安全技术-网络信息-论网络空间中人类交往方式的嬗变.pdf

细化 人类Connectome项目（HCP）的工具适用于处理非HCP数据集 ciftify是一组三种类型的命令行工具： ：适用于HCP的命令行工具最小的处理管道，可将预处理的T1和fMRI数据放入类似HCP的文件夹结构中 ：用于简化cifty格式的命令行工具 ：可视化工具，这些工具使用connectome-workbench工具在fRML页面中一起创建当前主题的标准视图的png。 请查看我们的Wiki，以获取有关各个工具的更多详细信息！ 下载并安装 安装最新版本的python软件包 首先，安装python软件包及其所有捆绑的数据和脚本。 您可以使用一个带有pip的命令执行此操作。 请注意，最新版本的ciftify需要python 3（不再支持python 2）。 要使用pip进行安装，请在终端中键入以下内容。 pip install ciftify 有关其他安装选项，请参阅

利用智能手机数据识别人类活动和姿势转换 问题陈述描述 通过智能手机传感器（加速度计和陀螺仪）监测人类活动。该声明将根据这些传感器读数将人类活动分为12类。 数据集 基于智能手机的人类活动和姿势转换识别数据集 智能手机传感器数据分为两类：- 时域特征——累积（x，y，x），最小值，中值，熵等。 频域特征——时域特征的DFT（加速度、急动幅度、陀螺仪幅度等）。 数据可视化 使用二维PCA和TSNE嵌入将数据可视化。TSNE可视化显示，不同的类可以很好地分离。 实验 在不同的参数变化中实现了几种分类技术。下文给出了所有实验的详细研究： 神经网络（单层和多层感知器） SVM（线性和高斯核） 增压（具有不同的损耗函数）

human-phenotype-ontology, 描述人类表型的本体论 联系人如果你有问题，请联系 dr.sebastian.koehler@gmail.com 或者 peter.robinson@jax.org 。重要用户应该使用 http://purl.obolibrary.org/obo/

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

LSTM用于人类活动识别 使用智能手机传感器数据集（腰部连接的手机）基于LSTM的人类活动识别。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 数据集 可以从下载数据集 点击此以观看有关如何收集数据的视频 通过应用噪声滤波器对传感器信号（加速度计和陀螺仪）进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中进行采样。 使用巴特沃斯低通滤波器将具有重力和人体运动成分的传感器加速度信号分离为人体加速度和重力。 假定重力仅具有低频分量，因此使用了具有0.3 Hz截止频率的滤波器。 模型 在此仓库中，我们采用了两层堆叠的基本LSTM，几乎使用了原始数据：只有重力效应已从加速度计中滤出，作为另一个3D功能的预处理步骤，以作为帮助学习的输入。 用法 安装TensorFlow r

合成人类生成的姿势数据增强 该知识库是的硕士论文的一部分，是在开发的。 给定的管道可以使用通过任何深度相机扫描的点云（推荐：Intel RealSense D435i），并根据点云的颜色信息的可用性实现迭代最近点（ICP）的两种不同变体。 整个过程如下图所示。 接触： 表中的内容 输出 后期处理 引文 执照 致谢 接触 参考 资料收集程序 出于本项目的目的，请从深度相机收集点云或扫描数据。 主要算法接受.pcd或.ply格式的点云，并且可以接受2到5000之间的任意数量的点云。点云（扫描）的数量取决于最终注册的点云分辨率的要求。 硬件 在创建管道的实验中，我们使用了Intel RealSense D435i ，它是Intel的深度感测相机。 英特尔实感:trade_mark:D4xx深度摄像头可以每秒高达90帧的速度传输实时深度（即测距数据）和色彩数据，生成深度数据的所有处理均由嵌入式D4专用集成电路在板

元宇宙177页深度报告：人类的数字化生存，进入雏形探索期.rar

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