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World File Search System脑电帽
基于脑电信号的情绪识别中时间窗长度的研究
摘要 本研究旨在利用机器学习技术和便携式无线传感设备 EPOC+，对情绪识别中使用不同长度的时间窗口 (TW) 进行比较分析。本研究以个体在情绪刺激过程中提取的脑电信号数据集为基础，以熵为特征，评估不同分类器模型在不同 TW 长度下的性能。进行了两种类型的分析：被试间和被试内。在五种监督分类器模型中比较了准确率、曲线下面积和 Cohen's Kappa 系数等性能指标：K最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和决策树 (DT)。结果表明，在两种分析中，所有五种模型在 2 至 15 秒的 TW 中均表现出较高的性能，其中 10 秒 TW 在被试间分析中尤为突出，5 秒 TW 在被试内分析中尤为突出；此外，不建议使用超过20秒的TW。这些结果为研究情绪时EEG信号分析中选择TW提供了有价值的指导。
基于EEG脑电信号的双深度Q网络解码器...
摘要：脑机接口（BCI）利用神经活动作为控制信号，实现人脑与外部设备之间的直接通信，通过脑电图（EEG）捕捉大脑产生的电信号，将其转化为反映用户行为的神经意图，正确解码神经意图才能实现对外部设备的控制。基于强化学习的BCI增强解码器仅基于环境的反馈信号（奖励）完成任务，构建了从神经意图到适应变化环境的动作的动态映射通用框架。但使用传统的强化学习方法存在维数灾难、泛化能力差等挑战。因此，本文利用深度强化学习构建解码器以正确解码EEG信号，通过实验证明其可行性，并在具有高动态特性的运动成像（MI）EEG数据信号上展示其更强的泛化能力。
跨域脑电情绪识别的多源多表示自适应
由于脑电图 (EEG) 的非侵入性和高精度，EEG 和人工智能 (AI) 的结合经常被用于情绪识别。然而，EEG 数据的内部差异已成为分类准确性的障碍。为了解决这个问题，考虑到来自性质相似但不同领域的标记数据，领域自适应通常提供一个有吸引力的选择。大多数现有研究将来自不同受试者和会话的 EEG 数据聚合为源域，忽略了源具有一定边际分布的假设。此外，现有方法通常仅对齐从单个结构中提取的表示分布，并且可能仅包含部分信息。因此，我们提出了用于跨域 EEG 情绪识别的多源和多表示自适应 (MSMRA)，它将来自不同受试者和会话的 EEG 数据划分为多个域，并对齐从混合结构中提取的多个表示的分布。使用两个数据集 SEED 和 SEED IV 在跨会话和跨主题传输场景中验证所提出的方法，实验结果证明我们的模型在大多数情况下比最先进的模型具有更优越的性能。
电神经成像、脑网络和神经反馈协议的新进展
人类脑电生物反馈 (神经反馈) 始于 20 世纪 40 年代 [1]，使用 1 个脑电图记录通道，然后在 20 世纪 90 年代发展到 4 个通道。电神经成像领域的新进展使用低分辨率电磁断层扫描 (LORETA) 脑电图三维电流源将脑电生物反馈扩展至 19 个通道 [ 2]。2004 年至 2006 年，开发了将脑电图与健康参考数据库进行“实时”比较的概念，并使用基于统计钟形曲线的表面脑电图 z 分数神经反馈进行测试，该统计钟形曲线称为“实时”z 分数。开发“实时”或“现场”规范参考数据库比较是为了帮助减少选择什么阈值来激活反馈信号的不确定性，并将所有脑电图测量值统一为一个值，即与年龄匹配的参考样本平均值的距离。 2009 年，LORETA z 分数神经反馈通过针对被称为布罗德曼区域的大脑网络中心进一步提高了特异性。2009 年创建了一个症状检查表程序，以帮助将症状与基于 fMRI 和 PET 和神经学的大脑网络失调联系起来。症状检查表和基于 NIH 的网络将症状与大脑网络联系起来，源自 1990 年开始的人类大脑映射程序，该程序至今仍在继续。
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。
圭亚那采矿3帽法律。 65:01
115。拒绝批准或续签或取消，许可等的委员会提出上诉。116。委派。117。建立车站。118。在车站报告。119。搜索人。120。阻碍许可证或许可证持有人。121。限制去除矿物质。122。未经地区矿业官员许可，禁止删除黄金等的命令。123。违反第121条或第122条的命令的罚款。124。给出虚假信息等的罚款，在申请许可方面等。125。进入的力量等。126。委员会获得与前景或采矿业务有关的信息的权力。127。一般罚款。128。定罪没收的命令。129。没有没收的执行。130。有权接受犯罪赔偿。
美国可持续大帽核 - 可持续性报告
鞋类使用的所有生皮中的100％是再生皮革或采购从皮革工作组（LWG）授予的革命制造者。100％在服装中使用的所有生皮，配件和家用产品是回收的皮革或来自LWG认证的制革厂。与常规标准相比，通过通过LWG认证的制革厂采购，COM省节省了超过4.57亿兆千兆的能源，超过218亿升水，超过5530万磅的二氧化碳等效排放。
低成本脑电图帽的用户体验评估
摘要 脑电帽广泛应用于脑机接口，是人机交互领域中最具前景的重要领域之一。本研究在需要注意力和放松的任务中对两种不同的低成本 EEG 耳机 NeuroSky MindWave 和 Emotiv EPOC 进行了性能比较、用户体验和可用性评估。在研究中，12名志愿者被要求执行一项注意力任务和一项需要高认知负荷的放松任务。其中，情感网格量表和AttrakDiff调查用于评估用户体验，而NASA心理工作量调查和系统可用性量表则用于揭示设备的可用性问题。当检查统计结果时，发现 NeuroSky MindWave EEG 耳机在放松任务中比 Emotiv EPOC EEG 耳机更成功。在需要注意力的任务中，两者都产生了类似的结果。在查看用户体验评估时，我们发现参与者在使用两个 EEG 耳机时都感到疲劳，但对设备的使用仍然感到满意。在可用性方面，他们对 NeuroSky MindWave 给出了更为积极的评价。
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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。