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EIC WP 2025 信息日录制
马里奥·德拉吉的话“首先，也是最重要的一点，欧洲必须深刻地重新集中其集体努力，缩小与美国和中国的创新差距，特别是在先进技术领域。”“由于缺乏对颠覆性创新的关注和资金分散，公共部门对研发的支持效率低下，限制了欧盟在高风险突破性技术上实现规模化的潜力。”“大学和其他研究机构是早期创新的核心参与者，产生突破性研究并为劳动力提供新的技能。”
EIC WP 2025 信息日录制
马里奥·德拉吉的话“首先，也是最重要的一点，欧洲必须深刻地重新集中其集体努力，缩小与美国和中国的创新差距，特别是在先进技术领域。”“由于缺乏对颠覆性创新的关注和资金分散，公共部门对研发的支持效率低下，限制了欧盟在高风险突破性技术上实现规模化的潜力。”“大学和其他研究机构是早期创新的核心参与者，产生突破性研究并为劳动力提供新的技能。”
Newell - 用于音乐录制和播放的扬声器...
《扬声器：用于音乐录制和再现》第二版是一本综合指南，提供所需的工具和理解，帮助您在选择和设置扬声器时无需再猜测。Philip Newell 和 Keith Holland 在 Sergio Castro 和 Julius Newell 的帮助下，结合他们在扬声器设计、应用和使用方面的多年经验，涵盖了从驱动器、机柜和分频器到放大器、电缆和环绕声等一系列主题。无论是在录音室、母带制作设施、广播工作室、电影后期制作设施、家庭或音乐家工作室中使用扬声器，还是只是想改进您的音乐制作系统，这本书都将帮助您做出正确的决定。新版本对数字控制、校准和影院扬声器系统等主题进行了重大更新。
ia 450/2023：发音，录制的订单分开...
u/s。7，2016年：M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M： - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula，Hon'ble成员（司法）sh。Charan Singh，Hon'ble成员（技术）
Neuroair：来自头皮录制的神经信号的深度学习框架
摘要 - 空气写入识别是一项任务，涉及使用手指运动在自由空间中写的字母。这是手势识别的一种特殊情况，手势与特定语言的字母相对应。脑电图（EEG）是一种用于记录大脑活动的非侵入性技术，已被广泛用于脑部计算机界面应用中。杠杆eeg信号用于空气写作识别提供了一种有希望的替代输入方法，用于人类计算机相互作用。空气写作识别的一个主要优点是用户不需要学习新的手势。通过串联公认的字母，可以形成各种各样的单词，使其适用于更广泛的人群。但是，在使用脑电图信号识别空气写作方面的研究有限，这构成了本研究的核心重点。首先构建了包含在编写英语大写字母过程中记录的EEG信号的NeuroAir数据集。然后与不同的深度学习模型结合探索各种功能，以实现准确的空气写作识别。这些功能包括处理后的脑电图数据，独立的组件分析组件，基于源域的侦察时间序列以及基于球形和头部 - 基于基于的特征。此外，全面研究了不同EEG频带对系统性能的影响。这项研究中达到的最高准确度是44。04％使用独立的组件分析组件和EEGNET分类模型。结果强调了基于EEG的空气写入识别作为人类计算机交互应用中替代输入方法的用户友好模态的潜力。这项研究为未来的进步树立了强大的基准，并证明了基于EEG的空气写作识别的可行性和实用性。
咨询新的能源 - 库库模型 - 录制 - odec- ...
NRECA的新案例研究系列将重点放在了一个新的能源资源模型中，该模型即将在许多电动合作社中实现 - 一种传统的公用事业模型内而外。电动发电单元的燃料混合物正在发生变化。它包括风的产生，能源存储和太阳能 - 公用事业规模和幕后。消费者与这些资源互动的方式也随着电动汽车充电，消费者安装的智能恒温器以及创新的费率计划即将发挥作用。由于这些资源成为供求投资组合不可或缺的一部分，因此它们的综合效果将是取代传统发电厂生产的能量并破坏公用事业现状。不断变化的一代混合物在许多方面都会影响网格操作。系统负载模式，数十年来一直保持稳定的每日，每月和季节性用电的变化，随着太阳能达到较高的渗透水平，并且消除消费者的需求更多，因此变得越来越多。经济发电厂的经济调度是由太阳和风等“必备”资产塑造的，太阳能和风能在太阳闪耀或风吹来时将其输出不断馈入电网。电网上的功率流现在是双向的。由于这些变化，批发电源供应商（包括发电和传输（G＆T）合作社）及其分销成员之间的关系也在发生变化。适应这种新模型并管理相关的业务中断是分销合作社和G＆TS所面临的关键挑战。以下是G＆T合作社，旧的Dominion Electric合作社（ODEC）的案例研究，与其成员紧密合作，通过在三个州建立大量的分布式太阳能项目，将其电源转换为可持续的低碳资源。在我们的网站上找到有关NRECA的新能源资源模型计划和其他案例研究的更多信息：https：//www.cooperative.com/topics/power-supply-wholesale-markets/pages/new-energy-eenergy-resourge-resourge-resource-modeliniatiatiative.aspx。有关问题或查询，请联系：NRECA合作业务解决方案副总裁Paul Breakman：Paul.breakman@nreca.coop Ph：703.907.5844
CameraEEG：在 Android 应用程序上同步录制视频和脑电图数据
由于该应用程序针对的是安卓智能手机，因此使用了基于 Java 开发工具包 (JDK) 的 Android Studio 应用程序开发软件。最初，该软件使用 Lab 流层进行数据采集 [21]，以提供不同模块之间更高级别的时间同步并与多个 EEG 流应用程序兼容。然而，我们发现这种结构对于我们的目的来说效率低下，因为它需要后台流应用程序并行运行，这会更快耗尽电池并导致手机发热，从而导致性能问题。因此，我们选择了 EEG 制造商提供的智能手机软件开发工具包 (SDK)，特别是 Smarting SDK。这将应用程序的使用限制在特定的 EEG 设备（mBraintrain 的 Smarting）上，但提供了强大的执行力。这还允许向应用程序添加具有独特功能的附加模块。
A.S.在录制技术中 运动学 - 体育 生物学220：微生物学
录制技术学位课程是一项动手实践教育计划，该计划在音频工程，现场声音增强，声音或电影，电视和游戏方面开发关键技能。该程序教授了任何类型的音乐和声音所需的音频基础知识，从摇滚音乐会到古典录音，电影场景再到视频游戏。对记录技术学位课程的接受仅是通过访谈。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。