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遥感：概述、基础知识和历史
1.1 简介 遥感（RS），也称为地球观测，是指利用电磁辐射（光）获取有关地球表面物体或区域的信息，而无需直接接触该物体或区域。所以，遥感是人们的日常工作。阅读报纸、观察前面行驶的汽车、在课程中观察讲师讲课都是遥感活动。人眼记录这些物体反射的太阳光，大脑解读颜色、灰度和强度变化。接下来，这些数据被转换成有用的信息。然而，人眼只能看到整个电磁波谱的一小部分，即大约 400 到 700 nm。在遥感中，各种工具和设备被用于使 400 到 700 nm 范围之外的电磁辐射对人眼可见，尤其是近红外、中红外、热红外和微波。遥感技术越来越多地用于获取有关环境过程的信息，如农作物生长、土地覆盖变化、森林砍伐、植被动态、水质动态、城市发展等。本章我们简要介绍遥感技术的历史，并总结遥感技术的基本概念。1.2 遥感技术的早期发展（至 2000 年左右）1859 年，Gaspard Tournachon 乘坐气球拍摄了一张巴黎附近一个小村庄的斜视图。这张 pi
使用无人机绘制冠层活力图，用于葡萄园喷药过程中的场地特定管理
摘要 作物定点管理代表着不同劳动力效率和功效方面的重大改进，其实施在过去几十年中经历了巨大的发展，特别是对于大田作物。对于所谓的“特种作物”（葡萄园、果园水果、柑橘、橄榄树等）的喷雾应用过程的具体情况代表了与经济、技术和环境方面直接相关的最具争议和影响力的行动之一。这项研究的主要目的是找出从遥感技术获得的数据与实际冠层特征之间的可能相关性。潜在的相关性将成为开发基于先前开发的处方图的变量施用技术的起点。配备多光谱摄像机的无人机 (UAV) 用于获取数据，以构建整个地块的冠层活力图。通过应用专用软件 DOSAVIÑA ®，冠层图随后被转换成实用的处方图，该处方图被上传到喷雾器中嵌入的专用软件中。除此信息外，喷雾器的精确地理参考位置还使系统能够实时修改工作参数（压力），以便遵循处方图。结果表明，葡萄园喷雾应用的场地特定管理可减少 45% 的
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。
嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
假肢师的仿生手臂
摘要 - 仿生手臂在截肢者的康复中起着重要作用，也有助于恢复他们的自信。在假肢的帮助下，人们的生活发生了巨大的变化，因为它们增加了活动能力，方便了日常琐事的完成，并提供了独立生活的手段。仿生手臂的工作取决于从截肢者肌肉收集的信号。当截肢者使用仿生手臂并弯曲其残肢肌肉时，特殊传感器会检测到自然产生的电信号，并将其转换成适当的仿生手部动作。仿生手臂只需思考要执行的动作即可充当真正的肢体。身体神经元产生的微小电信号有助于控制这些动作。它们由肌肉收缩产生，可以通过用户能够感觉到的皮肤上的电极进行测量。插入假肢轴的两个电极用于检测肌电信号，这些信号被传送到控制电子设备，然后这些信号被放大并用于激活五个电动机（每个手指一个），这些电动机移动手指和拇指，手会自动张开或闭合。因此，肌肉收缩的强度控制着速度和抓握力：弱信号产生缓慢的运动，强信号产生快速的运动。
战略创新促进计划（SIP）AI（人工智能）...
