在这里，我们介绍了一种神经形态系统，该系统在同一芯片上结合了神经记录头端和脉冲神经网络 (SNN) 处理核心来处理 iEEG，并展示了它如何可靠地检测 HFO，从而实现最先进的准确性、灵敏度和特异性。这是首次使用混合信号神经形态计算技术实时识别 iEEG 中相关特征的可行性研究。
同一枚硬币的两面：以用户为中心的设计和电气化使 BCI 适应内部状态
摘要 理想的脑机接口 (BCI) 会根据用户的状态进行调整，以实现最佳的 BCI 性能。通常采用两种 BCI 调整方法：以用户为中心的设计 (UCD) 可满足个人用户的需求和要求。被动 BCI 可以通过在线分析电生理信号进行调整。尽管目标相似，但这些方法很少结合起来讨论。因此，我们为 2021 年第 8 届国际 BCI 会议组织了一个研讨会，讨论这两种方法的结合应用。在这里，我们通过更详细地讨论 UCD 对最终用户以及非最终用户的早期 BCI 开发的实用性来扩展研讨会。此外，我们探索了基于电生理学的在线用户状态适应，涉及意识和疼痛检测。将众多 BCI 用户状态适应方法集成到一个统一的过程中仍然具有挑战性。然而，进一步系统地积累有关评估和整合内部用户状态的具体知识对 BCI 优化具有巨大的潜力。
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。
钢中夹杂物分析的成像测量方法...
确定样品化学成分的最重要信息是，分析物元素的凝聚相和原子化物会发射出从可见光到 X 射线波长范围内的辐射。在大多数情况下，都会观察和分析来自外层电子轨道的激发态发出的原子发射，因为它可以使定量分析更准确、更精确。等离子体发射光谱法，例如射频电感耦合等离子体发射光谱 (ICP-OES)，是用于测定钢中除气态元素外的合金元素和杂质元素的典型分析工具，浓度范围从几十% 到几 ppm。1,2) ICP-OES 为钢铁制造业开发先进产品做出了贡献。 3,4) 另一方面，使用火花放电等离子体的等离子体发射光谱法 (SD-OES)，通常称为 QuantVac (QV)，5) 已用于钢铁生产中的现场/在线分析，并且特别适用于钢铁产品的质量和过程控制。6) ICP-OES 通常需要对样品进行预处理，包括酸分解和水溶解，而 SD-OES 可直接测定固体钢样品中的元素，这是该分析方法具有广泛应用的主要原因。
什么是数据挖掘？
本书从算法的角度介绍了数据挖掘中使用的主要原理和技术。对这些原理和技术的研究对于更好地理解如何将数据挖掘技术应用于各种数据至关重要。本书也是有兴趣在该领域进行研究的读者的起点。我们以有关数据的一章（第2章）开始了本书的技术讨论，该章节讨论了数据质量，数据质量，预专业技术的基本类型以及相似性和相似性的度量。尽管可以快速涵盖此材料，但它为数据分析提供了重要的基础。第3章，关于数据探索，讨论了摘要统计数据，可视化技术和在线分析处理（OLAP）。这些技术提供了快速洞悉数据集的手段。第4章和第5章封面分类。第4章通过讨论决策树分类器和对所有分类重要的几个问题提供基础：过度拟合，绩效评估和不同分类模型的比较。使用此基础，第5章介绍了许多其他重要的分类技术：基于规则的系统，最近的邻居分类器，贝叶斯分类器，人工神经网络，Sup-Port-Port-Port-Port-Port vector Machines和Ensemble Classifier，它们是Classi-
无人空中和地面系统及反...
可以连接任何支持 TCP/IP 的设备。带备用系统的导航。发动机故障时设备安全。可在一天中的任何时间和各种气候条件下使用。可以快速集成到其他控制系统中。提供用于信息交换的卫星频道。提供 ADS-B 接收器。通过互联网传输数据的能力。在线分析接收到的数据并存档。将所有显示对象绑定到地理坐标和时间。根据使用条件，以 480p、720p、1080p、4K 格式传输数据。以 4K (QFHD) 录制和保存信息。整个硬件的 UAV CAN 总线可提高数据交换和诊断速度。操作模式 - 自动、半自动或手动（安全通道无线电控制）。实时监视和侦察、目标检测、识别、鉴别和捕获。通信：GNSS - GPS/GLONASS、IRIDIUM（选项）；链接 - 数字、安全、AES 代码。20 倍光学变焦、高分辨率控制 4K 视频摄像头，陀螺稳定在 3 轴平台上。4 倍数码变焦热传感器，第 4 代，640x480 分辨率。>25Hz 无人机 - IP53，GCS - MIL.STD.810F。
MSC（COMPSC）2024-25
