因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
接口技术[j]。信号处理期刊,2023年,39 (8):1386-1398。doi:10。16798/j。ISSN。 1003-0530。 2023。ISSN。1003-0530。2023。
本证据报告基于 RTI-北卡罗来纳大学循证实践中心通过 RTI International 与华盛顿州卫生保健局 (HCA) 签订的合同进行的研究。本文件中的发现和结论为作者所作,作者对其内容负责。这些发现和结论不代表华盛顿 HCA 的观点,本报告中的任何声明均不应被视为华盛顿 HCA 的官方立场。本报告中的信息旨在帮助华盛顿州独立卫生技术临床委员会做出明智的承保决定。本报告并非旨在替代临床判断的应用。任何做出有关提供临床护理决定的人都应以与任何医学参考相同的方式考虑本报告,并结合所有其他相关信息(即,在可用资源和个别患者所呈现的情况的背景下)。本文件属于公共领域,除文件中明确注明的受版权保护的材料外,可以未经许可使用和转载。未经版权持有人明确许可,禁止进一步复制这些受版权保护的材料。
摘要:大坝的维护,包括水库和防洪堤的保护,需要定期进行控制测量和对其技术状况进行评估。测量方法的选择,特别是在速度和可靠性方面,变得至关重要,尤其是在设施因自然灾害而受到威胁时。然而,尽管现代大地测量技术发展迅速,但大多数大坝的测量仍然使用传统技术进行,例如需要干扰被测结构的角度线性或水准测量。此外,它们需要由员工亲自执行或需要对结构或其保护区进行目视检查。本文介绍了非接触式大地测量技术,例如地面激光扫描、强度遥感分类和使用各种测量传感器记录的热成像图像、数字图像相关、数字摄影测量或无人机。从可靠性、效率和所获数据的准确性以及自动化和集成的可能性等方面对它们进行了介绍和比较。随着测量员、水利和岩土工程师越来越多地转向现代测量技术,本文的目的是帮助选择合适且有效的监测工具,确保快速安全的测量,这对于混凝土结构的安全和维护至关重要。它介绍了华沙理工大学大地测量与制图学院的员工近年来使用现代测量技术进行的研究实例。
智能卡联盟是一家领先的非营利性、跨行业协会,其成员公司致力于加速智能卡技术多种应用的广泛接受。联盟成员包括银行、金融服务、计算机、电信、技术、医疗保健、零售和娱乐行业的领先公司,以及许多政府机构。通过教育计划、市场研究、宣传、行业关系和公开论坛等具体项目,联盟让其成员与行业领导者和创新思想保持联系。联盟是智能卡的唯一行业代言人,引领行业讨论智能卡在美国的影响和价值。 欲了解更多信息,请访问 www.smartcardalliance.org 。版权所有 © 2003 Smart Card Alliance, Inc. 保留所有权利。未经智能卡联盟事先许可,不得以任何形式复制或分发本出版物。智能卡联盟已尽最大努力确保(但不能保证)本报告中所述信息在发布之日是准确的。智能卡联盟对本报告中信息的准确性、完整性或充分性不作任何保证。智能卡联盟成员:成员可以免费访问所有智能卡联盟报告。有关成员复制和分发权利的信息,请参阅智能卡联盟网站的会员登录部分。政府机构:政府雇员可以通过联系 info@smartcardalliance.org 或加入智能卡联盟成为政府成员来索取本报告的免费副本。
图1的概述。a,我们的系统将RF信号从胸部反射为输入并输出实时IBI,然后将其用于诊断心脏病。b,本文使用的RF设备的示意图爆炸视图。c,我们的系统由三个组成部分组成:信号选择,节拍频率模式提取和HRV估计。首先,我们引入了信号选择算法,以选择具有丰富心跳信息的体素点。然后,我们将信号分解为各种频率组件,并使用高频组件获得节拍频率模式。最后,我们从模式中提取心跳峰来计算HRV。d,在两种情况下评估了拟议的系统:临床场景和日常生活情况。e,对拟议的系统进行了三个任务的评估,包括在大规模临床环境中监测HRV,在大规模临床方面诊断心脏病,并在长期日常生活情况下监测HRV。
智能卡联盟是一家领先的非营利性、跨行业协会,其成员公司致力于加速智能卡技术多种应用的广泛接受。联盟成员包括银行、金融服务、计算机、电信、技术、医疗保健、零售和娱乐行业的领先公司,以及许多政府机构。通过教育计划、市场研究、宣传、行业关系和公开论坛等具体项目,联盟让其成员与行业领导者和创新思想保持联系。联盟是智能卡的唯一行业代言人,引领行业讨论智能卡在美国的影响和价值。 欲了解更多信息,请访问 www.smartcardalliance.org 。版权所有 © 2003 Smart Card Alliance, Inc. 保留所有权利。未经智能卡联盟事先许可,不得以任何形式复制或分发本出版物。智能卡联盟已尽最大努力确保(但不能保证)本报告中所述信息在发布之日是准确的。智能卡联盟对本报告中信息的准确性、完整性或充分性不作任何保证。智能卡联盟成员:成员可以免费访问所有智能卡联盟报告。有关成员复制和分发权利的信息,请参阅智能卡联盟网站的会员登录部分。政府机构:政府雇员可以通过联系 info@smartcardalliance.org 或加入智能卡联盟成为政府成员来索取本报告的免费副本。
摘要。本文证实了使用非破坏性磁调制非接触式铁磁传感器进行大直流电流的非接触式转换和测量的必要性,这些传感器具有更高的灵敏度,可用于土地复垦、灌溉、工业、冶金以及一般的农业和水管理;并介绍了它们的设计开发结果。结果表明,与已知转换器相比,所开发的转换器具有更高的精度和灵敏度、技术先进的设计、重量和尺寸小、材料消耗和成本低。考虑了磁调制非接触式转换器的可靠性问题。获得了他们的研究结果。结果表明,大直流电流的宽范围磁调制非接触式转换器的可靠性等于 0.998,考虑到灾难性故障,其总可靠性为 0.9969。所开发的转换器可广泛应用于土地复垦和灌溉、供水、工业、铁路运输、科学、技术的电力系统以及在安装现场检查电表。
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