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World File Search System识别方法
基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图 (EEG) 信号，采用双向长短期记忆 (Bi-LSTM)
摘要：情绪是人类日常交流的重要组成部分。脑电图 (EEG) 信号可将大脑的情绪状态和动态联系起来，脑机接口 (BCI) 可利用这些信号提供更好的人机交互。在情绪识别领域已经进行了一些研究。然而，使用 EEG 信号的情绪识别过程面临的最重要问题之一是识别的准确性。本文提出了一种基于深度学习的通过 EEG 信号进行情绪识别的方法，包括数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段。这项研究服务于医学领域，因为情绪识别模型有助于诊断心理和行为障碍。这项研究有助于提高情绪识别模型的性能，以获得更准确的结果，进而有助于做出正确的医疗决策。这项工作使用了标准的预处理生理信号情绪分析数据库 (DEAP)。从数据集中提取了统计特征、小波特征和赫斯特指数。特征选择任务通过二进制灰狼优化器实现。在分类阶段，使用堆叠双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 模型来识别人类情绪。本文将情绪分为三大类：唤醒、效价和喜好。与过去研究中使用的方法相比，所提出的方法实现了较高的准确率，效价、唤醒和喜好的平均准确率分别为 99.45%、96.87% 和 99.68%，这被认为是情绪识别模型的高性能。
基于脑电图识别上肢运动热点的人工神经网络方法：概念验证研究
摘要背景：为了将经颅电刺激 (tES) 应用于运动皮层，通常使用经颅磁刺激 (TMS) 的运动诱发电位来识别运动热点。本研究的目的是验证一种基于脑电图 (EEG) 的新型运动热点识别方法的可行性，该方法使用机器学习技术作为 TMS 的潜在替代方案。方法：在 30 名受试者执行简单的手指敲击任务时，使用 63 个通道测量 EEG 数据。从六个频带（delta、theta、alpha、beta、gamma 和 full）提取 EEG 数据的功率谱密度，并独立用于训练和测试用于运动热点识别的人工神经网络。将 TMS 识别的各个运动热点的 3D 坐标信息与我们基于 EEG 的运动热点识别方法估计的坐标信息进行定量比较，以评估其可行性。结果：TMS 识别的运动热点位置与我们提出的运动热点识别方法之间的最小平均误差距离为 0.22 ± 0.03 厘米，证明了我们提出的基于 EEG 的方法的概念验证。当仅使用连接到运动皮层中部的 9 个通道时，测量的平均误差距离为 1.32 ± 0.15 厘米，表明实际使用基于相对较少的 EEG 通道的所提出的运动热点识别方法的可能性。结论：我们证明了我们新颖的基于 EEG 的运动热点识别方法的可行性。预计我们的方法可以作为 TMS 的运动热点识别的替代方案。特别是，当使用最近开发的与 EEG 设备集成的便携式 tES 设备时，它的可用性将显著提高。关键词：运动热点、脑电图、经颅电刺激、机器学习、人工神经网络
FDA 哨兵系统中妊娠药物安全监测的新方法
• 哨兵计划：由美国 FDA 牵头，旨在开发新方法来评估已获批准的医疗产品（包括药品、疫苗和医疗器械）的安全性 • 哨兵系统：使用标准化分析程序和电子医疗数据的通用数据模型来回答有关已获批准药物的问题的系统 • 信号识别方法的开发和调整是当务之急 • 我们的任务是将信号识别方法应用于妊娠药物暴露监测
2022; 12(4): 1829-1854. doi: 10.7150/thno.68804 评论 天然活性产物无标记蛋白质靶标识别方法的更新
天然活性产物（NAPs）来源于自然界中发现的具有生物活性和药用潜力的化学物质。筛选和揭示NAPs的蛋白质靶点是NAPs药理学和毒理学认识中不可缺少的环节。蛋白质是执行细胞功能的主要因素，细胞依靠蛋白质的功能完成生命周期中的各种活动。药物的重要作用机制是通过与蛋白质等大分子相互作用来调节细胞生物活性。目前，筛选蛋白质靶点的经典方式是基于分子标记示踪法，该方法周期长，且会改变NAPs的分子结构和药理作用。由于分子标记方法的缺点，近年来，科学家尝试开发多种非标记的NAPs蛋白质靶点识别方法，并取得了一定的进展。本文对目前NAPs的蛋白质靶点识别方法进行综述，旨在为NAP蛋白质靶点研究提供参考。
练习和经验，ISSN 1895-1767，http：//www.scpe ...
