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1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 卡鲁尼亚理工学院
1 机器人工程系，2 生物医学工程系，3 心理学系，4 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀卡伦亚理工学院，5 加拿大卡尔加里大学。doi:10.15199/48.2024.09.27 使用提升小波变换进行基于熵的特征提取以对 EEG 信号进行分类摘要。在脑机接口 (BCI) 领域，一个关键的障碍在于有效地对运动想象 (MI) 信号进行分类。已经开发了许多基于脑电图 (EEG) 信号的 MI 分类技术。所提出的系统通过提升小波变换 (LWT) 将 EEG 信号转换为各种表示。长短期记忆 (LSTM) 用于对每行中提取的特征向量进行分类。在 PhysioNet 数据库上评估了该方法的性能，特别是用于区分右手和左手想象移动。该策略使得 LWT 的 72 个小波族中的 19 个的准确率达到 100%。这种组合被证明是基于 BCI 的脑电图分析的高效工具，展示了其作为该领域资源丰富的解决方案的潜力。压力。 W obszarze interfejsu mózg-komputer (BCI) kluczową przeszkodą jest skuteczna klasyfikacja sygnałów obrazowania motorycznego (MI). Opracowano liczne techniki klasyfikacji MI na podstawie sygnału elektroencefalogramu (EEG)。 Proponowany 系统支持脑电图 (EEG) 和提升小波变换 (LWT) 的变换。 Pamięć długoterminowa 长短期记忆 (LSTM) 是一个简单的学习方法，可以帮助您快速记忆。 Wydajność tej 方法是在 PhysioNet 和 bazie danych PhysioNet 中开玩笑的大洋洲，并在 celu rozróżnienia ruchu obrazowania prawej 和 lewej ręki 中使用。策略 ta zapewnia 100% dokładność w 19 z 72 rodzin falek LWT。该组合包括脑电图分析和 BCI 分析，可提供潜在的潜力。 ( Ekstrakcja cech oparta na entropii do klasyfikacji sygnału EEG przy użyciu transacji falkowej Lifting Wavelet ) 关键词：脑机接口、EEG、提升小波变换、LSTM。功能：计算机交互、脑电图、提升小波变换、LSTM。简介 运动想象 (MI) 代表了实现脑机接口 (BCI) 的一种方法。通常，它使用脑电图 (EEG) 来捕捉大脑活动，这是一种非侵入式且易于应用的方法。建议利用支持向量机 (SVM) 来生成非线性决策边界。此外，还定义了特定的核函数来处理数据集缺乏线性可分性的情况 [1]。研究人员在各种应用中对基于运动想象的脑机接口 EEG 信号分类进行了大量研究 [2-7]。在 BCI 的背景下，公共空间模式 (CSP) 是经常使用的特征之一。Selim 等人 [8] 提出了一种结合吸引子元基因算法和 Bat 优化算法的混合方法。这种混合方法用于选择 CSP 的最优特征并同时增强 SVM 的参数。其他研究则探索了使用 CSP 滤波器来推导新的时间序列。作者 [9] 采用了带通滤波器 (BPF) 和独立成分分析 (ICA) 等预处理技术来消除噪音。在区分左拳和右拳动作时，显式和隐式 MI 方法的准确率分别达到了 81±8% 和 83±3%。此外，各种研究还提出了结合不同方法以提高整体性能。在 [10] 中，设计了一种用于二元类 MI 分类的融合程序。它采用互相关技术提取特征，并利用最小二乘 SVM (LS-SVM) 进行分类。通过 10CV 方法进行性能评估，并将结果与八种替代方法进行比较，结果显示显著提高了 7.4%。提取特征和执行分类的另一种重要方法是使用卷积神经网络 (CNN) [11]。通过将 LSTM 网络与空间 CNN 集成，可以增强 BCI 的性能。随后，获得一个特征向量获得了一个特征向量获得了一个特征向量
