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基于脑电图的情感识别的多功能输入深林
由于人类计算机相互作用的迅速发展，近年来，情感计算引起了越来越多的关注。在情绪识别中，脑电图（EEG）信号比其他生理实验更容易记录，并且不容易被伪装。由于脑电图数据的高维质和人类情绪的多样性，因此很难提取有效的脑电图并识别情绪模式。本文提出了一个多功能深森林（MFDF）模型，以识别人类的情绪。首先将EEG信号分为几个EEG频带，然后从每个频带中提取功率谱密度（PSD）和差分熵（DE），将原始信号作为特征提取。五个级别的情感模型用于标记五个情绪，包括中性，愤怒，悲伤，快乐和愉快。具有原始特征或尺寸减少了输入的特征，深层森林是为了对五个情绪进行分类的构建。这些实验是在公共数据集上进行的，用于使用生理信号（DEAP）进行情绪分析。将实验结果与传统的分类器进行了比较，包括K最近的邻居（KNN），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）。MFDF的平均识别精度为71.05％，比RF，KNN和SVM高3.40％，8.54％和19.53％。此外，降低尺寸和原始脑电图信号后具有特征输入的精度分别仅为51.30和26.71％。这项研究的结果表明，该方法可以有效地有助于基于脑电图的情绪分类任务。
单层六角形中的Lightwave控制的Haldane模型
近年来，具有匹配的晶体对称性的原子薄结构的堆叠和扭曲为创建新的超晶格结构提供了独特的手柄，其中新属性出现了1,2。并联，对强光场的时间特征的控制已允许在亚激光周期时间表上的这种原子薄结构中操纵相干电子传输3,4。在这里，我们演示了一个量身定制的灯光驱动的类似物，以扭曲层堆叠。将光波形的空间对称性定制到六角硼硝酸硼单层的晶格的空间对称性，并扭曲此波形会导致对时间反向对称性破坏5的光学控制，并实现了在激光抑制的2D 2D隔离式隔热晶体中的Haldane 6拓扑模型的实现。此外，有效的Haldane型哈密顿量的参数受旋转光波形的控制，从而在频带结构配置和前所未有的控制之间在频带隙的大小，位置和曲率上进行超快切换。这会导致互补量子谷之间的不对称种群，从而导致通过光学谐波极化法检测到可测量的山谷霍尔电流7。我们计划的普遍性和鲁棒性为山谷选择性带隙工程开辟了道路，从而解开了创建量子自由度的几秒钟开关的可能性。
AN-CM-369电动开瓶器
■高可靠性 - 在大多数消费者，商业和工业应用中，用户理想地希望在任何时候和在任何情况下都能达到指定的准确性。许多位置系统将在RF传输敌对的环境中运行：RF信号可能在室内受到多径效应，或者由砌体，金属或其他阻塞或其他反射物体引起的衰减。基于蓝牙的位置系统也通常会暴露于在同一2.4GHz频带中运行的其他无线电系统的干扰。renesas位置解决方案（例如WIRA™技术）包括用于高分辨率位置的算法，发现减轻多径效应和干扰的影响。
量子加密后的最新趋势
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电池管理系统中接地的重要性
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在不同条件下TBM椎间盘切割器的可靠性分析
摘要摘要©2020 Tongji University圆盘切割器的可靠性对隧道钻孔机（TBMS）的安全性和工作效率有重大影响。为了在不同的地质和操作条件下研究圆盘切割器的可靠性，我们使用不同的倾角和室内层进行了一系列新型的滚动切割测试，对完整和接头的砂岩块进行了一系列新型的滚动切割测试。刀头头的不同正常力和旋转速度。然后提出了一种基于逻辑回归模型的新型可靠性估计方法，并分析了倾角，地层，正常力和旋转速度对圆盘切割器可靠性的影响。可靠性估计方法包括有关正常力和切割器磨损的数据采集，使用小波包装转换和相关分析提取特征，以及对逻辑回归模型的估计。为了获得每个频带的频谱和标准化的小波能量，我们通过小波数据包转换分解了正常力的时域。使用相关分析来确定对磨损损失敏感的特征频带。根据显着特征参数和磨损损失，建立了逻辑回归模型，以评估椎间盘切割器的可靠性。分析结果表明，岩石切割的最佳倾角为30°。在存在混合面和单个地面的情况下，椎间盘切割器的可靠性主要受TBM发掘和磨损损失的难度的影响。提高刀具上的正常力和旋转速度加剧磨损，从而降低了可靠性。此外，与Rabinowicz的公式相比，该建议的方法考虑了各种地质和操作条件，这使得拟议的方法更适用于估计椎间盘切割器的可靠性。
训练你的大脑？我们真的能用神经反馈训练选择性地训练特定的脑电图频率吗？
神经反馈 (NFB) 是一种操作性条件反射程序，通过该程序，个体可以学会自我调节大脑的电活动。NFB 最初是作为治疗潜在脑电图功能障碍的疾病的干预措施而开发的，现在也被用作一种训练工具，以增强高性能情况下所需的特定认知状态。NFB 训练效果背后的最初想法是，变化应该仅限于训练过的脑电图频率。不用作反馈频率的脑电图频率应该是独立的，不受神经反馈训练的影响。尽管感觉运动节律 NFB 训练在认知表现增强方面取得了成功，但目前尚不清楚所有参与者是否都可以有意修改特定选择的脑电图 (EEG) 频率的功率密度。在本研究中，参与者被随机分配到控制心率变异性 (HRV) 生物反馈 (HRV) 训练组或 HRV 生物反馈和神经反馈 (HRV/NFB) 训练组。这项随机混合设计实验包括两节入门理论课和为期 6 周的训练期。我们研究了两个实验组在训练期间和训练期间不同脑电图频带的变化。所有参与者在训练期间和训练期间都表现出脑电图变化。然而，在 HRV/NFB 训练组中，未训练的脑电图频率发生了显著变化，而一些训练过的频率则不同。此外，HRV 组和 HRV/NFB 组的脑电图活动都发生了变化。因此，脑电图变化不仅限于训练过的频带或训练方式。
根据 EEG 和 FNIRS 信号进行静息状态脑连接分析
摘要。当代神经科学高度关注机器学习和网络分析的协同使用。事实上，网络神经科学分析大量利用了聚类指标和统计工具。在这种情况下，功能性近红外光谱 (fNIRS) 和脑电图 (EEG) 的综合分析提供了有关大脑电和血流动力学活动的互补信息。证据支持神经血管耦合介导大脑处理的机制。然而，人们对这些技术如何表示特定的神经活动模式还不太了解。在这里，我们使用源空间分析和图论方法，研究了同步 EEG 和 fNIRS 连接组之间、跨频带的静息状态大脑功能网络的拓扑特性。我们观察到，在全局级别分析中，两种模态的小世界拓扑网络特征。边缘分析指出，与 EEG 相比，氧合血红蛋白的半球间连接性增强，且各个频带没有差异。我们的结果表明，从 fNIRS 中提取的图形特征可以反映神经活动的短程和长程组织，并且能够表征静息状态下的大规模网络。需要进一步开发两种模态的综合分析，以充分利用每种模态的附加值。然而，本研究强调，可以采用多模态源空间分析方法来研究健康静息状态下的大脑功能，从而为未来在任务和病理学中的工作奠定基础，并有可能获得神经系统疾病的新型综合生物标志物。