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工程系“恩佐法拉利”电子...
摩德纳“恩佐法拉利”工程系负责土木与环境工程、计算机工程、电子工程、机械与车辆工程等领域的教学和研究活动。该系将教学、理论与应用研究以及技术转让相结合，为学生提供了新的发展机遇。专门的跨部门中心和孵化器位于同一校园内。该系通过实习办公室，利用与商业协会、个别公司、专业公司、政府机构、基金会以及国内外机构建立的良好关系网络，促进和管理实习机会。在此背景下，与行业协会和个别公司签订框架协议尤为重要，旨在不断追求学习目标并保持大学与公司之间的有效关系。
朱莉·佐勒的声明
亚马逊以三大理念为基础：客户至上、长远考虑和创新意愿。Kuiper 就是我们如何将这些原则付诸实践的一个例子。我们研究了宽带接入的需求，并考虑了我们可以发明什么来帮助传统有线和无线解决方案无法覆盖的客户。Kuiper 就是答案。凭借我们的创新和扩展能力，我们知道我们可以为未服务和服务不足社区的数千万客户提供经济实惠的高速宽带解决方案。亚马逊已在 Kuiper 项目中投资了 100 多亿美元，我们将继续投资于实现愿景所需的基础设施、人员和技术。我们组建了一支由世界一流的科学家和工程师组成的团队；在华盛顿州雷德蒙德建造了一个大型研发和生产设施；购买了 80 多个重型发射装置来部署我们的星座；最近开始在华盛顿州柯克兰建造一个先进的卫星制造工厂，使我们能够每天建造多达四颗卫星。我们的卫星旨在提供与地面网络同等速度、延迟和可靠性的宽带服务，并为几乎全球任何地方的农村和偏远地区提供这种连接。我们的卫星群将服务于个人家庭以及企业、学校、医院、政府机构和其他组织，并为无线运营商提供回程解决方案以扩展 LTE 和 5G 服务。我们不仅致力于创新和服务客户，而且着眼长远。这就是为什么从第一天起，太空安全和可持续性就是我们的核心原则，我们的卫星在设计和建造时既要确保在太空中安全运行，又要在使用寿命结束时迅速报废。
JN_VA_SITE_佐世保.pdf
截至 24 年 12 月 23 日 JN 表格 URL 已更改：https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA-JOB-Opportunities/JN-Forms/
工程系“恩佐法拉利”人工智能...
工程系“恩佐法拉利” 工程系“恩佐法拉利”位于摩德纳，主要负责土木与环境工程、计算机工程、电子工程、机械与车辆工程等专业的教学与研究。该系通过教学、理论与应用研究以及技术转让的协同融合，创造了新的机遇。专门的跨系中心和孵化器位于同一校园内。该系通过实习办公室，利用与商业协会、个体公司、专业公司、政府机构、基金会以及国内外机构建立的良好关系网络，促进和管理实习生的提供。在此背景下，与行业协会和协议的框架协议的实施尤为重要。
语音回忆过程中脑电图音节信息的提取
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EEG测量中的精度和危险
当伯格（Berger）在1929年报道了人类脑浪潮发现时，大众媒体的感觉将其报告为“思想电气记录”，生理学家花了五年时间将其视为“思想的关键记录”，而日本学会认为它是“关键”和阴暗的事物。它在这一特殊特征的开头说：“如果进行测量以捕获生物学现象为生物学信号，则有必要考虑获得的测量值反映的结果反映了什么，并且不反映生物学现象，以及所获得的数据是否与测量目的相匹配。”据认为，伯杰（Berger）从一对放置在头皮上的电极中记录了电活动，精确地记录了放置在头皮上的电极。从我们当前的角度来看，波形是α波本身，表明上蜡和减弱。但是，当时的神经生理学家认为这种缓慢的振动反映了神经系统中的电活动。 在神经系统的电活动是未知的时候，这是不可避免的，除了神经纤维产生的动作电位。此外，媒体以与伪科学设备相同的水平将脑波视为“思维电记录”，该设备可以衡量当时流行的人格和心理能力，也被认为是生理学家与他们距离的距离的原因。 演讲五年后，著名的生理学家和诺贝尔奖获奖者阿德里安（Adrian）和马修斯（Matthews）发表了夺回论文，并在生理学协会进行了公开实验，而伯格（Berger）的“ eeg”被认为是一种反映大脑活动的电动活动，而不是1）。这可能是因为Adrian发现了与水生神经节细胞中类似于α波相似的缓慢的电势波动3）和Goldfish脑干4），实际上观察到眼睛张开和计算任务中α阻断的外观，使他坚信它是脑源性的电活动。 这样，在脑电图被公认为反映大脑活动的电活动之后，它已用于研究癫痫和意识受损（睡眠）。但是，直到今天，他还没有为阐明精神疾病的病理做出太多贡献，精神病学教授伯杰从一开始就一直期望这一疾病。
利用脑电信号进行语音回忆中的单词识别
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语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
