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。
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组的组织方式提供了强大的概念框架,并具有预测能力,可优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传疾病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组如何组织提供了一个强大的概念框架,并具有预测能力,可以优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
摘要:温度和湿度耦合对粘合关节的故障特性具有比单个因素更重要的影响,并且对此没有足够的研究。在本文中,选择具有强韧性结构粘合剂的关节以在40℃和60℃的温度下对年龄的关节进行240 h,480 h和720 h的实验分析,湿度为95%和100%。顺序双脚的模型用于适合关节的吸水,并且比较得出粘合剂的吸水符合Fick的定律。准静态拉伸试验表明,关节的机械性能的降低与环境中的水分含量正相关,而后温度固化和氢化塑性的竞争机制则导致较小的失败强度和能量的实验结果一致。宏观故障切片和扫描电子显微镜(SEM)图像的组合得出,关节的故障模式从内聚力的失败转变为随着衰老时间的增加而变化。此外,预计关节疲劳测试的可靠性分析有望为车辆使用温度范围内的粘结技术的生命设计提供指导。
摘要 - 开放无线接入网络(O-RAN)为建立和操作高级蜂窝网络提供了新的自由度。强调分类,开放界面,多供应商支持和运行智能控制器(RICS),o-ran o-ran促进了对新应用程序和技术趋势的适应。然而,该体系结构引入了新的安全挑战。本文提出了利用零信托原则的o-ran安全性。我们介绍了零信任ran(Ztran),该信托ran(Ztran)嵌入了服务身份验证,入侵检测和安全的切片子系统,该子系统被封装为XAPP。我们在开放的人工智能蜂窝(OAIC)重新搜索平台上实现ZTRAN,并在合法的用户吞吐量和延迟数字方面证明了其可行性和有效性。我们的实验分析说明了Ztran的入侵检测和安全切片微服务如何有效地运作,并在O-Ran Alliance的近实时RIC的一部分中共同运行。研究方向包括探索机器学习和其他威胁智能供稿,以提高性能并扩大Ztran的范围。
以及影响木材含水率的橡胶木尺寸有一些步骤需要遵循。操作分为以下7个主要步骤: 1)研究橡胶木的生产 2)研究橡胶木的湿度和降低橡胶木湿度的方法 3)研究用于干燥橡胶木的烤箱 4)研究橡胶木的干燥方法与分析相关并作为收集数据指南的理论在不同温度但干燥时间相同的情况下降低橡胶木的湿度实验中采用80、85和90摄氏度3个温度水平,使用1、1.5和2英寸3种尺寸的橡胶木,数据总共重复3次。 5)收集数据的计划。并收集数据橡胶木的含水量。 6) 分析收集的数据并记录木材的结果。 7) 总结实验结果,该因素是用于干燥的温度。橡胶木的尺寸会影响橡胶木的湿度值,给出最低湿度的因素的最佳水平是在 90 摄氏度的温度下使用橡胶木 2 英寸的尺寸,其湿度值为橡胶木的含量低于工厂标准值。 关键词:橡胶、含水率、实验分析与设计、摘要
在各个领域,人体位置的准确估计至关重要,并且通常涉及使用运动捕获系统。最近,由于艺术家愿景的进展,我们目睹了这项技术的强劲发展,尤其是在基于相机的系统中,但是,尽管这些技术在安装的估计中提供了准确的结果,但涉及高成本并需要计算含义。作为一种经济替代方案,如Aruco之类的发现标记以其简单性,低计算需求和适应性而获得了知名度,但是,在文献中,基于它们的运动捕获系统的精确性有限。因此,本研究旨在收集突出的差距,对基于标记的运动捕获系统的性能进行实验分析,并将其与Optitrack开发的现代商业系统进行比较。这项研究中的基于Aruco的设备是最初使用ELP网络摄像头和具有立体视觉ZED 2 I的相机制成的。研究评估了估计静态和动态场景的错误,分析了相机工作区域的区域,还探索了估计铺设铺设的错误与使用越来越多的标记Aruca之间的关系。
全稳态电池有可能提高锂离子电池的安全性,能量和功率密度。但是,刚性固体接口的有限稳定性仍然是一个关键挑战。在高温烧结和电化学循环期间,阴极/电解质界面特别容易降解,形成了二级相,从而阻碍电荷运输并限制细胞性能。对这些阶段的实验分析是具有挑战性的,因为它们产生了对典型特征技术敏感的薄电阻膜。在这项研究中,我们使用结构分辨的电化学模拟来研究电阻阶段在阴极/电解质界面对细胞性能的影响并确定显性降解机制。我们使用一种新型的电阻膜模型扩展了模拟框架,该模型根据相间特性说明了界面处的额外电荷传递电阻。我们的方法将连续模拟与密度功能理论和实验数据的见解相结合,包括次级离子质谱测量。这使我们首次评估了电阻膜对全细胞性能降解的影响。
