XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System波塞冬
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
博士阿东·何塞
• 博士学位（物理学）（2019-22）圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 论文题目：“Eu 3+ /Nd 3+ /Er 3+ /Sm 3+ /Dy 3+ 激活多组分硼硅酸盐玻璃的发光特性和能量传递机制” 指导老师：PR Biju 教授（博士） • 哲学硕士（物理学）88% 2015-16 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学硕士（物理学）83% 2012-14 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学学士（物理学）84% 2009-12 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 12 年级（科学）82% 2009 圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 • 10 年级 88% 2007 年圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 研究经历
博士阿东·何塞
• 博士学位（物理学）（2019-22）圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 论文题目：“Eu 3+ /Nd 3+ /Er 3+ /Sm 3+ /Dy 3+ 激活多组分硼硅酸盐玻璃的发光特性和能量传递机制” 指导老师：PR Biju 教授（博士） • 哲学硕士（物理学）88% 2015-16 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学硕士（物理学）83% 2012-14 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 理学学士（物理学）84% 2009-12 圣雄甘地大学，科塔亚姆，印度 • 12 年级（科学）82% 2009 圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 • 10 年级 88% 2007 年圣彼得 HSS Elanji，埃尔讷古勒姆，印度 教学/指导经历
塞南大学
塞姆南大学的最初核心成立于 1975 年，当时成立了塞姆南高等教育中心。该中心占地 5000 平方米，有 580 名学生就读七个专业（副学士学位）。伊斯兰革命胜利后，该中心进行了广泛而根本性的改革。1989 年，塞姆南高等教育中心以塞姆南高等教育综合体的新名称开始运作，同时将其电子和民用课程提升至学士学位水平。最后，随着工程学院、师范学院和兽医学院的开设，塞姆南高等教育综合体于 1994 年更名为塞姆南大学。目前，塞姆南大学有超过 15,000 名学生，他们就读于 60 个可获得学士学位 (BS) 的课程、95 个可获得硕士学位 (MSc.) 的课程和 55 个博士学位课程。目前，大学设有 25 个院系、2 所学院、2 个研究所、9 个研究小组、1 个科技园区和 1 个先进技术孵化中心。大学拥有 320 名全职学术成员。大学位于塞姆南市东北部，占地 800 公顷。图书馆、计算机中心、体育馆、餐厅、咖啡厅和几间宿舍是大学的其他设施。由于塞姆南大学相对年轻且刚刚成立，因此仍在扩建和建设中。大学拥有 320 名全职学术成员。大学位于塞姆南市东北部，占地 800 公顷。图书馆、计算机中心、体育馆、餐厅、咖啡厅和几间宿舍是大学的其他设施。由于塞姆南大学相对年轻且刚刚成立，因此仍在扩建和建设中。
标量波计算的未来
随着技术继续以惊人的速度发展，计算的未来正在呈现令人兴奋的新维度。该领域最有前途和最有趣的新兴技术之一是标量波，这一概念挑战了传统的计算范式。标量波具有革命性计算、通信和各种其他应用的潜力，因为它具有即时数据传输、降低能耗和抗电磁干扰等优势。在本文中，我们将探索标量波的世界，并深入探讨其重塑计算未来的潜力。标量波，也称为纵波，是一种电磁波，在几个基本方面与传统的横波不同。横波沿垂直于其运动的方向振荡，而标量波沿其传播方向振荡。这一独特特性使它们与众不同，并提供了大量应用和优势。标量波最早由著名科学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦于 19 世纪中叶提出，但直到 19 世纪末 20 世纪初尼古拉·特斯拉的发现，标量波才开始受到重视。特斯拉对非赫兹波（即不受光速限制的波）的概念很感兴趣，他相信标量波可以提供革命性的可能性。然而，他的工作在很大程度上仍然不为人知，直到最近几年，这一概念才开始受到关注 [1]。
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。