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本文对脑机接口（BCI）系统的使用质量与产品质量进行了系统性综述，分析了BCI技术的研究背景、常用工具、用户类型、应用范式及开发阶段。通过文献分析发现，当前BCI研究主要集中在大脑刺激处理、生活质量和人机交互领域，广泛采用头盔/电极和处理软件作为工具，多数面向健康用户且以学术研究为主。文章深入探讨了BCI系统在使用质量（如效率、可用性、满意度）和产品质量（如有用性、可取性）方面的特性，并指出当前面临质量评估标准缺失、技术复杂性和用户适应性等挑战。最后，文章呼吁建立统一的质量模型，推动技术创新与个性化定制，以

本文提出了一种基于EfficientNet-B0的轻量级卷积神经网络模型，用于美国手语（ASL）图像分类。通过复合缩放方法平衡网络深度、宽度与分辨率，并结合迁移学习与Dropout正则化策略，有效缓解了过拟合问题，提升了模型泛化能力与收敛速度。实验在包含29类ASL手势的大规模数据集上进行，结果表明该方法在测试准确率上优于InceptionV3和InceptionResnetV2等主流架构，尤其在引入迁移学习后验证准确率达到98.53%。研究为移动设备部署高效ASL识别系统提供了可行方案，并展望了未来在实时

本文研究了2021年厄瓜多尔总统选举期间推特社交机器人的政治倾向，结合情感分析与机器人检测技术，分析了候选人Guillermo Lasso和Andrés Arauz相关推文的情感分布及自动化账户的影响。通过数据采集、预处理、TextBlob情感分析和Botometer机器人识别，发现两候选人均获得较多积极情感，且检测出17个可能的机器人账号，其中多数支持Andrés Arauz。研究表明社交机器人在提升推文热度方面具有一定影响力，未来可在更大数据集上扩展该方法以预测选举趋势。

本文探讨了YouTube和Instagram在电子学习中的应用现状与挑战，分析了教师内容创作频率低、课堂使用不足等问题，并提出加强教师培训、优化时间安排等建议。同时，研究以2021年厄瓜多尔大选为例，通过情感分析揭示推特社交机器人在政治舆论中的影响，指出其在传播积极情感和支持候选人方面的角色。最后展望未来在技术发展、多平台研究和政策制定方面的需求，以应对社交媒体带来的机遇与挑战。

本文探讨了人工智能在电子游戏中的应用，特别是在评估空间定向、物体识别和多任务处理等认知能力方面的创新实践，并分析了不同性别与年龄群体的表现差异。同时，文章还研究了社交媒体在电子学习中的作用，揭示了YouTube和Instagram等平台在教学资源传播中的潜力与挑战。研究表明，电子游戏可作为认知障碍早期检测的有效工具，而社交媒体则为师生提供了协作互动的新途径。未来，人工智能与社交媒体的深度融合有望推动个性化学习与认知健康评估的发展。

本文综述了基于组织电特性的癌症检测与人工智能辅助视频游戏在轻度认知障碍（MCI）检测中的研究进展。在癌症检测方面，模拟法、离体法和在体实验法各有优势，介电特性、生物阻抗和微波技术为早期诊断提供了有效途径。在MCI检测方面，结合MoCa和MMSE标准测试的Neurocity视频游戏利用AI代理和机器学习算法，通过任务表现评估认知功能，展现出非侵入性、智能化的检测潜力。研究还提出了方法优化、应用拓展和技术融合的未来方向，旨在提升检测精度并推动临床转化。

本文探讨了基于物联网的精准农业系统在草莓种植中的应用，以及基于组织电特性的癌症检测技术的前沿研究。精准农业系统通过LoRa无线网络实现远距离数据传输，结合环境参数监测，提升农业生产的精确性与可持续性；癌症检测技术则利用癌细胞与正常细胞在介电特性、生物阻抗和微波响应上的差异，推动早期诊断的发展。文章综述了2016至2021年的相关研究，分析了实验与描述性方法的应用，并展望了技术融合、设备便携化及人工智能在医疗检测中的未来方向。两大领域展示了科技在农业与健康方面的深远影响。

