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World File Search System电类
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
多功能电致变色器件
电致变色 (Electrochromic, EC) 是材料的光学属 性 ( 透过率、反射率或吸收率 ) 在外加电场作用下发 生稳定、可逆颜色变化的现象 [1] 。 1961 年 , 美国芝 加哥大学 Platt [2] 提出了 “ 电致变色 ” 的概念。到 1969 年 , 美国科学家 Deb [3] 首次报道了非晶态三氧化钨 (Tungsten Trioxide, WO 3 ) 的电致变色效应。随后 , 人 们开始对电致变色材料进行了广泛而深入的研究。 20 世纪 80 年代 , “ 智能窗 ” 概念提出后 [4] , 由于节能环 保、智能可控等优点 , 形成一波新的电致变色技术研究 热点 [5-10] 。随着研究的深入 , 特别是纳米技术的快速 发展 , 器件性能得到了大幅的提升 ( 图 1(a)) [11-13] , 电 致变色器件 (Electrochromic Device, ECD) 也逐渐实现 了产业化应用。 根据材料种类不同 , 电致变色材料可大致分为 有机电致变色材料和无机电致变色材料。相较而言 , 有机电致变色材料具有变色速度快、柔性好、可加 工性强和颜色变化丰富等优点 , 主要包括导电高分 子、紫罗精类小分子和金属有机螯合物等 [14] 。无机 电致变色材料具有光学对比度高、光学记忆性好和 环境稳定性高等优点 , 主要包括过渡金属氧化物以 及普鲁士蓝等 [15] 。目前 , 电致变色器件的结构主要 为类三明治结构 , 由两个透明导电层中间夹一层电 致变色活性层构成。根据电致变色材料种类不同 , 电致变色活性层可分为整体结构和分层结构。整体 结构是电致变色材料与电解质相互混合为一层 , 这 类结构主要针对紫罗精等小分子有机物。这类器件 在外加电场作用下 , 有机小分子扩散到电极表面或 以电解质中氧化还原剂为媒介发生氧化还原反应而 实现颜色变化 [16] 。分层结构是电致变色材料、电解 质和对电极 ( 或叫离子储存层 ) 依靠界面接触分层 ,
本文综述了结构磁共振成像在常见神经精神类疾病中的应用
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三维导电聚合物微纳电极在脑类器官研究中的应用与展望
在脑类器官中[58]。 （f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。 （g）成像在脑类器官中[58]。（f）TPP制造光子晶体微纳米传感单元[59]。（g）成像
GIIST_潜在导师名单_博士联合项目_2425.xlsx
类脑计算是借鉴脑科学基本原理，打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面：研究类脑计算架构、模型和算法，探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论；借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制，逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型；构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面：基于新材料和新技术，研究新型高性能类脑神经器件，解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点；研究基于类脑神经器 件的网络架构，构建大规模阵列，开展外围电路的研发与设计；研究基于新型类脑器件的感知和计算架构，发展感存、存算、感存算 一体系统。
电 - ...在...
摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。