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大帽核心策略2024-2
†每单位的历史12个月分布和信托中包含的证券的每个历史12个月分布率仅用于说明目的，并不表示信托的实际分布或分配率。每单位金额的历史12个月分配是基于信托信托存款日期之前12个月内包含的证券支付的实际分配的加权平均值，并减少了在投资信托时会产生的费用和费用的效果。每个历史悠久的12个月分配率都是通过将历史的12个月分配金额除以信托的初始$ 10公开发行价格来计算的。不能保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。由于某些可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化，信托基金支付的分布以及相应的费率可能高于或低于所显示的图片，实际支出，货币付出的实际费用，货币流量，销售信托证券的销售和信托销售费用或信托销售费用，或信托销售费用，或者在销售中销售，或者，销售费用或信托费用，或者在销售费用上，或者销售的销售额或变体，或者呼吁的销售，或者呼吁销售的销售。到期或在信托中出售证券。信托中某些证券进行的分配可能包括非平常收入。*增强的指数策略是指由Invesco Capital Markets，Inc。赞助的单位投资信托策略，该策略试图通过投资来自同一指数的客观选择的股票来优于指数。
大帽核心策略2024-1
†每单位的历史12个月分布和信托中包含的证券的每个历史12个月分布率仅用于说明目的，并不表示信托的实际分布或分配率。每单位金额的历史12个月分配是基于信托信托存款日期之前12个月内包含的证券支付的实际分配的加权平均值，并减少了在投资信托时会产生的费用和费用的效果。每个历史悠久的12个月分配率都是通过将历史的12个月分配金额除以信托的初始$ 10公开发行价格来计算的。不能保证信托中包含的证券的发行人将来会宣布股息或分配。由于某些可能包括但不限于发行人支付的股息或分配的变化，信托基金支付的分布以及相应的费率可能高于或低于所显示的图片，实际支出，货币付出的实际费用，货币流量，销售信托证券的销售和信托销售费用或信托销售费用，或信托销售费用，或者在销售中销售，或者，销售费用或信托费用，或者在销售费用上，或者销售的销售额或变体，或者呼吁的销售，或者呼吁销售的销售。到期或在信托中出售证券。信托中某些证券进行的分配可能包括非平常收入。*增强的指数策略是指由Invesco Capital Markets，Inc。赞助的单位投资信托策略，该策略试图通过投资来自同一指数的客观选择的股票来优于指数。
验证软多元干脑电电极
摘要：当前对多元，脑电图中的干电极（EEG）中的干电极对于在非实验室环境中的应用有望。干电极不需要应用导电凝胶，该电极大部分都可以在实验室环境中使用凝胶EEG系统。这项研究的目的是通过将其性能与常规凝胶EEG电极进行比较来验证软，多元，干性脑电图电极。15名健康志愿者执行了三项任务，具有32通道凝胶EEG系统和32通道干的脑电图系统：40 Hz听觉稳态响应（ASSR），Checkerboard范式，露天/闭合任务。内部分析，以比较时间，频率和空间域中的信号质量。结果在时间和频域中两种系统之间的相似性很强，视觉范围（ρ= 0.89）和听觉引起的潜力很强（ρ= 0.81），并且在闭合期间alpha频段的相关性中等至强相关性（ρ= 0.81-0.86）和40 Hz-assr Power（ρ= 0.81-0.86）和40 Hz-assr Power（ρ= 0.66-02）。1。1-2-02）。72-02-2-2-02-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2。然而，三角洲和theta频带功率显着增加，而干脑电系统的信噪比显着降低。两种系统的地形分布都相当。此外，干脑电系统的应用时间显着短（8分钟）。可以得出结论，柔软的多元干脑电系统可用于大脑活动研究，其精度与常规凝胶电极相似。
基于脑电信号的音乐情感识别与分析
音乐在人类生活中扮演着重要的角色，可以作为一种表达方式来唤起人类的情感。音乐的多样性使得听者对音乐的体验也呈现出多样性。不同的音乐可以诱发不同的情绪，而同一主题也可以产生与听者当前心理状态相关的其他感受。音乐情感识别（MER）最近引起了学术界和工业界的广泛关注。随着脑科学的发展，MER 已被广泛应用于推荐系统、自动作曲、心理治疗和音乐可视化等不同领域。特别是随着人工智能的快速发展，基于深度学习的音乐情感识别逐渐成为主流。此外，脑电图（EEG）使外部设备无需手术即可感知大脑中的神经生理信号。这种非侵入性脑机信号已被用来探索情绪。本文综述了脑电音乐情感分析，重点介绍了音乐情感分析方法的分析过程，例如数据处理、情感模型和特征提取。然后，提出了基于脑电图的音乐情感识别的挑战性问题和发展趋势。最后对全文进行总结。
