我们预测,新的漏洞和攻击者的“左手”活动或攻击前侦察和武器化将会增加,这将为进一步加速犯罪即服务 (CaaS) 的增长铺平道路。仅在 2022 年上半年,我们发现的新勒索软件变种数量就比前六个月增加了近 100%,我们的 FortiGuard Labs 团队在 2022 年上半年记录了 10,666 种新勒索软件变种,而 2021 年下半年只有 5,400 种。新勒索软件变种的爆炸式增长主要归因于 RaaS 在暗网上的日益流行。没错:就像流媒体或外卖应用程序一样,我们预计网络犯罪组织将使用订阅模式服务并购买即插即用的勒索软件以快速获得报酬。为了给受害者增加更多压力,RaaS 运营商经常威胁说,如果他们的要求得不到满足,他们就会在暗网上泄露被盗数据。
樱桃MW 2200的符合人体工程学设计,该设计适合于手的自然曲率,使您可以舒适地工作更长的时间。紧凑型和无线计算机鼠标足够小,可以放在提供的袋中,并随身携带。其对称形状使其非常适合左手或右手用户。多亏了1,300-DPI光学传感器,樱桃MW 2200几乎可以在任何表面上进行精确的导航和流体光标控制。樱桃的名称一直代表键盘和鼠标的最高质量,而MW 2200也不例外,是您可以依靠的鼠标。其自动节能模式可允许使用随附的单个AA电池使用12个月的使用情况。将USB接收器插入计算机或笔记本电脑后,就可以归功于Plug&Play。额外的小纳米接收器提供可靠的连接,范围最多10米。Cherry MW 2200无绳鼠标将是您旅行和旅行时的忠实伴侣。
多类功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号分类已成为光学脑机接口的一种便捷方式。当信号由同一肢体的自愿和想象运动产生时,高精度的 fNIRS 信号分类是一项具有挑战性的任务。由于自愿和想象运动在时间和空间上的激活表现出相似的模式,传统浅层分类器的分类精度无法达到可接受的范围。本文提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 提高精度的方法。在这项工作中,几位参与者进行了自愿和想象手部运动(左手和右手)。这些四类信号是利用 fNIRS 设备获取的。根据任务分离信号并进行过滤。通过手动特征提取,使用支持向量机和线性判别分析对信号进行分类。CNN 的自动特征提取和分类机制被应用于 fNIRS 信号。从结果来看,CNN 将分类精度提高到了可接受的范围,这是任何卷积网络都无法实现的。
摘要:设计并制作了一种基于复合右手-左手 (CRLH) 原理的小型零阶谐振天线,在 30 GHz 下无需金属通孔即可实现贴片状辐射。将两个 CRLH 结构的镜像连接起来以设计无通孔天线。研究了等效电路、参数提取和色散图,以分析 CRLH 天线的特性。制作了天线并通过实验验证。测得的天线在 30 GHz 下的实际增益为 5.35 dBi。设计的天线在 10 GHz 带宽内没有杂散谐振。利用所提出的 CRLH 天线和 Butler 矩阵设计了一个无源波束形成阵列。采用基板集成波导来实现 Butler 矩阵。CRLH 天线连接到 4×4 Butler 矩阵的四个输出。对于馈送 CRLH 天线的 4×4 Butler 矩阵,从端口 1 到端口 4 的激励,扫描角度分别为 12 ◦、−68 ◦、64 ◦ 和 −11 ◦。
近几十年来,基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 研究已变得更加民主化 (Nam 2018)。该技术能够通过 EEG 将信息从人脑传输到机器,尤其能够帮助严重运动障碍患者向轮椅等辅助技术发送命令,例如通过想象左手或右手运动来使轮椅左转或右转。此类 BCI 被称为主动 BCI,因为用户通过执行心理意象主动向系统发送命令 (Zander 2011)。然而,BCI 缺乏稳健性限制了该技术在研究实验室之外的发展,目前 10% 到 30% 的用户无法控制主动 BCI。然而,另一种类型的 BCI 被证明特别有前景:被动 BCI (Zander 2011)。此类 BCI 不用于直接控制应用程序,而是用于实时监控用户的心理状态,以便相应地调整应用程序。请注意,被动 BCI 可以与生理信号相结合:它们被称为“混合 BCI”(Pfurtscheller 等人,2010 年)。
