脑电信号情绪识别研究综述

通过面部表情、语音语调以及脑电等生理信号对人的情绪状态进行识别分类,即情绪识别,其在医疗、交通以及教育等领域有广泛应用。脑电信号由于其真实可靠,在情绪识别领域日益得到广泛关注。总结了近年来脑电情绪识别研究所取得的进展,主要介绍基于深度学习和迁移学习进行的脑电情绪识别研究。介绍了脑电情绪识别基础理论、常用公开数据集、信号的采集和预处理,介绍特征提取与选择,重点介绍了深度学习和迁移学习在脑电情绪识别上的应用。指出该领域目前面临的挑战和前景。     

近地卫星测控中的一种GPS时间同步方法

针对近地卫星测控中的星地时间同步问题,首先建立星地时差模型,在重点分析星地时差误差源的基础上,提出使用星载 GPS 接收机的时间信息对卫星时间进行同步,并建立 GPS 时间同步模型,从理论上对星地时差进行误差源的比较和分析,最后应用于近地卫星测控。结果表明,利用 GPS 的星地时间同步方法的误差源少,时间同步精度高,误差在±1ms 以内,精度优于 1ms,并施用于在轨卫星长期管理与测控。     

基于SUSAN算子的空域自适应错误隐藏算法

为了消除空域错误隐藏后出现的模糊和块效应,提出了基于SUSAN检测算子的空域自适应错误隐藏算法。算法首先利用SUSAN算子检测丢失宏块周围的边缘点,然后根据边缘点确定丢失宏块中边缘,最后根据边缘情况自适应地选择插值方法恢复丢失宏块。实验表明,丢失宏块边缘的检测受噪声影响很小,对孤立丢失块有较好的恢复效果且计算量较小。与传统空域错误隐藏算法相比,本文算法的峰值信噪比PSNR能提高大约1～3dB。     

基于TUSB6020的USBOTG接口设计

首先介绍了TUSB6020的功能特性及内部结构,阐述了TUSB6020的工作原理,分析了TUSB6020与外部主机的连接方式,提出了一种TMS320DM6437与TUSB6020的USB OTG接口设计方案,其中包括硬件设计与软件设计两部分,实现了与TMS320DM6437的连接.该接口设计可以广泛应用于各种便携式、嵌入式系统中,从而可靠便捷地实现USB OTG功能.     

城市大数据分析的价值展望

利用大数据技术和理念提高管理能力已成为智慧城市中提高政府服务效能的重要内容。此文通过分析我国信息化现状及大数据的应用潜能,明确城市级大数据分析的意义,对城市大数据分析的发展方向及所要攻克的难题进行讨论,并举例说明城市大数据分析的典型应用场景。     

城市大数据分析的价值展望

<正>在全球信息化的背景下,大数据已经上升为多个国家与地区的战略性计划,在2012年3月,美国政府整合6个部门投资2亿美元启动的"大数据研究和发展计划"中,美国国家科学基金会提出要"形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科"。各国政府纷纷抢占大数据的高地是因为数据和能源、材料一样,正成为一种重要战略性资源。如何利用大数据技术和理念,提高管理与决策的能力和质量,成为信息化条件下提高政府服务效能的重要内容。     

电子病历命名实体识别技术研究综述

电子病历（EMR）是医疗信息快速发展的产物,目前以非结构化文本形式存储。通过使用自然语言处理（NLP）技术,在非结构化文本中提取出大量医学实体,将有助于提升医务人员查阅病历效率,同时识别的成果也将辅助于接下来的关系提取和知识图谱构建等研究。介绍常用的若干个数据集、语料标注标准和评价指标。从早期传统方法、深度学习方法、预训练模型、小样本问题处理四个方面详细阐述电子病历命名实体识别方法,对比分析各模型自身的优势及局限性。探讨了目前研究的不足,并对未来发展方向提出展望。