基于脑电信号的个人热舒适度预测
与仅使用问卷相比，需要对热舒适条件进行定量测量才能获得更有效的测量结果。本研究旨在使用脑电图 (EEG) 信号进行初步研究，以预测室内环境中的个人热舒适度。个人的满意度或不满意度描述了个人对热条件暴露的热舒适度。本研究应用的分类方法是 k-最近邻分类。所得结果表明，大脑的枕叶（以 O2 通道为代表）和额叶（以 FC5 通道为代表）被怀疑可以量化个人热舒适度。量化是在 O2 通道中的 delta（0-4 Hz）和 theta（4-8 Hz）频带以及 FC5 通道中的 beta（13-30 Hz）频带中生成的。k-最近邻算法的准确率为 85%，适合预测个人热舒适度。
基于脑电信号的身份认证技术综述
随着脑机接口技术的快速发展，脑电信号作为一种新的生物特征识别特征近年来受到广泛关注，脑机接口的安全性以及生物特征认证长期以来的不安全性有了新的解决方案。本文对脑电信号生物特征识别进行了分析，并涉及到认证过程中的最新研究，主要介绍了基于脑电信号的认证方法，并首次系统地介绍了基于脑电信号的生物特征密码体制用于认证。在密码学中，密钥是密码体制中认证的核心基础，密码技术可以有效提高生物特征认证的安全性，保护生物特征。基于脑电信号的生物特征密码体制的可撤销性是传统生物特征认证所不具备的优势。最后提出了基于脑电信号的身份认证技术现存的问题和未来的发展方向，为相关研究提供参考。
与头部偏航旋转相关的脑电活动的识别
摘要：自动识别头部运动过程中的人类大脑刺激可能会为人机交互 (HCI) 带来重大进步，对严重残疾人群和机器人技术都有重要应用。本文提出了一种基于神经网络的识别技术，通过脑电图信号识别参与者在受到视觉刺激时的头部偏航旋转。目标是识别脑电活动与由参与者左手边/右手边的灯打开/关闭触发的头部运动之间的输入输出函数。该识别过程基于“Levenberg-Marquardt”反向传播算法。在十名参与者身上获得的结果跨越两个多小时的实验，显示了所提出的方法在识别与头部转动相关的脑电刺激方面的能力。对每个参与者的每个实验相关的脑电图信号进行初步分析。预测的准确性由同一文件的训练和测试试验之间的显著相关性证明，在最佳情况下，相关性达到 r = 0.98，MSE = 0.02。在第二次分析中，对一名参与者的 EEG 信号进行训练的输入输出函数由其他参与者的 EEG 信号进行测试。在这种情况下，低相关系数值表明，当对不同的受试者进行训练和测试时，分类器的性能会下降。
rfnet：基于脑电的大脑的Riemannian Fusion网络 -
摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图（EEG）的新型深神经结构。为了学习空间插图，我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵（SCM）的riemannian平均值和距离。然后，我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后，使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外，我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息，我们使用有效的融合策略，该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架，特别是情绪识别，警惕性估计和运动图像分类，其中包含各种类型的任务，例如二进制分类，多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法，并在其他三个数据集（Seed，BCI-IV 2A和BCI-IV 2B）上接近最先进的方法，显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
嵌入式边缘计算脑电采集系统设计
人脑是地球上最复杂的机器之一。作为从大脑获取高时间分辨率实时数据的唯一方法，EEG 成为神经和精神病学领域备受追捧的信号。然而，该领域的最新发展已使 EEG 不再只是医疗专业人员的工具。EEG 采集系统尺寸的减小和复杂性的增加使其走出实验室，进入现场，用于神经反馈、人物识别和其他娱乐活动等各种应用。将 EEG 信号与工业 4.0 的新兴标准相结合，使用边缘计算技术控制基本的物联网设备，标志着我们低成本但强大的脑机接口 (BCI) 的设计和开发的下一步；这只是多功能且结构良好的 EEG 采集系统可用于的众多应用之一。