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World File Search System输入输出
机器人与人工智能考试题目
1. 控制系统设计。控制系统的基本组件和系统配置。2. 系统的标准数学模型：输入输出模型、状态空间模型。3. 动态系统线性化与雅可比矩阵评估。4. 框图变换：串联、并联和反馈连接。5. 系统的结构特性：可控性和可观测性。6. 一阶和二阶系统：传递函数、阶跃响应、脉冲响应。7. 连续时间系统的稳定性：定义、s 平面根位置、Routh-Hurwitz
与头部偏航旋转相关的脑电活动的识别
摘要：自动识别头部运动过程中的人类大脑刺激可能会为人机交互 (HCI) 带来重大进步，对严重残疾人群和机器人技术都有重要应用。本文提出了一种基于神经网络的识别技术，通过脑电图信号识别参与者在受到视觉刺激时的头部偏航旋转。目标是识别脑电活动与由参与者左手边/右手边的灯打开/关闭触发的头部运动之间的输入输出函数。该识别过程基于“Levenberg-Marquardt”反向传播算法。在十名参与者身上获得的结果跨越两个多小时的实验，显示了所提出的方法在识别与头部转动相关的脑电刺激方面的能力。对每个参与者的每个实验相关的脑电图信号进行初步分析。预测的准确性由同一文件的训练和测试试验之间的显著相关性证明，在最佳情况下，相关性达到 r = 0.98，MSE = 0.02。在第二次分析中，对一名参与者的 EEG 信号进行训练的输入输出函数由其他参与者的 EEG 信号进行测试。在这种情况下，低相关系数值表明，当对不同的受试者进行训练和测试时，分类器的性能会下降。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
可穿戴的增强和替代通信设备（...
竞争优势：• 协同模式融合：EG 和 BCI 模式的利用和同步为系统提供了更高水平的适应性和可靠性。• 精度增强：利用 MR 输入输出动态以及复杂的标签映射方法，系统可实现出色的实时精度。• 整体学习整合：除了单纯的交流之外，该创新还通过提供广泛的词汇和 AI 驱动的见解，成为教育的载体。• 随时可用：原型设计成便携式头盔的形式，既实用又符合人体工程学
使用 LSTM 网络进行基于上下文的文本生成
基于序列的模型上的长短期记忆 (LSTM) 单元因其学习长期依赖关系的能力而被用于翻译、问答系统和分类任务。在自然语言生成中，LSTM 网络通过学习具有语法稳定的句法的语言模型，在文本生成模型上提供了令人印象深刻的结果。但缺点是网络不会学习上下文。网络只学习输入输出函数，并根据一组输入词生成文本，而不考虑语用。由于模型是在没有任何此类上下文的情况下训练的，因此生成的句子之间没有语义一致性。所提出的模型经过训练，可为给定的一组输入词生成文本以及上下文向量。上下文向量类似于段落向量，它掌握句子的语义（上下文）。本文提出了几种提取上下文向量的方法。在训练语言模型时，除了输入输出序列之外，还会与输入一起训练上下文向量。由于这种结构，模型可以学习输入词、上下文向量和目标词之间的关系。给定一组上下文术语，训练有素的模型将围绕提供的上下文生成文本。基于计算上下文向量的性质，该模型已尝试了两种变体（单词重要性和单词聚类）。在单词聚类方法中，还探索了各个领域之间的合适嵌入。根据生成的文本与给定上下文的语义接近度来评估结果。
美国国家安全局通用电子设备的历史...
以及著名的 ENIAC 的后续产品，由四个主要单元组成：输入输出、存储、算术和控制（图 1）。预先准备好一些机器可读介质（穿孔卡、磁带等）上的数据和指令被输入到机器系统中，并根据指令中指定的步骤自动对数据进行操作。这些指令与问题数据存储在同一内部存储介质中，但由控制单元解释。“指令”通常表示：(1) 算术单元要执行的操作，(2) 一个或多个操作数在存储器中的位置（其地址），以及 (3) 操作结果的地址。一
SG1532/SG2532/SG3532
这个整体集成电路是一种通用的通用电压调节器，设计为对流行的SG723设备的大大改进。SG1532系列调节器保留了SG723的所有多功能性，但具有额外的运行优势，输入电压低至4.5伏，高达50伏；低噪声，低压参考；温度补偿，低阈值电流限制；以及保护电路，包括热关机和参考电压的独立电流限制。包括一个单独的远程关闭终端。在双式包裹中，开放的收集器输出可用于低输入输出差异应用程序。
硅芯CX1084微电子5A低压差...
CX1084 系列可调和固定电压调节器旨在提供 5A 输出电流，输入输出差压低至 1V。器件的压差在最大输出电流时保证最大为 1.5V，在较低负载电流时降低。片上微调可将参考电压调整至 1%。电流限制也经过微调，最大限度地减少过载条件下调节器和电源电路的应力。CX1084 器件与较旧的三端调节器引脚兼容，采用 3 引线 TO-220、2 引线 TO-252 封装以及 3 和 2 引线 TO-263（塑料 DD）封装。
自闭症谱系障碍青年的运动皮质兴奋/抑制失衡：MRS-TMS 方法
兴奋/抑制失衡被认为是自闭症谱系障碍 (ASD) 认知症状的神经生物学基础。使用磁共振波谱 (MRS) 的研究试图表征 ASD 中的 GABA 和谷氨酸脑水平。然而，报告的结果好坏参半。在这里，我们通过实施结合 MRS 和经颅磁刺激 (TMS) 的更全面方法来表征 ASD 中 GABA 系统的神经化学和生理方面。一组 16 名年轻 ASD 成人和一组 17 名对照者参与了这项研究。我们分别使用 MEGAPRESS 和 PRESS 序列进行了一次 MRS 会话来评估运动皮层 GABA + 和谷氨酸 + 谷氨酰胺 (Glx) 水平。此外，还实施了 TMS 实验，包括成对脉冲 (SICI、ICF 和 LICI)、输入输出曲线和皮质静息期以探测皮质兴奋性。我们的结果表明，与对照组相比，ASD 组的 Glx 显著增加，而 GABA + 水平保持不变。单次 TMS 测量值在组间没有差异，尽管探索性组内分析显示 ASD 的 SICI5ms 抑制受损。重要的是，我们观察到对照组的 GABA 水平与输入输出 TMS 募集曲线（斜率和 MEP 振幅）测量值之间存在相关性，但在 ASD 中没有，这通过组间直接比较进一步证明。在这项探索性研究中，我们发现 Glx 水平增加的证据，这可能导致 ASD 兴奋/抑制失衡，同时强调了开展进一步更大规模研究以从互补角度研究 GABA 系统的相关性，使用 MRS 和 TMS 技术。
潜在的经济性in-ind-wind-us- ...
利用NREL的JEDI模型以及建筑场景的成本结构，我们接下来利用区域输入输出建模系统（RIMS II）来估计经济影响。RIMS II是由美国商务部一部分的经济分析局（BEA）创建的。RIMS II是一种投入输出（I-O）模型，基于详细的行业帐户，衡量每个行业生产的商品和服务。大型基础数据集将整个经济中的商品和服务流向最终用户。RIMS II被认为是向后的链接模型，因为对输出的需求增加会导致对创建该输出所需的输入需求的增加。