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    基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望

    摘要:癫痫是一种由脑部神经元阵发性异常超同步电活动导致的慢性非传染性疾病, 也是全球最常见的神经系统疾病之一. 基于EEG的癫痫自动检测是指通过机器学习、分布检验、相关性分析和时频分析等数据分析方法, 对癫痫发作阶段的EEG信号进行自动识别的研究问题, 能够为癫痫诊疗与评估提供客观参考依据, 从而减轻医生工作负担并提高治疗效率, 因此具有十分重要的理论意义与实际应用价值. 本文详细介绍基于EEG的癫痫自动识别整体框架, 以及对应于各个步骤所涉及的典型方法. 针对核心模块, 即特征提取与分类器选择, 进行方法总结与理论解释. 最后, 对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望.

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    工人不戴安全帽自动检测系统

    工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型,工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测,工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言:解释型语言,是在运行的时候将程序翻译成机器语言;解释型语言的程序不需要在运行前编译,在运行程序的时候才翻译,专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码,所以解释型语言每执行一次就要翻译一次,与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。

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    ZCC5080E双节8.4V锂电池充电芯片

    第一节:产品简介 ZCC5080E是一款专门为双节8.4V锂电池设计的充电芯片,它具有高效、快速、安全、可靠等优点,广泛应用于各种需要充电的设备中。该芯片采用国际领先的技术和制造工艺,具有很高的性能和质量,是您理想的选择。 第二节:产品特点 1. 专为双节8.4V锂电池设计,充电安全、快速、高效。 2. 自动检测电池电量,智能控制充电电流和充电时间。 3. 具有过温保护、过流保护、短路保护等多重安全保护功能,有效保障您的设备安全。 4. 充电时自动关闭芯片内部电源,减少电能浪费和热量产生。 5. 适用于各种需要充电的设备,如无人机、电动车、电子门锁等。 第三节:使用方法 1. 将ZCC5080E芯片插入需要充电的设备中。 2. 将设备连接到电源适配器,打开电源开关。 3. 芯片将自动检测电池电量并控制充电电流和充电时间,确保电池安全、快速充电。 4. 当电池充满时,芯片会自动关闭充电电流并发出提示音,提醒您电池已充满。 5. 充电时请注意保持设备通风良好,避免过度发热。 第四节:注意事项 1. 请勿将ZCC5080E芯片用于高于8.4V的电池充电,以免造成电池损坏或芯片损坏。 2. 请勿在充电时使用设备,以免造成电击或火灾等危险。 3. 请勿更改芯片的电路设置或更改其外部电路元器件,以免造成芯片无法正常工作或失效。 4. 若需使用其他品牌的电池或适配器,请务必先测试其兼容性。 5. 请勿将芯片置于高温、高湿、多尘的环境中使用,以免造成芯片或电池的损坏。若需在恶劣环境下使用,请务必做好防护措施。 ​

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