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脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
汇丰亚太区（日本除外）股息收益基金
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固化剂- 先进材料环氧树脂
亨斯迈先进材料是亨斯迈集团公司的国际业务单位。亨斯迈先进材料 通过在不同国家的亨斯迈集团公司关联公司经营业务，包括但不限于 Huntsman Advanced Materials LLC 在美国经营业务、 Huntsman Advanced Materials (Europe) BVBA 在欧洲经营业务，以及 Huntsman Advanced Materials (Australia) Pty Ltd, Huntsman Advanced Materials (Hong Kong) Ltd, 亨斯迈先进化工材料（广东）有限公司、 Huntsman Advanced Materials (India) Pvt Ltd 、 Huntsman Japan KK 、 Huntsman Advanced Materials (Singapore) Pte Ltd 和 Huntsman Advanced Materials (Taiwan) Corporation 在亚太区经营业务。
ISA for LCE >>亚太论坛ISA for LCE >>亚太论坛
A.1。 （c）设置了一些可能表现出公共利益特征的实体类别。 具有公共利益特征的实体可以体现实际或外观上的复杂程度，并在特定的情况下被禁止使用ISA进行LCE。 可以通过在禁止实体列表中添加一类实体来进行修改，从而允许一类中的特定子集可以使用此标准或使用定量阈值来禁止使用此标准。 立法机构或监管机构或具有标准机构的相关地方机构随后可以删除或修改他们所做的修改。A.1。（c）设置了一些可能表现出公共利益特征的实体类别。具有公共利益特征的实体可以体现实际或外观上的复杂程度，并在特定的情况下被禁止使用ISA进行LCE。修改，从而允许一类中的特定子集可以使用此标准或使用定量阈值来禁止使用此标准。立法机构或监管机构或具有标准机构的相关地方机构随后可以删除或修改他们所做的修改。
亚太医学教育会议（...
作为会议主席，我很高兴邀请医疗保健行业的一群医疗保健专业人员，教育工作者，研究人员和专家聚集在一起，以探索和讨论培训整体医疗从业者的重要主题。在我们快速不断变化的医疗保健领域中，对医疗保健的更全面和综合方法的需求从未如此明显。本次会议的重点是促进对有助于可持续健康的多维方面的深入了解，而教育工作者通过创造学习者有利的培训环境来实现这一目标，在实现这一目标方面发挥了重要作用。我希望会议能够实现深入的讨论，分享创新的方法，并探索实践策略来开发可以应对我们时代复杂健康挑战的医疗保健从业人员。
亚太信息高速公路政策...
过去 19 年来，电子政务一直在快速发展。联合国电子政务调查的整体主题是“利用电子政务支持向可持续和有韧性社会转型”，该调查强调了全球电子政务发展水平持续提高的积极趋势。根据这项调查 1，40 个国家得分“非常高”，电子政务发展指数 (EDGI) 值在 0.75 到 1.00 之间，而 2003 年只有 10 个国家，2016 年有 29 个国家。2018 年，全球平均电子政务发展指数在四年内有所增加。这意味着全球在加强电子政务和在线公共服务方面一直在稳步增长。然而，尽管取得了一些发展和投资，但电子政务方面的差异和数字鸿沟仍然存在。低电子政务发展指数 (EGDI) 组中的 14 个国家是非洲国家，属于最不发达国家。值得注意的是，在向弹性电子政务转型的过程中，
Amdocs 亚太区战略更新：通过人工智能、客户体验和问责制推动电信转型
以人工智能为中心，Amdocs 展示了与微软扩大合作的成果，两家公司于 2023 年 2 月宣布将创建一个针对 Amdocs 核心服务提供商市场的电信垂直化 CEP。简而言之，Amdocs 和微软为电信 B2C 和 B2B 用例构建了一个统一且集成的新互动平台，涵盖营销、销售、客户服务和商业等各个方面，所有这些都融合了先进的人工智能和 GenAI 功能。这将实时促进多渠道、个性化、情境感知和主动营销能力。它包括捕获和培养潜在客户、发现新的细分市场、构建和启动新客户旅程，以及创建新的捆绑包和定价促销。此外，它还提供先进的电信级商务功能，使 CSP 能够向任何类型的客户以任何规模销售任何产品。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。