摘要 — 技术革命影响着许多领域,其中包括医疗保健系统。基于应用程序的计算机的开发是为了帮助专家检测疾病并执行一些基本操作。本文重点介绍了检测癫痫病 (ED) 的尝试。几种计算机辅助诊断 (CAD) 方法被用于根据与大脑活动相关的信号提供大脑的疾病状态。这些应用取得了可接受的结果,但仍然存在局限性。提出了一种基于平衡通信避免支持向量机 (BCA-SVM) 的智能 CAD,使用脑电图 (EEG) 信号检测 ED。此尝试在 Raspberry Pi 4 上实现为真实板,以确保实时处理。基于 BCA-SVM 的 CAD 实现了 99.8% 的准确率,执行时间约为 3.2 秒,满足实时要求。
摘要:许多现实生活中的智能传感器、可穿戴设备和移动应用程序的商业可用性提供了有关各种人类行为、生理和社会标记的宝贵信息来源,可用于推断用户的心理状态和情绪。然而,目前还没有将这些心理社会指标与神经活动的实时测量相结合的商业数字产品。特别是,脑电图 (EEG) 是一种经过充分验证且高度敏感的神经成像方法,可产生可靠的情绪标记和有效的处理,并且几十年来一直广泛应用于心理健康研究。将可穿戴神经传感器集成到现有的多模态传感器阵列中,可以为深度数字神经表型在情绪障碍的检测和个性化治疗中带来巨大的希望。在本文中,我们提出了一种基于健康社会生态模型的多领域数字神经表型模型。提出的模型利用最近的神经科学进展,提出了一种数字心理健康的整体方法,可以提供高度个性化的诊断和治疗。讨论了该模型的技术和道德挑战。
2. 刑事司法系统是国家责任的关键领域之一,通过侦查、调查、起诉和惩罚犯罪行为,确保公共秩序并防止侵犯各种基本权利。它赋予当局重大的侵入性和强制性权力,包括监视、逮捕、搜查和扣押、拘留以及使用武力甚至致命武力。国际人权法要求对所有这些权力进行司法监督并非偶然:有效、独立、公正地审查当局行使可能严重干涉基本人权的刑事权力。因此,在刑事司法系统的决策中引入非人类因素可能会造成特殊风险。
尽管 BIMSTEC 国家政府最近将重点放在可再生能源上,但电力行业(图 3)仍然以化石燃料为主。截至 2019 年,煤炭约占能源结构的 48%,可再生能源约占 20%,天然气占 14%,石油和柴油占 8.2%。大多数大型 BIMSTEC 国家从该地区以外进口大量能源,容易受到全球能源供应中断的影响。根据世界能源三难指数 3 (基于能源安全、能源公平和能源系统的环境可持续性),BIMSTEC 国家排名较差(最高排名为 68)。孟加拉国、印度、缅甸、尼泊尔、斯里兰卡和泰国在 128 个国家中分别排名第 4 位(总体三难排名),分别为 114、109、104、117、85 和 68(表 1)。在能源安全指标方面,孟加拉国、印度、缅甸、尼泊尔、斯里兰卡和泰国位列第三(总体三难排名),分别为 114、109、104、117、85 和 68(表 1)。
概述 SaberRD 是一种直观的集成环境,用于设计和分析电力电子系统和多领域物理系统。SaberRD 以成熟的 Saber® 仿真技术为核心,将易用性与处理当今复杂电力问题的能力相结合,使工程师能够探索设计性能、优化稳健性并确保系统可靠性,适用于广泛的发电、转换和配电应用。SaberRD 真正的多领域物理建模能力和无与伦比的分析能力为工程师提供了一个支持完整系统设计的虚拟原型平台。SaberRD 为普通用户和专家用户提供直观灵活的用户界面,可加速汽车、航空航天、国防和工业电力工程组织的设计。
1. 简介 未来几年,航空航天和国防 (A&D) 行业将特别受到气候变化、能源价格、经济和技术等因素的影响,进一步推动客户对减少产品开发时间和成本的需求,而网络中心互操作性等新业务需求则导致相互依赖的系统之系统 (SoS) [Jamshidi 2009]。SoS 通过组合多个交互系统来提供所需的功能,但代价是增加复杂性和不确定性,这直接反映在相应的开发过程中 [Browning 1998]。为了在可容忍的时间范围内设计出像军用飞机这样的复杂 SoS,不同学科特定的开发过程已经并行化,每个流程都相当独立地管理。但这种并行工程 (CE) 范式与跨学科飞机设计的迭代性质相冲突,需要有效的跨域信息交换。因此,这些特点对同步的多域协作提出了重要挑战,而传统的领域分离的工程流程和异构工具环境无法充分提供这种挑战 [Broy et al. 2010] 因此,未来的集成开发流程必须重点关注。日常业务经验表明,特别是在系统工程和机械/电气工程领域特定交付物的集成过程中,这两个流程