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认知科学 - 利哈伊目录
认知科学项目的使命是通过研究和教学，推动对真实或人工的思维和大脑各个方面的研究。这一跨学科领域涵盖心理学、语言学、计算机科学、哲学、人类学和神经科学等领域，为信息时代的生活提供了极好的准备。该项目旨在让学生牢牢掌握当前可用的智力问题、框架和方法；通过指导研究提供探索这些内容的经验；并培养创造和传播新知识的愿望。有了这个基础，学生就可以为从事技术、思维、大脑和行为交界的各种职业以及认知科学或任何相关学科的研究生学习做好充分准备。
伊贾尔克.2022.11483.pdf
2、3、4、5 学生，机械工程系，SNS 工程学院，印度泰米尔纳德邦哥印拜陀。摘要：我们在此介绍电动螺旋千斤顶。某些类型的工作需要将车辆举升。这无法手动完成。为了避免此类问题，发明了千斤顶。为了使工作比螺旋千斤顶更轻松，我们引入了一个称为电动螺旋千斤顶的新概念。我们可以使用移动应用程序轻松地将车辆举升和放下。整个组件由 IOT 应用程序制作器上制作的应用程序控制，该项目的大脑是 NODEMCU，它通过 WIFI 模块接收来自应用程序的信号来控制所有电机，NODEMCU 存储由 NODEMCU 编码器编码的代码。关键词：NodeMCU、螺旋千斤顶、电动螺旋千斤顶、Android 应用程序
利哈伊保护机构知识库
摘要：近年来，多元同步指数（MSI）算法作为一种新的频率检测方法，在基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）研究中受到越来越多的关注。然而，MSI算法难以充分利用脑电图（EEG）中与SSVEP相关的谐波分量，限制了MSI算法在BCI系统中的应用。在本文中，我们提出了一种新的滤波器组驱动的MSI算法（FBMSI）来克服该限制并进一步提高SSVEP识别的准确性。我们通过开发一个6命令SSVEP-NAO机器人系统并进行大量实验分析来评估FBMSI方法的有效性。首先使用从9名受试者采集的EEG进行离线实验研究，以研究不同参数对模型性能的影响。离线结果表明，所提出的方法取得了稳定的改进效果。我们进一步对六名受试者进行了在线实验，以评估所开发的 FBMSI 算法在实时 BCI 应用中的效果。在线实验结果表明，FBMSI 算法使用仅一秒的数据长度即可获得 83.56% 的平均准确率，比标准 MSI 算法高出 12.26%。这些广泛的实验结果证实了 FBMSI 算法在 SSVEP 识别中的有效性，并展示了其在改进的 BCI 系统开发中的潜在应用。
AviCom - 萨博
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利用AI（人工智能）的自动对话系统（聊天） - 伊势崎市
*由于某些用户输入了大量无意义的问题（例如“a”或“a”），因此在计算时排除了演示实验期间一次使用时提问超过 300 个问题的用户的所有问题。
