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World File Search System黎曼流
在黎曼框架内通过 CNN 特征的协方差池对 GPR 信号进行分类
探地雷达 (GPR) 是一种成像系统，可用于观察现场地下情况，以研究土壤的层组成或埋藏物体的存在。由于地面的电磁特性，此类图像通常具有非常低的信噪比 (SNR)。此外，根据设计，埋藏物体被观察为双曲线，其形状可能与物体类型（例如空腔或管道）相关联。在这种情况下，埋藏物体的分类在民用应用中非常重要，例如恢复埋藏天然气管道的位置 [1] 或军事应用，例如地雷探测 [2]。为了进行这种识别，一些研究考虑使用信号反演技术 [3] 来提高 SNR，以便地球物理学家进行手动解释。当需要处理大量图像时，这种解决方案可能不切实际，因为它需要专门的人力资源。因此，自动识别方法已成为必需，并受到社区的关注。GPR 信号的自动分类分两步进行。首先，感兴趣区域（ROI）对应于
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
使用黎曼概率的贝叶斯积累的端到端 P300 BCI
摘要 — 在脑机接口 (BCI) 中，大多数基于事件相关电位 (ERP) 的方法都侧重于 P300 的检测，旨在对拼写任务进行单次试验分类。虽然这是一个重要的目标，但现有的 P300 BCI 仍然需要多次重复才能达到正确的分类准确率。P300 BCI 中的信号处理和机器学习进步主要围绕 P300 检测部分，而字符分类不在范围之内。为了在保持良好字符分类的同时减少重复次数，解决完整的分类问题至关重要。我们引入了一个端到端流程，从特征提取开始，由使用概率黎曼 MDM 的 ERP 级分类组成，该分类使用跨试验的贝叶斯置信度积累提供字符级分类。现有方法仅在字符闪现时增加其置信度，而我们新的管道，称为黎曼概率贝叶斯累积 (ASAP)，在每次闪现后更新每个字符的置信度。我们提供了此贝叶斯方法的正确推导和理论重新表述，以便无缝处理从信号到 BCI 字符的信息。我们证明我们的方法在公共 P300 数据集上的表现明显优于标准方法。
流 1 – 数字化 - 国际航空运输协会
区块链：货物索赔的最终解决方案？ 货物索赔损害了双方的关系和表现，并拖累了企业的整体效率、盈利能力和可持续性。它们消耗时间和资金。然而，索赔仍然是货物风险管理中被忽视的风险——区块链可以通过预防和解决纠纷轻松规避这一风险。 Ekaterina Oger Grivnova，Paxwall 首席执行官
评估推进器机械流功率...
本文介绍了一种评估推进器机械流功率的方法，该方法基于 1:11 比例的边界层吸入 (BLI) 飞机电动风洞模型。使用完整的飞机气动配置无法直接现场测量机械流功率，而机械流功率是 BLI 飞机性能的一个关键指标。因此，必须通过两组支持实验将测量的电功率转换为流功率。第一组实验是在小型风洞中使用推进器进行的流功率测量，该风洞复制了动力风洞测试的来流条件。第二组是电机校准实验，可以分别确定电机损耗和气动效率，从而深入了解电机和推进器的气动工作点。使用这种组合方法，电力测量结果被转换为机械流功率，实验不确定度小于 1%。
球形和纤维悬架的毛细管流
2个毛细血管悬浮液中的毛细管流动动力学7 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2实验方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3滴形成：变薄和捏合动力学。。。。。。。。。。。。。14 2.4变薄动力学：有效的粘性流体制度。。。。。。。。。。。。。16 2.5二散悬浮液的粘度。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.6早期捏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.7结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 div>