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・控制螺旋桨转速和测量容器内的流速,设定螺旋桨推力。保持螺旋桨推力恒定,从未发生空化的状态开始,逐渐降低测量室内部的静压,测量发生尖端涡流空化时的静压。 - 根据测量的静压和螺旋桨运行情况估算实际船速,并评估空化开始速度。
摘要................................................................................................................ i 致谢................................................................................................................... iii 图表列表.............................................................................................................. vii 表格列表.............................................................................................................. ix 公式列表...................................................................................................... xi 缩写列表...................................................................................................... xiii 1 简介......................................................................................................................... 1 1.1 PHM 背景 ............................................................................................. 1 1.1.1 PHM 定义 ...................................................................................... 1 1.1.2 PHM 功能 ...................................................................................... 1 1.2 PHM 优势 ............................................................................................. 2 1.3 PHM 架构 ............................................................................................. 3 1.4 飞机燃油系统和 PHM ............................................................................. 3 1.5 问题陈述 .............................................................................
n 个原始系统的副本。通过假设主要鞍形几何具有 -对称性,可以取商并返回原始几何,直到固定点处的圆锥奇点。它有助于分区函数。可以进行解析延续并得到 RT 公式。
摘要。当代神经科学高度关注机器学习和网络分析的协同使用。事实上,网络神经科学分析大量利用了聚类指标和统计工具。在这种情况下,功能性近红外光谱 (fNIRS) 和脑电图 (EEG) 的综合分析提供了有关大脑电和血流动力学活动的互补信息。证据支持神经血管耦合介导大脑处理的机制。然而,人们对这些技术如何表示特定的神经活动模式还不太了解。在这里,我们使用源空间分析和图论方法,研究了同步 EEG 和 fNIRS 连接组之间、跨频带的静息状态大脑功能网络的拓扑特性。我们观察到,在全局级别分析中,两种模态的小世界拓扑网络特征。边缘分析指出,与 EEG 相比,氧合血红蛋白的半球间连接性增强,且各个频带没有差异。我们的结果表明,从 fNIRS 中提取的图形特征可以反映神经活动的短程和长程组织,并且能够表征静息状态下的大规模网络。需要进一步开发两种模态的综合分析,以充分利用每种模态的附加值。然而,本研究强调,可以采用多模态源空间分析方法来研究健康静息状态下的大脑功能,从而为未来在任务和病理学中的工作奠定基础,并有可能获得神经系统疾病的新型综合生物标志物。
神经反馈被认为是不同精神疾病的潜在补充疗法。这种方法的兴趣在于预测个人表现和结果。在本研究中,我们应用基于功能连接的建模,使用脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 模式来 (i) 研究静息状态连接是否可以预测情感神经反馈任务期间的表现,以及 (ii) 评估预测连接概况在 EEG 和 fNIRS 技术之间的相关程度。在健康受试者的额叶皮质上记录的 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度以及受 alpha 频带调制的 EEG beta 和 gamma 波段(分别为 beta-m-alpha 和 gamma-m-alpha)用于估计来自每种神经成像模式的功能连接。对于每个连接矩阵,采用留一法选择相关边,将其汇总为“连接汇总分数”(CSS),并作为输入提交给支持向量回归器(SVR)。然后,使用训练后的 SVR 模型预测被排除在外的受试者的表现。使用 Pearson 相关性评估两种模态的 CSS 之间的线性关系。预测模型显示平均绝对误差小于 20%,fNIRS 氧合血红蛋白 CSS 与 EEG gamma-m-alpha CSS 显著相关(r = -0.456,p = 0.030)。这些结果支持了任务前电生理和血流动力学静息态连接是神经反馈表现的潜在预测因子,并且是耦合的。这项研究促使使用联合 EEG-fNIRS 连接作为结果预测因子,以及作为功能连接耦合研究的工具。
胃体中的 Cajal 肌间质细胞网络充当着胃的“起搏器”,持续产生约 0.05 Hz 的电慢波,主要通过迷走神经传入神经传递到大脑。最近的一项研究将静息态功能磁共振成像 (rsfMRI) 与同步表面胃电图 (EGG) 相结合,将皮肤电极放置在上腹部,发现 12 个大脑区域的活动与胃基础电节律明显相位锁定。因此,我们探究使用空间独立成分分析 (ICA) 方法估计的大脑静息态网络 (RSN) 的波动是否可能与胃同步。在本研究中,为了确定任何 RSN 是否与胃节律相位锁定,对一名参与者进行了 22 次扫描;在每个会话中,获取两次 15 分钟的 EGG 和 rsfMRI 数据。三个会话的 EGG 数据具有微弱的胃信号而被排除;其余 19 个会话总共产生了 9.5 小时的数据。使用组 ICA 分析 rsfMRI 数据;估计 RSN 时间进程;对于每次运行,计算每个 RSN 和胃信号之间的锁相值 (PLV)。为了评估统计意义,所有“不匹配”数据对(在不同日期获取的 EGG 和 rsfMRI 数据)的 PLV 被用作替代数据来生成每个 RSN 的零分布。在总共 18 个 RSN 中,发现三个与基础胃节律显著锁相,即小脑网络、背部体感运动网络和默认模式网络。肠脑轴负责维持中枢神经系统与内脏之间的内感受反馈,其紊乱被认为与多种疾病有关;脑部 rsfMRI 数据中胃部亚慢节律的表现可能对临床人群研究有用。
摘要:已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而,结果可能无法反映实际的智力生产力,因为设计的任务与办公室工作不同。同时,办公室工作人员有两种心理状态(工作和暂时休息状态),它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态,就能更准确地衡量生产力。在本研究中,作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标(如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图)来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中,作者提取了 6 个特征,即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示,检测准确率为80.2%。该结果显示,生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。
● AI 需要耗费大量的运算资源,例如: Google 可以使用AI 成功辨识照片上的猫,在成功之前让AI 观看了20000000 张有猫的照片,没有高效能硬体的帮助,这样的训练过程必须耗费10 年以上。 ● 由于CPU 制程的进步,再加上用来产生3D 图形的GPU ,使得AI 获得了空前的成功。例如: AlphaGo 从国小的棋力进步到打败世界冠军,只花了短短2 年的时间,当时使用了176 颗GPU ,是一台超级电脑。 ● 2017 年Google 发明了专门为AI 优化的TPU 来取代GPU ,目前只要一台搭载4 TPU 的个人电脑,搭载AlphaZero AI ,训练3 天就可以打败AlphaGo 。
① 参见王行愚 、 金晶 、 张宇等 :《 脑控 : 基于脑 — 机接口的人机融合控制 》, 载 《 自动化学报 》2013 年第 3 期 , 第 208-221 页 。