XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System陀区
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
阿旃陀宣传册
自 20 世纪 70 年代末以来，Ajanta 集团就涉足航空、旅游和酒店业。公司的核心业务是航空代理，目前，该集团与领先的航空公司合作，如阿利塔利亚航空、肯尼亚航空、坦桑尼亚航空（货运），担任其总销售代理。Ajanta 过去还曾担任国泰航空、赞比亚航空、坦桑尼亚航空（客运）以及莫桑比克航空（LAM）的客运销售代理。我们的员工在印度和国外都接受过有关 IATA 法规、票价和票务的良好培训。我们为每家航空公司指定了专门的团队，以避免利益冲突。我们所有分支机构的销售团队确保他们与贸易伙伴和企业界保持持续联系。我们拥有非常强大的会计支持，内部特许会计师负责管理一支专业会计团队，为公司管理提供强大的支撑。Ajanta 拥有其主要承运商和自身发展的巨大成功故事，并因此多次获奖。Ajanta 集团一直在寻找扩张的途径，并跻身印度前五大 GSA 之列。
那烂陀理工学院 (NIT)
特此声明，以上提供的信息属实。注意：如需了解有关安置活动的任何说明，请联系 8018430041。培训与安置部，那烂陀理工学院，布巴内斯瓦尔首席 T & P 官员
NORMARC 7000B - 因陀罗
NORMARC 8100 提供灵活的架构和用户友好的界面，这些界面是通过与我们其他着陆系统的用户密切合作开发的。该系统最多允许四个 GPS 接收器和四个 VHF 发射器/接收器，其中两个可以位于远程位置，以适应 VHF 覆盖困难的站点。架构是从安全和保障的角度选择的，有助于运营审批。
NOVA 9000 A-SMGCS - 因陀罗
NOVA 9000 记录和回放系统 (RPS) 专为事故或事件调查而设计。该系统提供控制器工作位置的所有相关信息的存储和检索，包括高分辨率 SMR 视频、目标数据、每个 CWP 的相关操作员操作和事件（警报）。新功能，如屏幕转储可能性；打印到彩色激光/点阵打印机、电影制作；允许在任何 PC 上重放，以及集成语音记录和同步*。
NOVA 9000 A-SMGCS - 因陀罗
NOVA 9000 记录和回放系统 (RPS) 专为事故或事件调查而设计。该系统提供控制器工作位置的所有相关信息的存储和检索，包括高分辨率 SMR 视频、目标数据、每个 CWP 的相关操作员操作和事件（警报）。新功能，如屏幕转储可能性；打印到彩色激光/点阵打印机、电影制作；允许在任何 PC 上重放，以及集成语音记录和同步*。
NOVA 9000 A-SMGCS - 因陀罗
NOVA 9000 记录和回放系统 (RPS) 专为事故或事件调查而设计。该系统提供控制器工作位置的所有相关信息的存储和检索，包括高分辨率 SMR 视频、目标数据、每个 CWP 的相关操作员操作和事件（警报）。新功能，如屏幕转储可能性；打印到彩色激光/点阵打印机、电影制作；允许在任何 PC 上重放，以及集成语音记录和同步*。
哥印拜陀 – 641 049
电力和能源系统 MR.M.Mathan Kumar，EEE Ms.P.Maithili，EEE 嵌入式和通信系统 Dr. K.Thilagavathy，ECE Dr.K.Karthika，ECE 人工智能和数据科学 Dr. S. Nithya，CSE Dr. G. Shobana，ISE 网络安全和物联网 Dr. P. Parameswari，MCA Mr. M. Vivek Anand，工程中的 IT 创新和自动化 Dr. B. Sabitha，MCE Mr. V. Athappan，EIE 技术应用的先进材料 Dr. A. Geethakarthi / 土木
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。