MSC（COMPSC）2024-25提供的课程列表（以下列表未完成）Comp7103。数据挖掘（6个学分）数据挖掘是从大量数据中自动发现统计有趣且可能有用的模式。该课程的目标是研究当今用于数据挖掘和在线分析处理的主要方法。主题包括数据挖掘体系结构；数据预处理；采矿协会规则；分类;聚类；在线分析处理（OLAP）；数据挖掘系统和语言；高级数据挖掘（Web，空间和时间数据）。comp7104。高级数据库系统（6个学分）该课程将研究数据库系统中的一些高级主题和技术，重点关注数据库系统设计和算法的各个方面，以及用于结构化数据的大数据处理。传统主题包括查询优化，物理数据库设计，事务管理，崩溃恢复，并行数据库。该课程还将调查选定领域的一些最新发展，例如NOSQL数据库和基于SQL的关系（结构化）数据的大数据管理系统。comp7106。大数据管理（6个学分）该课程将研究大数据中的一些高级主题和技术。它还将调查大数据管理和可扩展数据科学的特定领域的最新发展和进展。主题包括但不限于：大数据库管理技术，空间数据管理和空间网络，数据质量和不确定数据库，TOP-K查询，图形和文本数据库以及数据分析。comp7107。comp7108。复杂数据类型的管理（6个学分）课程研究不是简单标量的数据类型的管理和分析。这种复杂的数据类型包括空间数据，多维数据，时间序列数据，时间和时空数据，稀疏的多维矢量，设置值数据，字符串和序列，同质和异构图形，知识基础图，知识基础图，地理文字和地理 - 地理和地理数据。对于每种数据类型，我们将学习流行的查询和分析任务，以及用于主内存和磁盘的存储和索引方法。网络数据分析（6个学分）在数据时代，许多现实世界应用程序最能以网络表示。这种观点至关重要，因为分析这些网络可以发现有价值的见解，提取有趣的信息并做出明智的决定。现代技术已大大提高了我们访问大量数据，简化和降低存储成本的能力。了解数据的重要性对于应对各种挑战，例如交通拥堵，金融网络欺诈检测以及在社交网络中的错误信息的传播，仅举几例。因此，开发可以解决这些挑战的高级工具的必要性越来越多，并且进一步了解数据的重要性比以往任何时候都更加必要。这些技术的示例可以是机器学习技术（例如，使用GNN对不同的问题进行建模）和自然语言处理（NLP）技术（文本预处理和情感分析）。
线性预测方法分离帕金森病动物模型中的场电位
帕金森病 (PD) 会导致运动和认知障碍。PD 可能导致皮层和皮层下大脑活动的深刻变化，这可以通过脑电图或颅内局部场电位 (LFP) 记录来测量。此类信号可以自适应地指导深部脑刺激 (DBS) 作为 PD 治疗的一部分。但是，自适应 DBS 需要根据实时监测和分析来识别神经元活动的触发因素。当前的方法并不总能识别与 PD 相关的信号，并且可能会造成延迟。我们测试了一种基于线性预测编码 (LPC) 的替代方法，该方法将自回归 (AR) 模型拟合到时间序列数据。这些 AR 模型的参数可以通过快速算法实时计算。我们比较了多巴胺耗竭的 PD 动物模型中纹状体的 LFP，这些模型中有无多巴胺前体左旋多巴存在，左旋多巴用于治疗 PD 的运动症状。我们表明，在多巴胺耗竭的小鼠中，仅通过 1 kHz 的 LFP 采样 1 分钟获得的以单个 LPC 参数为特征的一阶 AR 模型可以区分左旋多巴治疗小鼠和盐水治疗小鼠，并且优于当前方法。这表明 LPC 可能有助于实时在线分析神经信号以指导 DBS，并可能有助于基于 DBS 的 PD 治疗。
美国陆军工程兵团
时间序列工具箱是一个在线分析工具，用于对时间序列数据进行初步分析，其中标准分析方法可应用于用户上传的数据集、预加载的流量数据和预加载的阶段数据。该工具最初是为了满足频繁但多样化的时间序列分析需求而开发的，它能够实现更一致、可重复和高效的时间序列分析。无需编程专业知识，用户就可以部署精简的分析管道，发现以前隐藏的数据模式，并快速从数据采集转向分析洞察。这可以帮助工程师和规划人员专注于他们最擅长的领域——将他们的专业知识应用于以上下文为中心的问题。该工具特别有助于分析时间序列数据中的趋势、季节性和非平稳性。本用户手册的目的是支持使用 2022 年发布的时间序列工具箱 2.0 版。用户手册包括对时间序列工具箱中包含的技术概念的讨论以及对用户界面的描述。本用户指南并未涵盖使用该工具可能遇到的所有情况。进行时间序列分析的第一步是执行数据上传和预处理方法，这些方法在第 1.3 节中进行了描述。时间序列工具箱不能替代对专业工程判断的服从。
基于受试者相关和分段频谱滤波解码运动相关皮质电位
摘要 — 开发基于运动相关皮层电位 (MRCP) 的脑机接口 (BMI) 的一个重要挑战是在现实环境中准确解码用户意图。然而，与其他 BMI 范例相比，由于内源性信号特性，该性能仍然不足以进行实时解码。本研究旨在从预处理技术（即频谱滤波）的角度提高 MRCP 解码性能。据我们所知，现有的 MRCP 研究对所有受试者都使用了具有固定频率带宽的频谱滤波器。因此，我们提出了一种基于受试者的分段频谱滤波 (SSSF) 方法，该方法考虑了受试者在两个不同时间截面的个人 MRCP 特征。在本研究中，MRCP 数据是在受试者进行自我启动步行的动力外骨骼环境下获取的。我们使用实验数据和公共数据集 (BNCI Horizon 2020) 对我们的方法进行了评估。使用 SSSF 的解码性能为 0.86 (± 0.09)，在公共数据集上的性能为 0.73 (± 0.06)，适用于所有受试者。实验结果显示，与之前方法在两个数据集上使用的固定频带相比，该方法具有统计学上显著的增强 (p < 0.01)。此外，我们还通过伪在线分析展示了成功的解码结果。因此，我们证明了所提出的 SSSF 方法可以比传统方法包含更多有意义的 MRCP 信息。