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World File Search System符号语言
Lobish：使用基于通道的变换和模式解释语言检测中的脑电信号的符号语言
摘要：脑电图 (EEG) 信号包含有关大脑状态的信息，因为它们反映了大脑的功能。然而，手动解释 EEG 信号既繁琐又耗时。因此，需要使用机器学习方法提出自动 EEG 翻译模型。在本研究中，我们提出了一种创新方法，以实现高分类性能和可解释的结果。我们引入了基于通道的变换、通道模式 (ChannelPat)、t 算法和 Lobish（一种符号语言）。通过使用基于通道的变换，EEG 信号使用通道的索引进行编码。所提出的 ChannelPat 特征提取器对两个通道之间的转换进行编码，并用作基于直方图的特征提取器。采用迭代邻域分量分析 (INCA) 特征选择器来选择最具信息量的特征，并将所选特征输入到新的集成 k 最近邻 (tkNN) 分类器中。为了评估所提出的基于通道的 EEG 语言检测模型的分类能力，收集了一个包含阿拉伯语和土耳其语的新 EEG 语言数据集。此外，还引入了 Lobish，以便从所提出的 EEG 语言检测模型中获得可解释的结果。所提出的基于通道的特征工程模型被应用于收集的 EEG 语言数据集，实现了 98.59% 的分类准确率。Lobish 从大脑皮层提取有意义的信息以进行语言检测。
对语言翻译的深度学习实施...
摘要本研究旨在在分析手语动作中实施深度学习技术，以在日常对话环境中自动翻译为爪哇人。印尼手语（Bisindo）被选为研究对象，因为将其转化为口语。Yolo方法用于在实时视频中检测手语动作，并将其转换为Javanese。注释的手语数据用于训练系统，从而产生准确的翻译结果。的发现表明，该系统以高精度和速度成功检测和翻译了手语，平均检测时间小于150 ms。这项研究有望增强残疾人的沟通可及性，并创造机会为其他符号语言开发类似的应用。
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
使用机器的实时手语翻译器...
413304通讯电子邮件：pradnyaanilrepal28@gmail.com，nikitapore305@gmail.com，akankshapasale@gmail.com，rutujathengal401@gmail.com，swatiambule9518@gmail.com摘要：在当今的Interconconnectent Evernalconnectent，fordemental fundamentals fundamentals fundamentals fundainsental。对于聋人和静音社区，与那些不了解手语的人进行交流是具有挑战性的。为了弥合这一差距，我们提出了一个Web应用程序，将手语翻译成口语或书面语言，反之亦然。用户用相机捕获手势，而我们的系统（由Tensorflow和Advanced Image处理供电）将其转换为连贯的文本。支持各种符号语言和口语，它可以实现实时的双向通信。这种创新的解决方案通过赋予聋人与静音社区与普通人群之间有意义的互动，通过实时沟通和教育计划来促进理解和融合来促进包容性。关键字：包容性交流，AI驱动，手语翻译，Web应用程序，聋哑和静音社区。
经验、意识和知觉
摘要。本文提出了一种进化的观点，以更恰当地区分经验、意识和知觉。经验可以定义为与特定模式匹配密切相关的特征，这种特征至少在分子水平上已经显现出来。意识可以被视为动物神经脑中一个或多个中心、最终模块的特殊经验。意识就是经验之于动物。最后，意识可以定义为反思性意识。反思性意识的能力与动物和人类意识截然不同，取决于符号语言提供的单独参考框架的可用性。因此，文字使反思性意识（一种特殊且不常见的意识形式）成为可能。意识可以定义为通过考虑（即思考经验本身）而引起的经验。如果说解释意识是一个难题，那么这实际上必须被视为在试图解释基本经验时已经遇到的难题，因为它的性质仍然难以捉摸。
Metalo：从分子相互作用图中提取的逻辑模型的代谢分析
摘要：分子相互作用图（MIMS）是静态图形表示，描绘了可以使用系统生物学图形符号语言之一形式化复杂的生化网络。不管它们对各种生物学过程的广泛覆盖范围如何，它们都受到动态见解的限制。但是，MIM可以用作开发动态计算模型的模板。我们提出了Metalo，这是一个开放源Python软件包，它可以通过使用通用核心代谢网络的过程说明MIMS推断出布尔模型的耦合。Metalo提供了一个框架来研究信号级联反应，基因调节过程和中央能量生产途径的代谢频道分布的影响。Metalo通过识别陷阱空间来构成布尔模型的异步渐近行为，并提取代谢约束，以将通用代谢网络上下文化。Metalo能够处理大型布尔模型和基因组级代谢模型，而无需动力学信息或手动调整。Metalo背后的框架可以深入分析调节模型，并且可以使无问题的生物领域中缺少OMICS数据，以使通用代谢网络与不当自动重建以及/或疾病特异性新代谢网络的自动重建。Metalo可从https://pypi.org/project/metalo/获得GNU通用公共许可证v3条款。
通过计算机理解逻辑推理...
摘要 本学术研究旨在扩展对计算机系统中逻辑推理的理解。随着应用程序的不断创新，现代技术创新创造了计算机软件，使人们只需单击按钮即可完成日常工作。在计算机工程领域，获得逻辑推理能力对于应变和建立技术解决方案至关重要。通过技术的创新和进步，应用程序开发人员继续为进步伸出了轻松之手。这种轻松之手通过提供便利的应用程序来标记。获得逻辑应用程序的组件是传感器、粗糙集理论、空间图像和人工智能。 关键词：逻辑、计算机系统、应用程序、进步。 1. 简介 在不断的技术进步和进步中，世界各地目前都需要多样化、富有创造力和聪明的问题解决者。计算机工程领域培训个人帮助构建和创新计算机的不同组件。这门工程学科旨在确保计算机的所有各种元素能够很好地结合在一起，并有助于提高用户的工作效率 [1]。根据计算机工程，逻辑性是一种创建推理来证明另一个陈述的能力。提高逻辑推理能力可以帮助人们在这个工程领域取得成功，因为在设计程序时，逻辑通常用于理解和正确使用符号语言 [2]。对于所有职业来说，逻辑思维能力都被认为对工作环境至关重要。任何职位的员工都可能被要求找到某些问题的解决方案，而这些问题可能是他们专业领域与生俱来的；因此，工作场所中逻辑思维技能利用得越多，员工决策过程的生产力就越高，错误就越少 [3]。但在以逻辑技能为目标的计算机系统的帮助下，用户可以准确地将交给他们的问题或一组