背景:在临床实践中,EEG 是通过视觉评估的。出于实际原因,记录通常需要使用较少数量的电极,而伪影会使评估变得困难。为了规避这些障碍,可以使用不同的插值技术。这些技术通常在电极密度较高时表现更好,而在远离电极的区域插值的值可能不可靠。使用学习皮质电场的统计分布并预测值的方法可能会产生更好的结果。新方法:基于卷积层的生成网络经过训练,可以从 4 或 14 个通道上采样,或动态恢复单个缺失通道以重新创建 21 通道 EEG。来自坦普尔大学医院 EEG 数据库的 1,385 名受试者的 5,144 小时数据用于训练和评估网络。与现有方法的比较:将结果与球面样条插值进行比较。使用了几种统计测量方法以及由委员会认证的临床神经生理学家进行的视觉评估。总体而言,生成网络的表现明显更好。经验丰富的 EEG 解释人员将真实数据和网络生成的数据评定为人工的示例数量没有差异,而插值生成的数据的数量则明显更高。此外,随着纳入的受试者数量的增加,网络性能得到改善,在 5 – 100 名受试者的范围内效果最佳。结论:使用神经网络恢复或上采样 EEG 信号是球面样条插值的可行替代方案。
3. ATR 分析 – 学生在工业中遇到的大多数 FTIR 系统都会使用衰减全反射 (ATR) 附件。通过 ATR 附件收集数据会从根本上改变峰值强度,从而影响光谱库搜索结果。此模块清楚地显示了透射光谱和 ATR 光谱之间的差异,以及它对库搜索和材料识别的影响。
引言 ................................................................................................................................................ 130 实验室用语的采用 ................................................................................................................ 132 共情机器的本质 ............................................................................................................................ 138 元宇宙与肉袋 ............................................................................................................................ 144 M EGA C ORP 与偷窥狂 ...................................................................................................................... 154 结论 ............................................................................................................................................. 159
虚拟传感器是一种基于信息处理的设备,旨在收集有关无法直接访问的内部过程变量的信息。这个想法是,如果正在运行模拟并且既产生准确的输入又模仿产品在现实生活中和实时中的行为,那么该模拟模型就可以被装备以在不同位置进行测量。读数将从进行测量的虚拟传感器生成,并可用于补充来自物理传感器的信息。虚拟传感器学习解释不同变量之间的关系并观察所涉及的各种仪器的读数。虚拟传感器可以被视为物理传感器的一种幻影。
传播有关作为北约演习旗舰的英国航空母舰发生故障的报道——105 名参与者传播了 127 条消息,获得了 474 万次浏览量。相比之下,俄罗斯媒体强调俄罗斯军事硬件的强大,例如现代化的 TU160 战斗机,宣传北约部队无法发现它们——这一说法由至少 17 名英语参与者传播。 组织弱点:叙述重点关注北约感知到的组织弱点,包括空仓库、领导不力以及无法快速做出决策。 北约不构成威胁:叙述断言北约对俄罗斯不构成真正的威胁。2024 年 4 月下旬,199 名参与者发布了关于在莫斯科市中心展示北约“战利品装备”的信息,获得了 251 万次浏览量,进一步证实了这一点。我们观察到有关此次活动的报道,以及北约秘书长延斯·斯托尔滕贝格关于此次展览的声明的转发,并评论了他和北约的弱点。这种说法一直传播到 2024 年 5 月 9 日,即俄罗斯“战胜纳粹侵略者日”。