脑电信号中的建模和新颖性检测 用于检测癫痫异常 癫痫病影响着全球约1％的人口，其中大多数生活在中低收入国家（LMIC）中。 癫痫病通常由人类解释器诊断，该解释器通过EEG记录进行读取。 在低收入和中等收入国家，被诊断为癫痫的人的主要障碍是脑电图的可及性有限和缺乏口译员。 McKenzie等。 （2017）描述了一项研究，研究是将便携式EEG扫描仪的数据发送到国外以供自愿者进行分析。 本文研究了如何通过使用新颖性检测来缩短手动解释EEG记录所花费的时间。 提出了预处理流程，并研究了两种检测新颖性的方法。 本文使用两个真实的EEG数据集来验证该过程。 第一个数据集来自波士顿儿童医院，包括带有癫痫发作的记录。 另一台使用便携式EEG扫描仪（SBS2）在几内亚记录，不包含标签。 首先使用标记的数据对方法进行分析和开发。 然后对来自SBS2的数据测试这些方法。 在预处理步骤中，通过对独立组件进行分

MATLAB运动车辆跟踪检测，计数系统

电子文件完整性检测系统的设计与实现.pdf

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本文将分析并通过模拟验证这种典型应用电路的稳定性及噪声性能。首先探讨电路工作原理，然后如果读者有机会的话，可以运行一个SPICE模拟程序，它会很形象地说明电路原理。以上两步是完成设计过程的开始。第三步也是最重要的一步（本文未作讨论）是制作实验模拟板。

沙扎马兰 TEAM ZERO 用于查找受版权保护的音频的杀手代码。 它需要两个目录，一个是原始音频文件的目录，一个是可能使用过第一个目录中文件片段的音频文件的目录。 输出是潜在匹配项的列表，以及这些匹配项在使用原始音频的音频文件中的开始时间。 有关我们策略的摘要，请查看notebooks/fingerprinting.ipynb 我们对音频文件进行了令人讨厌的频谱分析，创建了由 rad 对峰值频率组成的病态音频指纹。 一探究竟。 我们优秀的团队成员： 丹·卡拉奇 ( ) 卢卡斯·哈伯 ( ) 埃里克·彼得森 ( ) 塔利亚·斯沃茨 ( )

SSDD遥感舰船数据集（YOLO）

使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 实验目的 使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型） 任务列表： • 行人识别 • 人脸识别 • 交通灯识别 • 实时检测（平均 FPS>15） • 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备

选择恶意和正常URL链接数据进行研究(特征选择、算法选择)，并编写代码构建模型，最终满足如下需求： - 打印出模型的准确率和召回率； - 代码可以根据输入的URL自动判定其安全性；