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针对小农户的可持续能源（SEFFA）创新基金关于主题重点的注释
埃塞俄比亚，肯尼亚和乌干达（SEFFA）项目的小农户的可持续能源旨在使用可再生能源服务和技术来支持可扩展的，创新的业务案例，以改善三个实施国家中乳制品和Hortiultural Value Chains的小农户的生产和生产。giz，SNV和RVO正在合作，通过促进基于市场的可再生能源的访问，以特别关注农村地区的妇女和青年，从而提高了小额持有人农民的农业生产力。SEFFA项目均由GIZ和SNV共同实施，在此期间，每个实施者负责试行不同的PUE业务案例。主题焦点上的此注释概述了哪个实施者正在驾驶哪种PUE技术和哪个价值链。1。乌干达
使用无线信号进行独立于主体的情绪检测的深度学习框架
使用无线信号进行情绪状态识别是一个新兴的研究领域，对人类行为和幸福感监测的神经科学研究产生了影响。目前，对立情绪检测主要依赖于从光学或摄像机获取的面部表情和/或眼球运动的分析。同时，尽管机器学习方法已被广泛用于从多模态数据中识别人类情绪，但它们大多局限于缺乏通用性的受试者相关分析。在本文中，我们报告了一项实验研究，该研究从身体的射频 (RF) 反射中收集 15 名参与者的心跳和呼吸信号，然后采用新颖的噪声过滤技术。我们提出了一种基于原始 RF 数据和处理后的 RF 信号融合的新型深度神经网络 (DNN) 架构，用于对各种情绪状态进行分类和可视化。所提出的模型对独立受试者的分类准确率高达 71.67%，准确率、召回率和 F1 值分别为 0.71、0.72 和 0.71。我们将我们的结果与五种不同的经典 ML 算法的结果进行了比较，结果表明，即使原始 RF 和后处理时间序列数据量有限，深度学习也能提供卓越的性能。通过将我们的结果与 ECG 信号的结果进行比较，深度学习模型也得到了验证。我们的结果表明，使用无线信号进行待机情绪状态检测是一种比其他技术更好的替代方案，具有较高的准确性，在未来的行为科学研究中具有更广泛的应用。
用于解码高级视觉图像任务的独立于主体的脑机接口
摘要 — 脑机接口 (BCI) 用于识别人类的状态和意图，实现人与设备之间的通信。使用脑电图 (EEG) 信号进行人与无人机之间的通信是 BCI 领域最具挑战性的问题之一。特别是，与无人机控制相比，无人机群的控制（方向和编队）具有更多优势。视觉意象 (VI) 范式是受试者在视觉上想象特定的物体或场景。减少受试者 EEG 信号之间的变异性对于基于 BCI 的实际系统至关重要。在本研究中，我们提出了子纪元特征编码器 (SEFE)，以通过使用 VI 数据集来提高与受试者无关的任务的性能。本研究是首次尝试展示基于 VI 的 BCI 中受试者之间泛化的可能性。我们使用留一交叉验证来评估性能。包含我们提出的模块比排除我们提出的模块时获得更高的性能。在六种不同的解码模型中，带有 SEFE 的 DeepConvNet 表现出最高的 0.72 性能。因此，我们证明了使用我们提出的模块在与主题无关的任务中解码 VI 数据集并具有稳健性能的可行性。
AHEAD：用于主动 BMI 边缘设备中 MLP 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法
摘要：基于主动式脑机接口 (BMI) 控制边缘设备的高级认知功能预测是一项改善残疾人生活质量的新兴技术。然而，由于神经元的非平稳性质，维持多单元神经记录的稳定性变得困难，并且会影响主动式 BMI 控制的整体性能。因此，需要定期重新校准以重新训练神经网络解码器以进行主动控制。然而，重新训练可能会导致网络参数（例如网络拓扑）发生变化。就用于实时和低功耗处理的神经解码器的硬件实现而言，修改或重新设计硬件加速器需要时间。因此，处理低功耗硬件设计的工程变更需要大量的人力资源和时间。为了应对这一设计挑战，这项工作提出了 AHEAD：一种用于主动式 BMI 边缘设备中多层感知器 (MLP) 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法。通过对主动式 BMI 设计流程进行全面分析，该方法明智地利用了智能位宽识别 (BWID) 和可配置硬件生成，它们自主集成以生成低功耗硬件解码器。所提出的 AHEAD 方法从训练过的 MLP 参数和黄金数据集开始，并在性能、功耗和面积 (PPA) 方面产生高效的硬件设计，同时将准确性损失降至最低。结果表明，与现场可编程门阵列 (FPGA) 上的浮点和半浮点设计相比，所提出的方法性能提高了 4 倍，功耗降低了 3 倍，面积资源减少了 5 倍，并且具有精确的准确性，这使其成为一种有前途的主动式 BMI 边缘设备设计方法。
