XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音爆
什么是PFA？ 纳戈亚城地区的新干线铁路噪音...
- 所提供的个人信息仅用于我们中心的信息和通信。 未经该人的同意，除上述目的以外的任何目的都不会使用或提供给第三方。 ・请注意，作为我们中心公共关系活动的一部分，我们可以使用当天拍摄的照片和视频。
流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
使用变分自编码器增强梯度提升算法进行不平衡岩爆评估及其可解释性
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性，建立了一个变分自动编码器（VAE）来解决岩爆数据集的不平衡问题，并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能（XAI）。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据，并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先，我们使用数据可视化来深入了解数据的结构，并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后，我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE，我们比较和评估了六种最先进的集成模型，包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型，用于岩爆预测。结果表明，梯度提升算法优于经典的单一模型，而 VAE 分类器优于原始分类器，其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法（例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek)）相比，VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后，我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型，以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制，进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
在线招聘 FWD - 德国联邦国防军
德国联邦国防军参谋音乐团 电话：+49 (0)30 4981-2123 德国联邦国防军音乐团 电话：+49 (0)2241 991-283 汉诺威陆军音乐团 电话：+49 (0)511 903-4072 卡塞尔陆军音乐团 电话：+49 (0)561 76682-4002 科布伦茨陆军音乐团 电话：+49 (0)261 13354-5444 新勃兰登堡陆军音乐团 电话：+49 (0)395 372-3189 乌尔姆陆军音乐团 电话：+49 (0)731 1690-1892 法伊茨霍希海姆陆军音乐团 电话：+49 (0)931 9707-2292 德国联邦国防军山地音乐团电话：+49 (0)8821 94302-52 明斯特空军音乐团 电话：+49 (0)251 9327-3422 埃尔福特空军音乐团 电话：+49 (0)361 342-87311 基尔海军陆战队音乐团 电话：+49 (0)431 71745-2402 威廉港海军陆战队音乐团 电话：+49 (0)4421 79-2202
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
AD52070.pdf-微桥
扬声器驱动器单电源电压 4.5V ~ 26V 内置 LDO 输出 5V（用于其他设备） 支持多种输出配置 BTL 模式：30W/CH，8 Ω，24 V BTL 模式：30W/CH，4 Ω，18 V PBTL 模式：60W/CH，4 Ω，24 V PBTL 模式：45W/CH，4 Ω，18 V PBTL 模式：60W/CH，2 Ω，18 V 扬声器性能 BTL 模式：30W/CH，8 Ω <1% THD+N@24V BTL 模式：30W/CH，4 Ω <1% THD+N@18V >90% 高效的 D 类操作无需散热器 节能的 D 类操作低空闲电流 <23mA 多种开关频率 AM避免主/从同步 300KHz 至 1.2MHz 开关频率 差分输入 四个可选的固定增益设置 内部振荡器 短路保护，带自动恢复 欠压检测 过压保护 爆音和咔嗒声噪音降低 可调自动增益控制或可调功率限制功能，用于保护扬声器 输出直流检测，用于保护扬声器 热折返控制 过温保护，带自动恢复
在时间分辨相关的量子晶格动力学中热音纸物理学的指纹
能量流的时间动力学从电子泵设置中从电子自由度到晶格的自由度的时间动力学可能会受到热量瓶颈的存在，从而可以在光学激发的电子状态下保持更长的连贯性。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。 这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。 由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。在MGB 2中已经在实验观察到并在理论上进行了描述，该MGB 2（具有Tc≈39K的基于电子的超导体，基于电子 - 音波的超导体。在晶格间相关性中。这种方法利用了E 2 G热模式的基本对称性，该模式通过两个硼原子的平面外运动进行了表现。由于热声子通常发生在布里远区域的高对称点，具有特定的晶格位移对称性，因此目前的分析非常笼统，它可以帮助将其他有前途的材料以其他有前途的材料（例如石墨烯，硼乙烯，硝酸硼，黑色磷酸盐，均匀的蛋白质）呈现。
构音障碍患者与智能虚拟助手的互动：可用性和用户偏好的比较研究
摘要：本研究探讨了构音障碍患者与智能虚拟助手 (SVA) 互动时使用的不同交互方法的有效性和用户体验。研究主要关注三种模式：通过 Alexa 发出直接语音命令、通过 Daria 系统发出非语言语音提示以及眼神控制。研究目的是评估每种方法的可用性、工作量和用户偏好，以满足构音障碍患者不同的沟通能力。虽然 Alexa 和 Daria 促进了基于语音的交互，但眼神控制为那些无法使用语音命令的人（包括患有严重构音障碍的用户）提供了一种替代方案。这种比较方法旨在确定每种交互方法的可用性如何变化，研究对象为八名患有构音障碍的参与者。结果表明，非语言语音交互，尤其是与 Daria 系统的交互，因其工作量较低且易于使用而受到青睐。眼神控制技术虽然可行，但在更高的工作量和可用性方面也存在挑战。这些发现强调了与 SVA 多样化交互方法的必要性，以适应患有构音障碍的个体的独特需求。
T-2409-OZM4 实验室爆震室 KV-150M1 ...
1 技术说明 KV-150M1 和 KV-250M3 是钢制爆轰室，设计用于承受高达 150 克（KV-150M1）或 250 克（KV-250M3）TNT 当量的重复爆炸。在严格遵守操作程序和要求的情况下，爆轰室的使用寿命以 10,000 次爆炸计算。爆轰室配备两个覆盖钢盘的窗口，可用于安装各种光学或电气测量仪器，以研究爆炸过程。爆轰室包含两个带有手动操作阀门的附加入口，用于通风。第一个阀门用作压缩气体的输入，用于惰性化或冲洗爆轰室。第二个输出阀门用于取样和抽空爆炸后的气体。买方应提供压缩气体源和/或带有通风风扇的柔性软管，并将废气排到测试区域外，以供爆轰室操作。弹膛由一个主盖关闭，主盖配有卡口锁，卡口锁由橡胶密封件紧固。KV-250M3 的盖子向右侧打开，而 KV-150M1 的盖子则使用弹簧辅助臂向上移动。KV-250M3 包含一个与主盖相对的附加服务盖，也可用于安装测量系统。两个弹膛的盖子都包含点火电路的阻断机制，当盖子未完全关闭时，可防止电击发。电击发电路的触点