George Zhuo Tan，博士 - 休斯顿大学工业工程系
生物大分子、制造工艺杂志、增材制造、材料科学与工程 C、生物医学材料、半导体加工材料科学、材料快报、ACS 应用材料与界面、分离与净化技术、膜水处理、生命科学工程、
机械工程系 | 奥本公报
机械工程课程侧重于机械部件和系统的分析、设计、制造和维护。重点放在各种行业所需的工程科学和设计的基本概念上，包括汽车、航空航天、生物技术、材料和化学加工、微系统和传感器、纳米技术、机械和机器人、制药、能源生产和分配、加热和制冷、食品生产和加工、娱乐、纸浆和造纸、武器系统等。机械工程专业的学生学习多个工程领域的课程，包括：刚性和可变形固体力学、热流体科学、能源系统、动态系统和控制、设计和制造、材料和电子。
圣地亚哥州立大学 电气与计算机工程系 电气工程专业
欢迎来到圣地亚哥州立大学！电气和计算机工程系在电气或计算机工程硕士课程中提供不同专业领域的各种课程。这些领域包括通信系统、计算机网络、电磁系统、嵌入式系统、能源系统和控制、机器学习和科学计算、信号处理和 VLSI 系统。电气 (MSEE) 和计算机 (MSCompE) 工程研究生课程的使命是提供高质量的教育，重点是实践研究和学术活动，为当地行业培养合格的工程师，使他们在圣地亚哥地区的设计和创新中占据领先地位。研究生为迎接 21 世纪的挑战做好了准备，并将准备好在行业中担任重要角色，成为领导者和企业家。圣地亚哥州立大学的博士课程为我们的 MSEE 和 MSCompE 毕业生提供了继续攻读博士学位的机会，并准备好在行业和学术界担任更重要的角色。
罗格斯大学电气与计算机工程系
ECE 16:332:586 生物传感器和生物电子学 (14:332:586) 索引号 21645；21779 日期：2024 年春季 学分：3 时间：12:10 AM – 3:10 PM（星期二） 地点待定 评分 20% 作业、40% 期中考试、10% 论文演示、30% 期末项目 期末考试 无 期末项目待定 演示：讲师 Mehdi Javanmard，博士。课程助教：待定 教科书：Kirby，《微纳流体力学》（2010 年） 课程幻灯片将在课程网站上提供。先决条件：14:332:361 电子设备 进一步阅读：Saliterman，《生物微机电系统和医疗微设备基础》（2009）Stryer，Lubert 生物化学第 5 版（2008） 课程描述：本课程涵盖最先进和新兴的生物传感器、生物芯片、微流体技术，将在分子诊断的背景下进行研究。学生将简要学习与分子诊断和癌症相关的生物学、生物化学和分子生物学。学生还将全面了解工程师的电子学、光学、分子生物学和癌症生物学之间的接口。主题将包括微流体和质量传递限制、电极-电解质界面、电化学噪声过程、生物传感器系统级特性、性能参数的确定（例如吞吐量、检测限和成本）、传感器与微流体的集成以及电子读出电路架构。还将涉及新型纳米生物传感器，例如纳米孔、纳米线 FET、表面等离子体共振、表面增强拉曼散射、荧光和单分子检测。重点将放在生物分子传感平台的动手深入定量设计上。课程目的 1. 介绍分子诊断中相关的主要生化和分子过程。 2. 介绍与癌症相关的主要分子过程。 3. 介绍并提供对基于生物标志物疾病诊断的新兴微纳米技术的理解。 4. 让参与者深入了解并理解医疗诊断中的生物传感解决方案。 5. 培养对生物学和工程学接口的理解，特别是微流体、样品制备和生物传感等当前和新兴技术。 6. 让学生获得生物传感器设计和特性方面的实践经验。
