XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System接口
虚拟环境接口技术审查 - DTIC
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、Catherine 和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会 ^215Jefferson Davis Highway Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188)，Washington, DC 205UJ。
下一代商用航空数据总线接口
n ARINC-429 是一种数据总线，具有独立的发送和接收端口，自 20 世纪 70 年代末推出以来，已广泛应用于许多商用飞机。该标准定义了航空运输业的总线，用于在商用飞机的航空电子系统之间传输数字数据。物理连接线是承载平衡差分信号的双绞线。这种总线架构为接收器和发射器提供点对点连接。该标准允许最多 20 个接收器连接到一个发射器。发射器通过 8 位标签识别设备和消息类型，该标签是标准 32 位消息的一部分。ARINC-429 已用于所有商用飞机，传统上是 MIL-STD-1553 的低成本商用替代品。ARINC-429 电路板和组件的供应商多种多样，它现在仍然并将继续广泛应用于许多商用飞机的电子通信系统。
基于纸质的摩擦触摸接口
向可持续社会的过渡正在推动绿色电子解决方案的开发，旨在产生最小的环境影响。实现此目标的一种有希望的途径是从纤维素（碳纤维中性，无毒且可回收）等生物基材料（例如纤维素）中构造电子产品。对于The Internet设备的数量迅速增长，并且已经嵌入我们生活的各个方面。在这里，展示了基于纸张的传感器电路，它们使用Triboelectric压力传感器帮助老年人使用以电子“书”形式与数字世界进行交流，这对它们更为直观。使用内部开发的基于纤维素的油墨，具有非危害溶剂的纤维素墨水，通过丝网印刷在浮动纸基板上制造。由Finger和化学修饰的纤维素之间的接触产生的Triboelectric传感器信号可以到达几伏，可以通过便携式微控制器卡并通过蓝牙传输到任何具有Internet连接的设备。除了微控制器（很容易删除）外，整个系统可以在生命的尽头进行回收。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。
大脑计算机接口-IJRPR
一段时间后，牙科材料已经改变，取代了象牙和贝壳在牙科填海技术之前使用的材料。第一个牙齿混合物是在19个100年中制成的，其中包含各种金属，包括锡，银和汞。二十世纪有各种关键的进展，包括混合物的产生和树脂基复合材料的呈现，这些复合材料被选为其牙齿阴影外观和胶水的特性，以及在牙科恢复中扩展金属合并的利用。二十末和21世纪中期，在复合音调中进一步发展，重点是扩大的力量，韧性和品味的魅力。此外，使用计算机辅助设计/CAM创新的计算机牙科的形成完全改变了牙齿假体的创建[4]。
基于脑电图的大脑 - 计算机接口...
抽象背景：大脑计算机界面的医疗应用中的进步（如运动图像系统）高度促进使残疾人生活更好。这种系统的挑战之一是实现高分类精度。方法：此处提出了一种具有低计算复杂性的高度准确的分类算法，以对不同的电机成像和执行任务进行分类。对两个脑电图数据集（伊朗大脑 - 计算机界面竞争[IBCIC]数据集和世界BCI竞争IV数据集2A）进行了一项实验研究，以验证该方法的有效性。对于较低的复杂性，除了增加了类可分离性外，还应用了常见的空间模式将64个通道信号降低到四个组件。从这些组件中，首先，在时间和时间域中提取某些功能，接下来，通过采用逐步线性判别分析（LDA）方法，选择它们的最佳线性组合，然后将其应用于训练和测试，包括LDA，LDA，LDA，LDA，随机森林，支持矢量机，以及K最近的邻居。分类策略在二元分类器的结果中进行多数投票。结果：实验结果表明，所提出的算法准确性比第一个IBCIC的赢家高得多。关于世界BCI竞赛的数据集2A，第6和9的受试者获得的结果优于其对手。此外，该算法的平均KAPPA值为0.53，高于第二个竞争者的冠军。结论：结果表明该方法能够以有效和自动的方式对运动图像和执行任务进行分类。
通过脑机接口生成
我们提出了一种实时生成音乐的方法，该方法由从脑电图 (EEG) 估计的用户情感状态驱动。这项工作旨在探索使用传感器数据的实时音乐生成应用策略。应用范围从用于 x-reality 的响应音乐到艺术装置，以及在教学环境中作为反馈的音乐生成。我们在开源平台 OpenViBE 中开发了一个脑机接口。它管理与 EEG 设备的通信并计算相关特征。基准数据集用于评估监督学习方法在价态和唤醒的二元分类任务上的表现。我们还使用减少数量的电极和频带评估了性能，以解决预算较低和环境嘈杂的问题。然后，我们解决了实时音乐生成模型的要求，并提出了对 Magenta 的 MusicVAE 的修改，引入了一个用于控制批次间内存的参数。最后，我们讨论了将所需音乐特征映射到模型的原生输入特征的可能策略。我们提出了一个概率图形模型来模拟从效价/唤醒到 MusicVAE 潜在变量的映射。我们还解决了数据集维度问题，提出了三个概率解决方案。