摘要 - 自爱因斯坦(Einstein)在1905年提出了光子概念以来,光子波颗粒二元性的谜团一直没有印象深刻地解释。本文建立了一个基于字段物质的单个光子的经典几何结构模型,教育一个用于光子大小的公式。假设只有两种右手和左手圆形极化的光子,并提出旋转的光子极化的频率是其自旋频率。它将光子的波动归因于其自旋运动,并将粒子样归因于其翻译运动。从光子粒子的点而不是波视图中重新分析了Young的双缝干扰和偏振器实验,从而提供了合理的机制。它定义了光子的相位速度和组速度。它对光和经典电磁波的量子粒子进行了统计和一致的理解。显然,这种精确定义的概念模型是合理,客观且易于接受的古典物理学家。
这项研究的目的是分析电极之间的相互作用的贡献,即以相关性或jaccard距离测量,对运动成像范式中两种作用的分类,即左手运动和右手运动。分析是在两个分类模型中进行的,即静态(线性判别分析,LDA)模型和动态(隐藏的条件随机范围,HCRF)模型。还分析了在静态和动态模型中使用滑动窗口技术(SWT)的影响。The study proved that their combination with temporal features provides significant information to improve the classification in a two-class motor imagery task for LDA (average accuracy: 0.7192 no additional features, 0.7617 by adding correlation, 0.7606 by adding Jaccard distance; p < 0.001) and HCRF (average accuracy: 0.7370 no additional features, 0.7764 by adding相关性,通过添加Jaccard距离为0.7793;另外,我们表明,在相互作用度量或分类器本身的性质上,电极之间的相互作用显着提高了每个分类器的性能。
我们展示并分享了一个大型数据库,其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号,这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的,分为 3 个数据集 (A、B 和 C),所有数据集均使用相同的协议记录:右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验(每个类别 120 次),代表超过 20,800 次试验,或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码(在开源平台 OpenViBE 中执行)。这样的数据库可用于各种研究,包括但不限于:(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系,(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化,(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
左手和右圆形发光(CPL)1,2的材料对于丰富的应用程序,例如3D光学显示,3,4个信息存储和处理,5,6个光电设备,7-9和光学安全标签非常有用。10到目前为止,生产具有高度对称因子(G LUM)的CPL仍然是一个重大挑战,这主要是由于在排放过程中具有较大的磁性偶极矩和相对较小的电动偶极矩的系统罕见。只有少数类小的手性有机痣,8,11,12个,例如paracyclophanes,13,14架直升机15-25和Binol衍生物,26-30可以产生相对较高的CPL的明显CPL | g lum |在10 -3〜10 -2的范围内。几种类型的手性灯笼 - 丛 - 丛具有更大的| g lum | (0.05至1.38)由于独特的内部形象f- f跃迁而导致laporte-forbdide并显示出较大的旋转强度。31–33然而,由于其低发光强度以及分子设计和合成的困难,这些灯笼材料的应用通常受到限制。
摘要:本文使用脑电图数据引入一种方法,用于在运动图像(MI)任务中对右手和左手类别进行分类。内核跨光谱功能连接网络(KCS-FCNET)方法通过提供更丰富的空间 - 频谱特征图,更简单的体系结构和更容易解释的EEG驱动的MI歧视方法来解决这些局限性。尤其是,KCS-FCNET使用基于1D横向的单个神经网络从RAW EEG数据中提取时间频率特征和跨光谱高斯内核连接层来模型通道功能关系。因此,功能连接功能映射减少了参数的数量,从而通过提取与MI任务相关的有意义的模式来改善可解释性。这些模式可以适应主题的独特特征。验证结果证明,引入KCS-FCNET浅架构是一种基于脑电图的MI分类的有前途的方法,具有在脑computer接口系统中实现现实世界使用的潜力。