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World File Search System时间选择
基线时间选择对基于运动图像的BCI
摘要 - 基于运动图像的大脑计算机界面（MI-BCIS）是神经技术，可利用运动皮质上的感觉运动节奏的调节，分别称为事件相关的去同步（ERD）（ERD）和综合化（ERS）。ERD/ERS的解释与用于估计它们的基线的选择直接相关，并可能导致误导ERD/ERS可视化。实际上，在BCI范式中，如果两次试验被几秒钟分开，则将基线接近上一个试验结束的基线可能会导致ERD的过度估计，而将基线的基线太接近即将到来的试验可能会导致ERD估计不足。在MI-BCI研究中，这种现象可能会引起对ERD/ERS现象的功能误解。这也可能会损害MI与REST分类的BCI性能，因为这种基准通常被用作静止状态。在本文中，我们建议研究几个基线时间窗口选择对ERD/ERS调制和BCI性能的影响。我们的结果表明，考虑选定的时间基线效应对于分析MI-BCI使用过程中ERD/ERS的调制至关重要。
通过连续时间选择均值 - 变化投资组合...
强化学习（RL）是机器学习中的一个活跃子区域，已成功应用于解决复杂的决策问题，例如玩棋盘游戏[31，32]和视频游戏[22] [22]，自主驾驶[18，21]，以及最近，将大型语言模型和文本生成模型与人类的preference preferfection and-to anclight [18，21]。RL研究主要集中在离散时间和空间中的马尔可夫决策过程（MDP）上。有关MDP的理论和应用的详细说明，请参见[34]。Wang，Zariphopoulou和Zhou [40]是第一个使用受控扩散过程的RL制定和开发RL的熵调查的，探索性控制框架的人，该过程固有地与连续状态空间和可能的连续作用（可能连续的动作（控制）空间）。在此框架中，随机放松控制被用来表示探索，从而捕获了RL核心的“反复试验”概念。随后的工作旨在通过Martingale方法[14、15、16]和政策优化在连续时间内为无模型RL奠定理论基础[44]。在这里，“无模型”是指潜在的动力学是扩散过程，但是它们的系数以及奖励函数是未知的。[14，15，16]的关键见解是，可以从基于连续时间RL的Martingale结构中得出学习目标。这些论文中的理论结果自然会导致一般RL任务的各种“无模型”算法，因为它们直接直接学习最佳策略而无需尝试学习/估计模型参数。这些算法中的许多算法恢复了通常以启发式方式提出的MDP的现有RL算法。然而，对MDP的RL研究占据了中心阶段的算法的融合和遗憾分析仍然缺乏扩散率。To our best knowledge, the only works that carry out a model-free convergence analysis and derive sublinear regrets are [12] for a class of stochastic linear–quadratic (LQ) control problems and [11] for continuous-time mean–variance portfolio selection, both of which apply/apapt the policy gradient algorithms developed in [15] and exploit heavily the special structures of the problems.本文的目的是通过对[16]中引入的（小）Q学习的定量分析以及通常非线性RL问题的相关算法来填补这一空白。（big）Q-学习是离散时间MDP RL的关键方法，但Q功能在连续的时间内崩溃，因为它不再依赖于时间步长无限时间小时的操作。[16]提出了Q功能的概念，Q功能是Q功能在时间离散化方面的第一阶导数。
通过智能电表建模并预测能源使用情况...
