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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
通过部分芯鞘混溶性提供的最小能量界面实现芯功能化同轴纤维的稳定电纺丝
摘要：芯鞘电纺丝是一种生产含有一种或多种封装功能材料的复合纤维的强大工具，但许多材料组合很难甚至不可能一起纺丝。我们表明，成功的关键是确保明确界定的芯鞘界面，同时保持该界面上恒定且最小的界面能。使用热致液晶作为模型功能芯，使用聚丙烯酸或苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物作为鞘聚合物，我们研究了使用水、乙醇或四氢呋喃作为聚合物溶剂的影响。我们发现理想的芯和鞘材料是部分可混合的，其相图显示内部可混合间隙。完全不混溶会产生相对较高的界面张力，这会导致芯断裂，甚至阻止芯进入产生纤维的喷射流，而在完全混溶的情况下，由于缺乏明确的界面，会消除芯-鞘形态，并将芯变成鞘溶液的凝固浴，导致泰勒锥中过早凝胶化。此外，为了最大限度地减少由于局部界面张力变化而导致的泰勒锥中的马兰戈尼流，在纺丝之前应在芯中添加少量鞘溶剂。我们的发现解决了长期以来关于在芯-鞘静电纺丝中选择芯和鞘流体的指导方针的困惑。这些发现可以应用于除本文研究的材料组合之外的许多其他材料组合，从而能够制备出具有广泛兴趣和应用潜力的新型功能复合材料。■ 简介
芯纱对电活性聚合物涂层纱线执行器线性驱动的影响
智能纺织品将传统纺织品的特点与智能材料（如机电活性聚合物）的良好特性相结合，从而形成纺织品执行器。纺织品执行器由单个纱线执行器组成，因此了解它们的电化学机械行为非常重要。在此，本研究调查了构成纱线执行器核心的商用纱线的固有结构和机械特性对基于导电聚合物的纱线执行器的线性驱动的影响。商用纱线涂有聚（3,4-乙烯二氧噻吩）-聚（苯乙烯磺酸盐）（PEDOT：PSS）以使其具有导电性。然后在受控条件下将提供机电驱动的聚吡咯 (PPy) 电聚合在纱线表面上。在等渗和等距条件下，在水性电解质中研究了纱线执行器的线性驱动。纱线执行器产生高达 0.99% 的等渗应变和 95 mN 的等距力。本研究实现的等距应变比之前报道的纱线致动器高出十倍和三倍以上。等距驱动力比我们之前的结果增加了近 11 倍。最后，引入了一个定性机械模型来描述纱线致动器的驱动行为。纱线致动器产生的应变和力使它们成为可穿戴致动器技术的有希望的候选者。
中芯国际
关于 SOS International 自 1989 年以来，SOS International (SOSi) 一直提供专业服务，支持美国的国家安全利益及其盟友的安全和稳定需求。SOSi 通过创新研究、分析和应用技术促进公共安全和国家安全。SOSi 在国防和情报工作的关键领域开展研究和分析，为选定的国家和国土安全组织提供高级系统工程服务，并为政府和商业消费者生产硬件和软件产品。该项目由 SOSi 的情报解决方案组进行。我们的员工都是经验丰富的、具有高级语言技能的合格分析师，我们的使命是为美国情报界、国防部和联邦执法部门的收集、分析和运营活动提供尖端、开源和文化情报支持。意见可发送给 SOSi 的情报整合总监 James Mulvenon 博士。 James Mulvenon 博士 情报整合总监 情报解决方案组 SOS International, LLC 2650 Park Tower Drive, Suite 300 Vienna, VA 22180 电话：571-421-8359 电子邮件：James.Mulvenon@sosi.com
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脑芯控股有限公司
在澳大利亚证券交易所上市的 BrainChip (ASX:BRN) 正在将一项革命性的神经形态技术商业化。这款名为 Akida 的处理器是添加到计算机芯片中的专有知识产权 (IP)，使芯片能够以类似于生物大脑的方式进行 AI 推理。Akida 的独特之处在于它能够利用稀疏性高效处理数据，从而消除不必要的计算，提高能效和性能。因此，Akida 不需要持续的互联网连接，从而大大降低了延迟。换句话说，与当今基于软件、耗能且在云端运行的人工智能 (AI) 解决方案相比，Akida 的决策速度要快得多。而且由于 Akida 处理数据的方式与人脑相同，因此即使芯片已经“在现场”部署，它也可以自主学习，从而不断改善结果。