① 开发可将患者与医生之间的语音对话转换成文字形式的系统（与子主题A合作） ② 开发应用传感器和AI技术，响应以下情况的实时双向患者解释通信系统患者的理解程度 3）调查导入该制度后医务人员的负担、患者及家属的满意度，并根据结果反馈制度改进建议（衔接分主题D）。 4）建立医疗相关学术信息等的在线数据库，建立包含检索信息等、符合每个患者特征的文档制作系统 ⑤ 建立利用AI技术的诊疗模拟及导航系统 ⑥建立能够纳入人工智能工具的体系 ⑦ 建立运营医疗人工智能平台的规则和商业模式； 8）建立可在医疗人工智能平台上使用的人工智能技术的评估体系； 9）建立自主运营体系2023年医疗AI平台投入运营，项目结束。⑩利用东京大学医学科学研究所Biobank Japan的数据建立诊断候选预测系统⑪进行AI应用分析和诊断的实证测试它的反馈和纠正（子主题 D ⑫ 利用人工智能虚拟形象开发新冠病毒咨询支援系统（仅限2020年）
研究论文。从...解码汉语音素
摘要 语音脑机接口 (BCI) 可将脑信号转换成口语单词或句子，已显示出高性能 BCI 通信的巨大潜力。音素是大多数语言发音的基本单位。现有的语音 BCI 主要集中在英语，其中单词包含多种音素组合，而中文普通话是一种单音节语言，单词通常由辅音和元音组成。这一特点使得通过直接从神经信号解码音素来开发高性能普通话语音 BCI 成为可能。本研究旨在使用皮层内神经信号解码口语普通话音素。我们观察到发音相似的音素通常由不可分割的神经模式表示，导致音素解码混乱。这一发现表明口语音素的神经表征具有层次结构。为了解释这一点，我们提出在双曲空间中学习音素发音的神经表征，其中层次结构可以更自然地优化。使用中国参与者的皮层内神经信号进行的实验表明，所提出的模型从神经信号中学习了具有判别性和可解释性的分层音素表示，显著提高了中文音素解码性能并达到了最佳水平。研究结果证明了基于音素解码构建高性能中文语音 BCI 的可行性。
高中电力基础
关键词汇： 电 - 电是电能的流动。当被称为电子的微小粒子在电路中移动时，就会产生电能。电子 - 带负电的亚原子粒子，带电时会在原子之间跳跃。 电路 - 一种导电材料的闭合环路，电流可以通过路径从电源流到负载，再流回电源。 负载 - 使用电能的组件。灯泡、电动机、电器 电源 - 电能的来源。电池、太阳能电池板、发电厂、风力涡轮机 路径 - 允许电子流过的导电材料。 发电厂 - 将物理能转换成电能的地方。 传输 - 将电能从发电地点批量移动到变电站和社区电网供消费者使用。 发电 - 将一次能源（热能或动能）转化为电能的过程。可再生电力 - 由永不枯竭的可再生能源产生的电力，例如风能、太阳能、水能、生物质能 不再生电力 - 由会耗尽的不可再生能源产生的电力，例如煤炭、石油、天然气、核能。 欧姆定律的组成部分： 电压：伏特是电势单位，也称为电动势。电压是电能移动的电位，类似于水压。 电流：安培是电流的单位。安培是电流的强度或电路中任一时间点的电子数量。 电阻：是衡量电路中电流流动阻力的指标。以欧姆为单位。
EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
中学电力基础
电 - 电是电能的流动。当被称为电子的微小粒子在电路中移动时，就会产生电能。电子 - 带负电的亚原子粒子，带电时会在原子之间跳跃。电路 - 导电材料的闭合环路，电流可以通过路径从电源流到负载，再流回电源。负载 - 使用电力的组件。灯泡、电动机、电器。电源 - 电能的来源。电池、太阳能电池板、发电厂、风力涡轮机。路径 - 允许电子流过的导电材料。发电厂 - 将物理能转换成电能的地方。传输 - 将电能从发电地点大量输送到变电站和社区电网，供消费者使用。发电 - 将一次能源（热能或动能）转化为电能的过程。可再生电力 - 由永不枯竭的可再生能源产生的电力，例如风能、太阳能、水能、生物质能 不再生电力 - 由会耗尽的不可再生能源产生的电力，例如煤炭、石油、天然气、核能。 欧姆定律的组成部分： 电压：伏特是电势单位，也称为电动势。电压是电能移动的电位，类似于水压。 电流：安培是电流的单位。安培是电流的强度或电路中任一时间点的电子数量。 电阻：是衡量电路中电流流动阻力的指标。以欧姆为单位。