Manodipan Sahoo博士的出版物清单，IIT（ISM）电子工程系副教授，Dhanbad
网页：https：//sites.google.com/view/nanolab-iitdhanbad书籍和书籍章节：1。在兰伯特学术出版商（2019）中出版了一本关于“ CNT和GNR互连的建模和模拟”的书。2。在IET书籍中发表了一章，上面有关“对未来VLSI电路应用的建模互连”，标题为“ VLSI和CMOS Electronics：设备，电路和互连”（2019年），DOI：10.1049/PBCS073G。3。在题为“下一代集成电路设计的纳米互连材料和模型”的书中发表了一章，上面写着“混合铜碳作为互连材料及其互连模型”（CRC Press，2023年）。国际期刊：J26。S. Bardhan，M。Sahoo，J。Samanta和H. Rahaman，“短通道单层单层石墨烯场效果晶体管的准核糖模型”，包括散射效果”，IETE Research Journal，Taylor和Francis Publishers，2024年，DOI：10.1080/03770/037772063.202244.244.2444。J25。 N. K. Singh和M. Sahoo，“对TMD Tunnel FET中不同掺杂技术的比较研究，用于子Deca纳米技术节点”，《电子材料杂志》，5月，2023年，doi：10.1007/s11664-023-1023-10505-8，链接：J25。N. K. Singh和M. Sahoo，“对TMD Tunnel FET中不同掺杂技术的比较研究，用于子Deca纳米技术节点”，《电子材料杂志》，5月，2023年，doi：10.1007/s11664-023-1023-10505-8，链接：
在早期和晚期设计阶段中复杂工程系统中定量弹性评估的新型框架
最近，弹性评估已经进化和增长，但大多数研究是在可用过程中足够的知识时在操作阶段进行的，俯瞰着设计阶段，这是一个更适合制造弹性系统的时间范围。为此，这项工作旨在为工程系统开发一种新颖的定量弹性评估框架，采用两种不同的方法，可以在早期和晚期设计阶段分析弹性，当时有关该系统的安全性和弹性能力的详细信息可能会不足。在早期设计阶段，确定了系统弹性属性，并使用专家判断来评估其质量。在晚期设计阶段，属性源自透露的信息，例如详细的应急响应和安全性屏障数据。在两个阶段，动态贝叶斯网络（DBN）用于基于获得的信息来量化弹性。由于绿色氢技术是相对较新的，因此在对氢释放场景的绿色氢植物的弹性评估中证明了拟议框架的应用。所提出的框架可以用作早期设计改进的有效工具，并在氢植物或任何其他复杂工程系统的晚期设计阶段提高过程安全性。
M. Priyadharshini 1，S。Indra 2，S。Achuthan 3，K。Lokesh 4 1,2,3,4 PG学生，计算机科学与工程系，Bharathidasan Engi
I.引言许多学者由于该国日益强调教育以及该行业的大规模数据集的广泛使用，因此将数据挖掘和机器学习方法应用于教育主题。被称为“教育数据挖掘”（EDM）的数据挖掘研究领域的目标是通过识别各种变量之间的相关性来找到大量数据产生的数据中的模式，趋势和联系。这种新兴学科使用统计，机器学习和数据挖掘技术分析了教育大数据，重点是学生绩效预测。至关重要的是要意识到评估学生表现不仅需要查看商标；它要求进行彻底的评估，该评估考虑了课程复杂性和每个学生的独特评分标准等方面[2]。教育机构从EDM的预测见解中获得了很大的收获，这使他们能够最大程度地利用资源并为学生提供个性化的帮助。
生物科学与生物工程系学科...
印度理工学院罗尔基分校 系/中心/学院名称：生物科学与生物工程系 学科代码：BEC-517 课程名称：生物分析技术 LTP：3-0-0 学分：3 学科领域：PCC 课程大纲：先进的生物物理和生化分析技术，包括光物质相互作用、显微镜、质谱和结构生物学。电泳、色谱、光谱和基因编辑技术。系统生物学概念：网络分析、随机性和基因调控网络。