图 31 a) 模拟引擎时间选择，b) 我的设计默认时间是 30 分钟间隔，c) 房屋项目数据输入字段，d) 需求响应模拟事件数，e) 公用事业费率设置 ......................................................................................................................................................... 86
铅酸电池的电池充电系统
借助电池充电系统Selectiva 3.0，Fronius提供了市场上最先进的解决方案之一。已验证的主动逆变器技术保证了最佳且温和的充电，而创新的RI-Charging Process则将充电特性适应了每个电池的年龄，温度和电荷状态。受益于明显更长的电池寿命和更少的能源成本。Selectiva 3.0可从1、2、3、8至16 kW获得。完整的Selectiva 3.0投资组合由几种型号组成，您可以根据电池的电压，容量和充电时间选择最适合的型号。
AEROBAR® 5225 - 朗泰克
Simco-Ion 的独立数字 AeroBar 型号 5225S 电离棒经过专门设计，可提供高性能，且集成和操作简单。可调节、精确、易于使用的数字设置使 AeroBar 可用于多种应用，从内部工具到工作站和洁净室区域。电离模式、输出电压和时间选择提供了多功能性，可满足静电荷中和要求。空气动力学设计和与洁净室兼容的材料使型号 5225S 能够在微环境和洁净室中提供完整而高效的电离，而不会干扰层流气流。型号 5225S AeroBar 设计为独立系统运行，内部维护关键设置，从而确保每次启动系统时都能持续保持最佳性能。使用红外手持遥控器可以轻松设置和调整 AeroBar。FMS 输出允许轻松硬连线集成到设施警报系统。
展商招股说明书
申请流程 – 具有优先积分的参展商的预售 ASN 展品销售团队将与 2021 年、2022 年和 2023 年累积了 ASN 优先积分的公司联系，了解 2024 年的空间选择。所有预约将根据优先积分排名分配。 请让您的 IT 部门将 service@mapyourshow.com、exhibits@asn-online.org、asn-online.org 域和 mapyourshow.com 域添加到您的安全发件人列表中，以确保您收到预约日期/时间分配电子邮件。详细指示将通过电子邮件发送给档案中的主要联系人。 请务必在指定的预约日期/时间选择您的展位。在指定的预约日期/时间之前，您将无法登录预订展位。错过预约时间的公司将失去根据参展商在优先积分选择列表中的优先顺序选择空间的能力。如果您无法赴约，您仍然可以在预约时间过后登录以确保您的展位。但请注意，空间选择仍将继续进行。
GIMIS：通过运动想象选择进行凝视输入
在 Fitts 定律实验中，开发了一种混合凝视和脑机接口 (BCI) 来完成目标选择。该方法 GIMIS 使用凝视输入来控制计算机光标以指向目标，并通过 BCI 使用运动意象 (MI) 执行点击以选择目标。一项实验 (n = 15) 比较了三种运动意象选择方法：仅使用左手、使用腿以及使用左手或腿。后一种选择方法（“任一”）具有最高的吞吐量（0.59 bps）、最快的选择时间（2650 毫秒）和 14.6% 的错误率。随着目标宽度的增加，瞳孔大小显著增加。我们建议使用大目标，这显著降低了错误率，并使用“任一”选项进行 BCI 选择，这显著提高了吞吐量。与停留时间选择相比，BCI 选择速度较慢，但如果凝视控制正在恶化，例如在 ALS 疾病的晚期阶段，GIMIS 可能是一种逐步引入 BCI 的方法。
用于医疗监测的无线体域传感器网络中的多路径路由
摘要：移动性和低能耗被认为是医疗监测系统 (HMS) 中使用的无线体域传感器网络 (WBASN) 的主要要求。在 HMS 中，使用能量有限的电池供电传感器节点来获取有关身体的重要统计数据。因此，需要节能方案来保持传感器节点的长期稳定连接。空闲监听、过度传输和接收控制消息、数据包冲突和数据包重传以及路径选择不当等活动会消耗大量能量，这可能会导致更多的能量消耗。自适应调度与节能协议的结合可以帮助在适当的时间选择合适的路径，以最大限度地减少控制开销、能耗、数据包冲突和过度空闲监听。本文提出了一种基于区域的节能多路径路由 (REMR) 方法，该方法将整个传感器网络划分为簇，最好有多个候选簇来代表每个簇。簇代表 (CR) 通过各种簇路由数据包。对于路由，需要考虑每条路径的能量需求，并选择能量需求最小的路径。同样，对于数据包路由，需要考虑端到端延迟、更高的吞吐量和数据包投递率。