图1。单色性LED的颜色模式。(a)蓝色LED,(b)绿色LED和(c)红色LED。与混合R,G和B LED的发射光谱建模有关,已报道不同的主题。儿子等。al。报道了一种使用RGB LED改善边缘背光的颜色和亮度均匀性的方法(Sun等,2002)。Zhao等。 研究了RGB LED芯片的驱动电流与产生的白光的色温之间的关系。 提出了一种简单的方法来估计电流输入的色温输出。 所提出的方法不仅可以节省大量时间进行试验和错误,以通过RGB颜色混合对白光照明的色温调整,而且还会降低样品制备成本(Nguyen等人。 2023)。 Sun等。 (2022)提出并实验分析了一种新型的光照明器,该光照明器有效地混合并投射了可调的光,从红色,绿色和蓝色(RGB)发射二极管(LED)中。 此方法简单而紧凑;它仅使用短管,薄扩散器和总内反射镜头。 通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡(Son等人 2011)。 Hung等。 (2013)提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下,颜色混合效果提供了持续变化的颜色,以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Zhao等。研究了RGB LED芯片的驱动电流与产生的白光的色温之间的关系。提出了一种简单的方法来估计电流输入的色温输出。所提出的方法不仅可以节省大量时间进行试验和错误,以通过RGB颜色混合对白光照明的色温调整,而且还会降低样品制备成本(Nguyen等人。2023)。Sun等。 (2022)提出并实验分析了一种新型的光照明器,该光照明器有效地混合并投射了可调的光,从红色,绿色和蓝色(RGB)发射二极管(LED)中。 此方法简单而紧凑;它仅使用短管,薄扩散器和总内反射镜头。 通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡(Son等人 2011)。 Hung等。 (2013)提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下,颜色混合效果提供了持续变化的颜色,以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Sun等。(2022)提出并实验分析了一种新型的光照明器,该光照明器有效地混合并投射了可调的光,从红色,绿色和蓝色(RGB)发射二极管(LED)中。此方法简单而紧凑;它仅使用短管,薄扩散器和总内反射镜头。通过改变光回收和颜色混合来研究光学效率和颜色均匀性之间的平衡(Son等人2011)。Hung等。 (2013)提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。 在某些情况下,颜色混合效果提供了持续变化的颜色,以满足人们对颜色混合固定装置的要求。Hung等。(2013)提出了一种在链接机制上的创新颜色混合技术。在某些情况下,颜色混合效果提供了持续变化的颜色,以满足人们对颜色混合固定装置的要求。将单个RGB芯片安装在3组四杆链接中,以通过用机构的曲柄驱动RGB芯片来实现颜色混合。Chung等。 (2015)提出了一项研究,其中使用颜色混合腔,多个LED用于在某个频带上产生准谱Chung等。(2015)提出了一项研究,其中使用颜色混合腔,多个LED用于在某个频带上产生准谱
使用CRISPR-CAS9系统在目标部位进行基础取代是一种用于基因组编辑的典型技术,具有在基因治疗和农业生产力中应用的潜力。当CRISPR-CAS9系统使用指导RNA将Cas9内核酶引导到目标位点时,它可能会误导到潜在的脱靶位点,从而导致意外的基因组编辑。尽管已经提出了几种计算方法来预测脱靶效应,但仍有提高脱靶效应能力的空间。在本文中,我们提出了一种有效的方法,称为CRISPR-M,采用新的编码方案和一种新型的多视图深度学习模型,以预测含有indels和不匹配的目标位点的tar-tar- fet效应。crispr-m利用卷积神经网络和双向长期记忆复发性神经网络来构建三支分支网络,以朝着多视图构建。与现有方法相比,CRISPR-M显示出在实际世界数据集上运行的显着性能优势。此外,在多个指标下对CRISPR-M的实验分析揭示了其提取特征并验证其对SGRNA脱离目标效应预测的优势的能力。