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World File Search System眨眼
基于此编写代码，该代码可以使用按钮进行LED眨眼
您说：基于此：void setup（）{serial.begin（115200）; Pinmode（D2，输出）; Pinmode（D3，输出）; Pinmode（D4，输出）; serial.println（“”）; serial.println（“你好，xiao esp32-c3！"); Serial.println("Welcome to Wokwi :-)"); } void loop() { Serial.println("Red"); digitalWrite(D2, HIGH); delay(500); digitalWrite(D2, LOW); Serial.println("Green"); digitalWrite(D3, HIGH); delay(500); digitalWrite(D3, LOW); serial.println（“蓝色”）；
使用自发性眨眼相关大脑活动来研究移动地图辅助导航过程中的认知负荷
在自然移动地图辅助导航任务中持续评估行人的认知负荷具有挑战性，因为对刺激呈现、人与地图的交互以及其他参与者反应的实验控制有限。为了克服这一挑战，本研究利用导航员在导航过程中的自发眨眼作为连续记录的脑电图 (EEG) 数据中的事件标记，以评估移动地图辅助导航任务中的认知负荷。我们研究了在给定路线上的移动地图上显示不同数量的地标（3 个 vs. 5 个 vs. 7 个）是否以及如何影响导航员在虚拟城市环境中导航时的认知负荷。认知负荷是通过眨眼相关的额中部 N2 和顶枕 P3 的峰值幅度来评估的。我们的结果显示，与显示 3 个或 5 个地标相比，顶枕 P3 幅度增加表明在 7 个地标条件下的认知负荷更高。我们之前的研究已经表明，与 3 个地标条件相比，参与者在 5 个和 7 个地标条件下获得了更多的空间知识。结合当前的研究，我们发现，与 3 个或 7 个地标相比，显示 5 个地标可以提高空间学习能力，而不会在不同城市环境中导航时增加认知负荷。我们的研究结果还表明，在地图辅助寻路过程中可能存在认知负荷溢出效应，即在地图查看过程中的认知负荷可能会影响环境中目标导向运动过程中的认知负荷，反之亦然。我们的研究表明，在设计未来导航辅助设备的显示时，应同时考虑用户的认知负荷和空间学习，导航员的眨眼可以作为有用的事件制造者，以解析反映自然环境中认知负荷的连续人类大脑动态。
FastEMD–CCA 算法用于无监督快速去除脑电图中的眨眼伪影
a 马来西亚霹雳州国油工艺大学健康与分析研究所 b 马来西亚霹雳州国油工艺大学自治系统研究所 c 马来西亚霹雳州国油工艺大学电气与电子工程系 d 马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学神经科学系 e 法国勃艮第大学 ERL VIBOT CNRS 6000 电子、信息与图像实验室 (Le2i)
眨眼mini 2-亚马逊可持续性
我们测量产品的碳足迹的方法？为了达到2040年净零碳的气候承诺目标，我们衡量和估计该Pro Duct的碳足迹，并确定减少其碳排放的机会。我们的生命周期评估（“ LCA”）模型与国际认可的标准保持一致，例如温室气体（“ GHG”）协议产品生命周期会计和报告标准2和国际标准组织（“ ISO”）14067 3。我们的方法论和产品碳足迹结果由碳信任审查，并有合理的保证。所有碳足迹数字都是估计值，随着我们可用的科学和数据的发展，我们不断改善我们的方法论。
使用机器学习的眼睛眨眼识别
Rymec，Ballari Karnataka India隶属于Karnataka India摘要VTU Belagavi摘要：手势是指人体部位的表现力运动，其中具有特定信息要传达给接收者。手势识别是指理解人体部分运动的意义，这涉及手，脸，头部，手臂或身体的运动。人类手势是人们之间非语言互动的一种手段。它们的范围从使用我们的手指向和移动对象的简单动作到表达我们感受并允许我们与他人交流的更复杂的对象。手势在我们的交流中根深蒂固。人类的显着能力是手势识别。另一方面，计算机在人类的发展中发挥了令人难以置信的作用。为在用户和计算机系统之间开发智能和自然接口而付出了巨大的努力。通过语音识别进行了一次长期尝试人类计算机互动（HCI），并且数十年来一直是研究的话题。在语音识别中取得了巨大进展，并且已经部署了一些商业上成功的语音界面。然而，近年来，只是想在HCI中引入其他人类到人类的形式模式，人们一直在增加兴趣。这包括基于人眼运动和眨眼手势的盖子的一类技术。首先尝试解决此问题导致了直接测量手和/或手臂关节角度和空间位置的机械设备。该组最好由所谓的基于手套的设备表示。第二种类型包括非侵入性眼眨眼手势技术，这些技术不包含手上任何设备。图像处理用于此类方法。我们的努力是开发这样的系统，该系统将与计算机通信以控制另一个系统。
2023年2月23日，安东尼眨眼...
2023年2月23日，安东尼·眨眼秘书美国国务院2201 C街西北华盛顿特区20520年，亲爱的秘书眨眼：我写信，我写信，表示对政府最近与congotic of Contogation共和国（DRC）和Zambia签署的政府谅解备忘录（MOU）。1我们必须解决稳定和保护美国矿产供应链的紧迫需求。取而代之的是，本届政府希望从具有可疑记录的国家来源，以环境标准，儿童和奴隶劳动以及腐败。我同意，钴是能源技术的必要组成部分，对于实现该政府到2050年到达零净排放的目标至关重要。2要实现这个雄心勃勃的目标，它将需要大量的风和太阳能生成，电池存储，电动汽车制造等。钴用于电池阴极中，以防止过热。由于风能和太阳能缺乏其他燃料的可分配性，因此电池存储的广泛积累对于电网稳定性至关重要。同时，电动汽车电池中需要钴，以防止沿着道路行驶时燃烧。为了满足这一需求，国际能源机构（IEA）估计，世界必须将钴产量提高60-70％。3然而，依靠刚果民主共和国来满足我们对这种重要矿物的需求，带来了严重的道德冲突和安全风险。例如，大赦国际估计，大约有40,000名男孩和女孩在刚果民主共和国的手工矿工工作，以生产全球日常生活所需的钴。4此外，调查侵犯人权的国际领导人Siddharth Kara先生谈到了他在刚果的第一手经历：
基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全运行。准确、快速地检测操作人员的疲劳状态对安全运行具有重要意义。本研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、特定时间内闭合的帧数（PERCLOS）趋势和鼠标速度变化来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作的实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判定。根据判定结果，对数据样本赋予标记的疲劳等级。然后，利用监督学习技术对不同等级的疲劳样本数据进行识别。采用监督学习对操作人员不同疲劳程度进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼睛、鼠标、眼睛加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在上述多个指标的组合中表现最佳。其准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。
文章基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全操作，准确快速地检测操作人员的疲劳状态对安全操作具有重要意义。研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、规定时间内闭合的帧数（PERCLOS）和鼠标速度变化趋势来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判断。根据判断结果对数据样本赋予疲劳等级标记。然后，利用监督学习技术识别不同等级疲劳样本的数据，利用监督学习对操作人员的不同疲劳等级进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼、鼠标、眼加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在以上多个指标的组合中表现最佳。它的准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。