本文介绍了一种基于物联网的草莓精准农业系统开发方案，结合信息通信技术（ICTs）与安第斯地区的传统农业智慧，构建了适用于厄瓜多尔瓜莫特社区的智能化种植管理系统。系统采用LoRa无线通信技术，集成温度、湿度和CO₂传感器，实现对草莓生长环境的实时监测与数据采集，并通过Node-RED等平台进行可视化管理和数据分析。实验结果表明，该系统能有效维持适宜的生长条件，具备低成本、高可靠性的特点。文中还提出了针对温度、湿度和CO₂水平异常的优化调控策略，为推动智能农业和可持续 farming 提供了实践参考。

本文探讨了增强现实（AR）与物联网（IoT）技术在机器人控制和精准农业中的创新应用。在工业领域，通过AR与树莓派、Unity 3D和Blynk等技术结合，实现了对SCARA机械臂的实时远程控制，并分析了系统的操作性能与用户体验。在农业领域，提出了一种基于LoRa无线传感器网络的精准农业系统，用于实时监测草莓种植环境中的温度、湿度和CO₂浓度，支持远程管理与数据分析。两个案例展示了AR与IoT技术在提升操作精度、生产效率和智能化管理水平方面的巨大潜力，同时展望了未来技术优化与扩展方向。

本文探讨了多模态深度学习与增强现实技术在农业和机器人控制领域的应用。多模态深度学习通过融合多光谱图像与田间传感器数据，提升了作物产量预测的准确性，为精准农业提供决策支持；增强现实技术结合物联网，实现了机械臂的实时远程控制，提高了操作效率与安全性。文章分析了两项技术的优势、挑战及未来发展方向，指出其在农业、工业、医疗等领域的广阔应用前景，并强调通过技术创新推动社会发展的潜力。

本文探讨了秘鲁远程医疗学习在社会人口和制度层面的限制因素，揭示了年龄、性别、职业、工资、培训机会、政策缺失及设备不足等问题对卫生专业人员参与远程医疗教育的影响，并提出了改善建议。同时，文章介绍了厄瓜多尔利用多模态深度学习模型进行玉米产量预测的研究，结合多光谱图像与田间传感器数据，提升了预测准确性，展示了深度学习在精准农业中的应用潜力。研究强调跨领域技术整合的重要性，为医疗与农业领域的可持续发展提供了实践路径与未来方向。

本文分析了水资源分配优化与远程医疗学习中的关键因素。在水资源分配方面，探讨了ACO和PSO等元启发式算法的应用优势与局限，强调多目标与模拟-优化方法的适用性；在远程医疗学习方面，基于秘鲁安卡什地区卫生专业人员的研究，揭示了社会人口和机构因素对学习成效的显著影响，并提出针对性改进建议。最后，文章从跨领域合作、政策支持和技术革新角度提出综合发展路径，以推动两个领域的可持续进步。

本文系统综述了应用于水库流域水资源分配优化问题的启发式和元启发式方法。研究聚焦于有水库的河流系统，分析了常用算法类型，特别是基于群体智能的方法如PSO、ACO和HS的应用情况。文章还探讨了优化目标，包括经济、社会、农业与生态等多方面需求，并介绍了模拟-优化结合模型（如WEAP与元启发式算法集成）、多目标优化策略、经典算法改进（如AWOA）、混合算法（如WOAPSO）以及元模型（如ANN、SVM）在降低计算成本中的作用。通过对16篇核心文献的综合分析，揭示了当前研究趋势与挑战，强调需进一步平衡多目标冲突并提升

本研究通过光学心率传感器和Python开发的应用程序，对一名11岁足球初学者在20次控球训练中的心率变化进行线性回归分析。研究设计了三个不同情绪压力场景，发现约85%的课程中心率随时间上升，尤其在限时任务场景中显著升高，表明情绪压力对生理反应有明显影响。训练主要处于有氧区间，未达无氧阈值，强度适中。研究结合机器学习方法探索了技术学习与心率动态的关系，为体育训练中的情绪调节与个性化方案提供了数据支持，并提出了未来融合多模态生理指标与虚拟现实技术的拓展方向。

