An exploratory simulation study and prediction model on human brain behavior and activity using an integration of deep neural network and biosensor Rabi antenna
Notice bibliographique
Résumé
The plasmonic antenna probe is constructed using a silver rod embedded in a modified Mach-Zehnder interferometer (MZI) ad-drop filter. Rabi antennas are formed when space-time control reaches two levels of system oscillation and can be used as human brain sensor probes. Photonic neural networks are designed using brain-Rabi antenna communication, and transmissions are connected via neurons. Communication signals are carried by electron spin (up and down) and adjustable Rabi frequency. Hidden variables and deep brain signals can be obtained by external detection. A Rabi antenna has been developed by simulation using computer simulation technology (CST) software. Additionally, a communication device has been developed that uses the Optiwave program with Finite-Difference Time-Domain (OptiFDTD). The output signal is plotted using the MATLAB program with the parameters of the OptiFDTD simulation results. The proposed antenna oscillates in the frequency range of 192 THz to 202 THz with a maximum gain of 22.4 dBi. The sensitivity of the sensor is calculated along with the result of electron spin and applied to form a human brain connection. Moreover, intelligent machine learning algorithms are proposed to identify high-quality transmissions and predict the behavior of transmissions in the near future. During the process, a root mean square error (RMSE) of 2.3332 \( ± 0.2338 \) was obtained. Finally, it can be said that our proposed model can efficiently predict human mind, thoughts, behavior as well as action/reaction, which can be greatly helpful in the diagnosis of various neuro-degenerative/psychological diseases (such as Alzheimer's, dementia, etc.) and for security purposes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».