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关于我们在创新领域的活动,2023年,CNIO提交了7项优先专利申请,2份国际扩展的PCT申请以及3个国家阶段。我们在促进与行业合作的努力通过与药品和生物技术领域的主要合作伙伴的研究协议获得了超过400万欧元的股份。与国际实体建立了与私营部门的CNIO协议的63%。此外,从2023年量化的CNIO资产许可(对应于2022年的销售额)中获得的特许权使用费的净收入达到164万欧元,这比上一年所达到的水平增加了26%。此外,根据我们的研究活动的结果,在2023年成立了一家新的衍生公司。因此,CNIO与FundaciónParala laresportionaciónBiomédica医院12 de Octubre(fibh12o)一起参加了一家新公司TNC Terapia。这两个机构都是Lumica技术的共同所有人,旨在将精确营养用作针对癌症的治疗工具,并源自Miguel A. Quintela领导的乳腺癌临床研究部门的工作。这些
RECENT TEACHING ACTIVITY Academic Year 2017/2018 – Bachelor's Degree in Mathematics - 2nd year - Mathematical Physics Academic Year 2017/2018 - Bachelor's Degree in Physics - 2nd year - Analytical Mechanics Academic Year 2018/2019 - Bachelor's Degree in Mathematics - 2nd year - Mathematical Physics I Academic Year 2018/2019 - Bachelor's Degree in Physics - 2nd year - Analytical Mechanics Academic Year 2019/2020 - Bachelor's Degree in Mathematics - 3rd year - Mathematical Physics II Academic Year 2019/2020 - Bachelor's Degree in Physics - 2nd year - Analytical Mechanics Academic Year 2020/2021 - Bachelor's Degree in Mathematics - 3rd year - Mathematical Physics II Academic Year 2020/2021 - Bachelor's Degree in Physics - 2nd year - Analytical Mechanics Academic Year 2021/2022 学年 - 数学学士学位 - 第 3 年 - 数学物理 II 2021/2022 学年 - 物理学学士学位 - 第 2 年 - 分析力学 2022/2023 学年 - 数学学士学位 - 第 3 年 - 数学物理 II 2022/2023 学年 - 学士学位 - 第 2 年 - 分析力学 研究活动和主题 现任卡塔尼亚大学数学与计算机科学系数学物理学教授。在他的科学活动期间,他发表了大约 50 部著作,主要涉及以下问题:
通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系,伊拉克巴格达大学。电子邮件:316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面(BCI)的机制已成为现实。脑电图(EEG)已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上,这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是,随着技术的进步,Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本,易于便携的基于EEG的消费级设备,这些设备可用于游戏,教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分,以及它如何证明对患有严重运动障碍,康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM,K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性,最大重叠离散小波变换(MODWT)用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机(SVM),K-Nearest邻居,并优化决策树加载特征向量。关键字:EEG,BCI,运动图像,MODWT,SVM,K-NN,决策树,Emotiv Epoc+
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b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究,近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说,设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度,表示为 i ( H, G ),是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ,设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时,此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ,让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图,使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形,即星形 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想,Huang [10] 扩展了他们的结果,确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性,表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意,由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性,因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ,使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地,Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ,即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16,猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5,这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。