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公开/公告号CN112988122A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-18
原文格式PDF
申请/专利权人 南京大学;
申请/专利号CN202110323723.5
发明设计人 潘敏学;张天;卫昱阳;
申请日2021-03-26
分类号G06F8/20(20180101);
代理机构32207 南京知识律师事务所;
代理人张苏沛
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2023-06-19 11:29:13
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-07-18
授权
发明专利权授予
机译: 在运行时将移动应用分解为微服务(MSS)的方法,装置和系统,用于分布式执行
机译: 基于IP多媒体子系统的有线和无线聚合网络中关联度的测量装置和方法,能够通过数据整合管理器和关联信息组织器自动生成关联度
机译: 基于有界上下文的微服务和使用方法基于计算机的微服务和使用方法
机译:Web应用程序自动分解为微服务的无监督学习方法
机译:将大数据应用程序提供为集装箱云的服务:基于微服务的方法
机译:一种重建应用程序来开发基于容器的微服务的方法
机译:基于规则的方法在微服务中优化功能分布的系统分解
机译:分析高维数据的方法:分类,测量误差模型和基于图的关联度量,并应用于微阵列数据
机译:支持物联网应用预测分析的微服务设计方法
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:单体图谱:基于pC的软件工具,用于从质谱分子量数据中确定单体组成