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World File Search System检测信号
使用极低频磁异常检测信号进行船舶检测
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通过ECG监测的心脏病分类...
过滤以增强信号，并进行疾病鉴定的分类。2。用于过滤ECG数据的常规神经网络Jon Son等人，使用常规网络进行ECG数据过滤国际会议。过滤嘈杂的心电图信号已通过常规神经网络有效完成。通过对嘈杂和清洁的信号进行培训，这些网络具有降级和提高ECG数据质量的能力。熟练的网络能够有效消除人工制品并提高信号质量，从而促进疾病识别。3。ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。 分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。 使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。 心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要ECG中的细分和边缘检测信号Zhang等，《成像与健康信息学杂志》。分割技术对于获得特定的ECG信号组件（例如P波，T波和QRS复合物）至关重要。使用边缘检测方法，可以找到分段信号中的边界和特征，从而可以进行更彻底的分析和提取。心脏是身体的重要器官，心脏病的识别和诊断至关重要
开发用于检测被困的递归机器学习模型
在全球范围内和不同频率下，发生了许多天然灾难，包括地震，火灾事故，野火，洪水，海啸和火山活动。这些事件导致建筑物和其他人造基础设施崩溃。在紧急情况下寻找和定位受害者是最艰巨的任务之一，尤其是当受害者被埋葬在碎片下时。必须在现代发展救灾技术。即使已经以生命体征，图像和信号处理以及基于机器学习的救灾技术进行了进步，但必须做更多的工作，尤其是在像非洲这样的地区经常发生建筑物倒塌的地区。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。循环。这项工作使用非视线（NLOS）人类检测信号数据集来改善建筑物崩溃后的分类和本地化。已经检查了23,552个实例后，使用递归特征消除（RFE）实现了尺寸的降低。减少的数据集的支持向量机（SVM）分类产生的精度为82.76％。使用尖端方法的比较评估显示了所提出的方法的成功程度；这些方法改善了搜索和救援（SAR）操作的理论基础和实际应用。关于结构崩溃后受害者预测，认同和本地化的实际方法，这些发现对搜救（SAR）团队具有重要意义。
基于脑电图的大脑 - 机器界面的老年人：文献评论
摘要：衰老过程是一种多方面的现象，影响认知影响和身体功能以及与环境的相互作用。尽管主观认知能力下降可能是正常衰老的一部分，但由于痴呆症患者的神经认知障碍中存在认知障碍，因此对认知障碍存在负面变化，功能能力最大。基于脑电图的大脑 - 机器界面（BMI）用于帮助老年人进行日常活动，并通过神经透明度应用来改善其生活质量。本文提供了用于帮助老年人的BMI概述。考虑了有关用户需求的技术问题（检测信号，提取功能，分类）和与应用程序相关的方面。
通过...
摘要 - 我们考虑在太空中检测GNSS接收器的SPOOFIF攻击的问题，绕地球绕着地球绕。由于空间中的接收器无法利用所谓的机会信号的存在，因此必须依靠检测信号本身中的异常并检查其测量值与计算的轨道位置的一致性。我们考虑三个不同的一致性检查：在前端的总收到的GNSS信号功率上；从每个卫星发出的信号的估计载体与噪声比（C/N 0）上；在最终计算的位置在接收器输出处。此外，我们设计了一种融合方法，该方法结合了三个检查中的软输出，以提供更可靠，更强大的检测。在现实的模拟环境中测试了所提出的技术，表明尽管位置一致性检查是迄今为止最可靠的，但来自所有这三个的软信息的正确融合允许在不同条件下进一步提高检测率。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
合成基因电路工程的机器学习
合成生物学利用工程原理来编程生物学，并在医学，能源，食物和环境中采用新功能。合成生物学的一个主要方面是创建合成基因回路 - 能够执行操作，检测信号和调节细胞功能的工程生物回路。它们的开发涉及大型设计空间，在电路组件和宿主蜂窝机械之间具有复杂的相互作用。在这里，我们讨论了机器学习在解决这些挑战中的新兴作用。我们表达了机器学习如何增强合成基因电路工程，从单个组件到电路级的方面，同时突出相关的挑战。我们讨论了将机器学习与机械建模相结合的潜在混合方法，以利用基于机制的模型的规定能力来利用数据驱动模型的优势。机器学习及其与机械建模的集成有望提高合成生物学，但是要努力实现其潜力，需要克服挑战。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
在低温温度下电磁设备中的热噪声
摘要超导量子计算机所基于的量子位（Qubits）的能量尺度与具有GHz频率的光子相对应。Gigahertz结构域中光子的能量太低，无法通过嘈杂的室温环境传输，在这些环境中，信号会在热噪声中丢失。光学光子具有更高的能量，并且可以使用高度有效的单光子检测器来检测信号。从微波炉转移到光学频率是量子设备的潜在启用技术。但是，在这样的设备中，光泵可以是热噪声的来源，从而降低了实现。输入微波状态与输出光学状态的相似性。为了研究这种效果的幅度，我们基于基于硝酸锂低语图库模式谐振器的电透射器的亚kelvin热行为进行了建模。我们发现，连续泵有最佳的功率水平，而泵的脉冲操作增加了转换的确定性。