摘要。为了提高智能语音互动机器人的准确性，作者提出了一种基于深度学习的研究意图识别方法。通过介绍GloveBibgru自己的注意分类预测模型，构建了意图识别功能模块，并采用ROS分布式体系结构来整合系统功能模块，从而实现了人与机器之间的智能语音交互。模拟结果表明，使用该方法的语音意图识别具有更高的精度。与基于DCNN模型，CNN-LSTM模型和GRU自我注意力模型的意图识别方法相比，识别精度高于8。02％，4。06％和2。分别为13％，并且在特征提取方面具有更好的识别效果，与基于Bilstm模型的传统提取方法相比，BigRU的训练时间缩短了四倍，从而导致了较高的训练能力。根据实验发现，使用建议的意图识别方法开发了语音交互系统，在理解用户英语语音命令方面保持了高度的准确性和效率。平均准确率为89.72％，识别时间始终低于0.35秒，很明显，该方法适用于现实世界中的语音相互作用。基于手套的意图识别方法可以将注意力用于智能语音机器人中的英语语音互动。
Australasia规则的灰狗的修正案草案
在2022年末，新西兰灵狮赛车宣布了当地规则的引入，该规则删除了所有NZ注册的灵狮对强制性耳纹身的要求，该实践从2023年2月1日停止。同时，GA委员会试图评估耳朵纹身的逐步淘汰，并指定一个工作组，以审查所有当前的灵狮识别方法，并评估其适用性，有效性和相关风险。工作组指出，进步和获得技术的途径具有改进的单个动物识别技术，因此灵魂猎犬采用并使用的识别方法的可靠性也是如此。在工作组的审查和控制机构之间的咨询之后，GA董事会已确定，到2024年7月1日，对注册灵狮的耳朵纹身的要求将停止。此更改将使所有司法管辖区都转移到微芯片作为识别方法，并将替代识别措施集成为每个负责任的控制机构要实现的次要识别工具。
气候模型和观察结果中全球连接的多年代变化
参考文献：Deser，C。和A. Philips，2017年：观察性记录中十年级海面温度变化的概述。过去的全球变化杂志。Ghil，M。和合着者，2002年：气候时间序列的高级光谱方法。修订版地球。Kravtsov，S.，C。Grimm和S. Gu，2018年。最先进的气候模型中缺少的全球尺度多年代变异性。NPJ气候大气。SCI。 Wills，R.C.J.，D.S。 Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候SCI。Wills，R.C.J.，D.S。Battisti，K.C。 Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。 模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。 J. 气候Battisti，K.C。Armor，T。Schneider，C。Deser，2020年。模式识别方法将强制响应与模型集合和观察中的内部变异性分开。J.气候
议程2024年9月论坛会议.xlsx
FAA主席：Rich Walters 11：15-11：25 10：50-11：10使用计算机视觉使用新的燃烧行为识别方法-A。Ben Sidhom（Rowan University）11：25-11：35 11：10-11：30火灾增长潜力-R。R. Lyon（FAA）11：35-11:45-11:45FAA主席：Rich Walters 11：15-11：25 10：50-11：10使用计算机视觉使用新的燃烧行为识别方法-A。Ben Sidhom（Rowan University）11：25-11：35 11：10-11：30火灾增长潜力-R。R. Lyon（FAA）11：35-11:45-11:45
生物识别标准和方法 - Redalyc
方法：本文探讨生物识别领域的标准化问题。本文的第一部分介绍了最广泛使用的生物识别标准的具体示例。本文的第二部分概述了最常用的生物识别方法。结果：所得结果表明，生物识别系统和生物识别传感器的发展有助于更好地保护身份免遭滥用，因为生物识别技术在提高系统操作的安全性和准确性方面具有巨大潜力。生物识别系统提高了用户的安全性，并且在确定身份方面也提供了更高的精度。结论：生物识别标准的制定应侧重于其互联互通性，以及提高与其他 IT 标准的连通性。关键词：生物识别标准化组织、生物识别标准、生物识别传感器、生物识别方法。