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FPGA 嵌入式脑机接口系统，支持闭锁症患者的个人自主权
摘要：脑机接口 (BCI) 可以检测特定的脑电图模式并将其转换为外部设备的控制信号，为患有严重运动障碍的人提供与外界沟通和互动的替代/附加渠道。许多基于脑电图的 BCI 依赖于 P300 事件相关电位，主要是因为它们需要的用户训练时间相对较短，并且选择速度更快。本文提出了一种基于 P300 的便携式嵌入式 BCI 系统，该系统通过基于 FPGA（现场可编程门阵列）的嵌入式硬件平台实现，确保灵活性、可靠性和高性能。该系统在用户视觉刺激期间获取脑电图数据并实时处理这些数据，以正确检测和识别脑电图特征。BCI 系统旨在允许用户执行通信和家庭自动化控制。
可详细、轻松地监控和操作 VRV 系统（最多 2 x 64 组/室内机）
智能触摸控制器还提供有关电力比例分配的信息，使管理电力消耗更加容易。可选软件用于计算电力比例分配，可将连接到智能触摸控制器的每个室内机（或组）每小时的电力消耗数据（CSV 格式）保存在专用存储卡上（可存储 13 个月的数据）。然后可以在 PC 或电子表格程序上显示。然后可以根据相应的条件使用不同的会计方法计算消耗率。计算完成后，可以打印账单。
可详细、轻松地监控和操作 VRV 系统（最多 2 x 64 组/室内机）
智能触摸控制器还提供有关电力比例分配的信息，使管理电力消耗更加容易。可选软件用于计算电力比例分配，可将连接到智能触摸控制器的每个室内机（或组）每小时的电力消耗数据（CSV 格式）保存在专用存储卡上（可存储 13 个月的数据）。然后可以在 PC 或电子表格程序上显示。然后可以根据相应的条件使用不同的会计方法计算消耗率。计算完成后，可以打印账单。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
使用...增强地对机通信
地面站与机载站之间的语音通信基于模拟 DSB–AM 调制，使用 117.975–137.000 MHz 频段。为了确保正确理解消息，使用国际民用航空组织 (ICAO) 标准化的特殊用语 [1], [2]。它由一系列关键词组成（例如确认、确认、清除、确认、结束、报告、收到），需要使用特殊的拼写系统，包括字母（A – alpha、B – bravo、C – Charlie、D – delta 等）和数字（4 – fower、9 – niner），数字发音（每个数字单独发音，但允许使用“千”、“百”和“十进制”等词）。为提高可理解性，采用了特殊方案：“复读”—— 按照收到的信息重复此消息，“再说一遍”—— 重复整个传输或上次传输的一部分，“说得慢一点”—— 降低语速，“说两遍”—— 此消息中的每个单词或词组都发音两次。尽管如此，有些消息仍然会被误解，尤其是对于英语有问题的飞行员而言。 以图形方式表示消息的最重要元素（例如，飞行参数的数值，如飞行高度、航向、失控编号）将有助于理解地面站发送的消息。这需要随语音消息传输数字信息。 如何传输此类数字信息
电池操作的耕作机
环境，这对人类健康很危险。为了解决此问题，我们创建了此便携式电源转换器。它是经济的，没有污染。没有理由怀疑农业的新技术，如今，耕种者的工作能力为8至10小时，重量为30至40公斤。此程序包括一个电子转换器。该程序包括链条和链轮，轴承，电动机，自行车轮，轮毂，电池，电气和电缆，安装和连接，框架支撑，螺丝和配件的机械设计和开发。我们在本报告中提出的电耕作非常适合行耕种。这台机器的种植距离为3小时，距离为100米，并使用12伏电池，可以在3至4小时内更换和充电，依此类推。电动机用于机器上。这台机器易于操作，小，易于携带，结构易于维护，易于维护，并且占用了很少的空间。电耕地主要用于在小农场和山区种植种子，也可用于喷洒园艺和粮食作物。比拖拉机相比，较小的农民将养殖用电线杆用于农业。电力的第一个成功示例是电力，电拖拉机。农业是印度经济的骨干，可直接就业人口的69％。是数百万人民的最大就业来源和收入来源，我们的工业产品有一个废物市场。该国的食品谷物生产的两倍从1970 - 71年的5500万吨