本文探讨了高等教育4.0背景下的学术管理挑战与应对策略。研究基于对国立洛哈大学学术管理人员的调查，围绕能力培养、学习方法、信息通信技术和基础设施四个核心要素展开分析。结果显示，团队合作、创新和协作网络等软技能成为领导者优先发展的能力；教师角色正向知识获取管理者和中介转变；课程设计日益融入数字技术；云计算推动信息数字化进程。同时，研究指出需重视数字差距与非人性化风险。文章强调，高等教育机构应通过培养具备4.0文化素养的领导者，推动组织变革，实现教育与工业4.0的深度融合。

本文探讨了机器学习中随机森林与梯度提升算法在不同数据集上的性能对比，结果显示两者在真实与合成数据集上表现相似，验证了合成数据替代真实数据的可行性。同时，文章分析了高等教育4.0面临的挑战，强调教育数字化转型、教师角色转变、课程改革及学术管理者能力提升的重要性，并提出通过校企合作与创新教学方法培养适应未来社会的高素质人才。

本文对比分析了基于真实数据与两种合成数据（WebScraping和神经网络生成）在欺诈检测任务中的机器学习模型性能。研究采用厄瓜多尔国家理工学院学生实验获得的真实数据集'Students'，并结合欺诈三角理论（FTT）与主题建模技术，利用LDA提取文本主题概率，进而通过随机森林和梯度提升算法进行分类。实验结果表明，合成数据集在AUC指标上接近真实数据集的表现，证明其可作为真实数据的有效替代。研究验证了合成数据在缺乏实际欺诈数据时的可行性与应用潜力，为未来欺诈检测研究提供了方法支持和实践方向。

本文介绍了一种基于Z数的决策方法，该方法在处理不确定性和信息可靠性方面具有显著优势。通过将自然语言描述转化为模糊数值，并结合约束与可靠性两个维度，提升了决策的全面性与准确性。文章详细阐述了从构建模糊决策矩阵到最终方案选择的完整流程，并以足球运动员选拔为例进行说明。同时讨论了该方法在计算复杂度、权重确定和数据获取方面的局限性，并展望了算法优化、权重确定改进及与其他技术融合的未来发展方向。

本研究基于Scopus数据库，利用Rstudio的Bibliometrix模块和PRISMA指南，对高等教育中教师数字能力（TDC）的研究进行系统性文献综述与科学映射分析。研究发现，自2019年以来相关科研产出持续增长，尤其在新冠疫情推动下显著上升；西班牙作者和机构表现突出，形成了跨国家、跨机构的合作网络；少数核心期刊承载了大量研究成果，显示出高度集中性。文章进一步探讨了研究的价值、方法优劣，并提出未来应拓展研究工具、加强实践探索、推进跨学科合作及关注弱势群体等方向，为高等教育数字化转型提供理论支持与实践指

本文探讨了大学生信息素养的评估结果与高校数字能力教学的研究进展。通过对375名学生在信息管理、搜索、评估、处理及知识分享等维度的测试分析，发现学生在信息评估和创造方面存在明显不足。同时，基于Scopus数据库的科学映射分析显示，西班牙在高校数字能力教学研究领域表现突出，国际合作网络广泛。文章进一步提出了加强阅读训练、学术资源教育和实践项目设计等教学改进策略，并展望未来可在跨学科、个性化教学及新兴技术应用等方面拓展研究方向。

本文介绍了第二届信息与通信技术博士研讨会（DSICT 2022）的举办情况及其在促进国际学术交流中的重要作用，同时探讨了厄瓜多尔Manabí大学学生信息素养的评估研究。研究采用任务测试方法，评估学生在信息搜索、评估、处理和交流方面的能力，结果显示整体信息素养水平偏低，尤其在信息评估与处理方面存在不足。基于研究结果，提出了加强信息素养教育、提供实践机会、培养批判性思维等建议。文章还分析了ICT领域的五大发展趋势：人工智能、大数据、物联网、云计算和5G技术，强调提升学生信息素养对适应未来数字化社会的重要性。