所有车辆都可以受益于主动空气动力学
SUV多年来一直处于流行状态，这阻碍了简化样式而不是受益。哪些辅助系统可用于改善阻力系数？这也适用于面板/盒子型货车吗？我们想问：“为什么要妥协？”主动系统的主要好处是，如果您能够在车辆沿着道路上行驶时，车辆的样式（通常是能力）可以与空气动力学的效率分离。这正是我们对主动空气动力学系统的作用。就像您提到的那样，当汽车固定时，车辆仍然可以具有静止的提示，但在某些驾驶条件下转移到了更具空气的纳米式供应。所有车辆都可以从主动空气动力学中受益。
感知决策中独立于主体和任务的神经相关性以及决策信心的预测
摘要 目的。在许多现实世界的决策任务中，决策者可获得的信息是不完整的。为了解释这种不确定性，我们为每个决策关联一定程度的置信度，表示该决策正确的可能性。在本研究中，我们分析了 68 名参与者进行八个不同感知决策实验的脑电图 (EEG) 数据。我们的目标是调查 (1) 是否存在与受试者和任务无关的决策信心神经相关性，以及 (2) 在多大程度上可以构建能够在逐次试验基础上估计信心的脑机接口。实验涵盖了广泛的感知任务，从而可以将与任务相关的决策特征与与任务无关的特征分开。方法。我们的系统训练人工神经网络，根据 EEG 数据和响应时间预测每个决策的信心度。我们将解码性能与三种训练方法进行了比较：(1) 单个受试者，训练数据和测试数据均来自同一个人； (2) 多主体，所有数据都属于同一任务，但训练和测试数据来自不同的用户；(3) 多任务，训练和测试数据来自不同的任务和主体。最后，我们使用另外两个实验的数据验证了我们的多任务方法，其中未报告置信度。主要结果。我们发现在刺激锁定和反应锁定时期，不同置信度水平的 EEG 数据存在显著差异。我们所有的方法都能够比相应的参考基线好 15% 到 35% 之间的置信度进行预测。意义。我们的结果表明，即使使用迁移学习方法，也可以从神经信号中重建对感知决策任务的置信度。这些置信度估计基于决策过程，而不仅仅是置信度报告过程。
用于主动的未来人工智能方法......
摘要 — 网络犯罪分子正在迅速开发新的恶意工具，利用人工智能 (AI) 发起新型自适应和隐蔽攻击。需要开发新的防御方法来应对这些威胁。一些网络安全专家推测，人工智能将实现相应的新型主动网络防御措施——这是现实的，还是目前主要是炒作？艾伦图灵研究所在英国国家网络安全中心和国防科学技术实验室的专家指导下，去年为 ACD 发布了人工智能研究路线图。本立场文件更新了两种最有前途的人工智能方法——强化学习和因果推理——的路线图，并描述了为什么它们可以帮助将平衡重新倾向防御者。
使用基于主题的图卷积多层网络进行图的表示学习
摘要 —图结构是一种常用的数据存储模式，事实证明图中节点的低维嵌入表示在各种典型任务中非常有用，例如节点分类、链接预测等。然而，现有的大多数方法都是从图中的二元关系（即边）出发，并没有利用图的高阶局部结构（即模体）。在这里，我们提出了 mGCMN —一种新颖的框架，它利用节点特征信息和图的高阶局部结构来有效地为以前看不见的数据生成节点嵌入。通过研究我们发现不同类型的网络具有不同的关键模体。并且，我们的方法相对于基线方法的优势已经在大量引文网络和社会网络数据集上的实验中得到了证明。同时，还揭示了分类准确率的提高与聚类系数之间的正相关性。相信利用高阶结构信息才能真正体现网络的潜力，这将大大提高图神经网络的学习效率，促进一种全新的学习模式的建立。
multicrispr：用于主要编辑和数千个目标的并行定位的 gRNA 设计
近年来，通过 Crispr/Cas9 技术靶向编码基因组引入单核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速催生了多种方法，例如 Prime Editing、Crispr/Cas9 辅助 APEX 邻近标记蛋白质或同源定向修复 (HDR)，但支持这些方法的生物信息学工具却落后了。新应用通常需要特定的向导 RNA (gRNA) 设计功能，而通用的 gRNA 设计工具却严重缺失。在这里，我们回顾了 gRNA 设计软件并介绍了 multicrispr，这是一种基于 R 的工具，旨在设计单个 gRNA 以及并行靶向许多基因组位点的 gRNA 库。该软件包易于使用，可检测、评分和过滤 gRNA 的效率和特异性，可视化和汇总每个目标或 Crispr/Cas9 序列的结果，最后返回基因组范围以及首选的、无脱靶 gRNA 序列。为了通用，multicrispr 定义并实施了一个基因组算法框架，作为轻松适应尚未出现的技术的基础。其性能和新的 gRNA 设计概念（例如针对 gRNA 库的目标集特定过滤）使 multicrispr 成为处理类似筛选方法时的首选工具。