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World File Search System动作的
只是在NCQG上提交气候动作的声音
此外，各种各样的公开信息可以告知所需的财务质量。一方面，IPCC报告提供了有关地区最多发射部门以及按地区划分的当前和预测影响的数据；因此，这些应该是财政资源的传递而不是金融提供商的优先事项和利益的部门。另一方面，研究表明，当前的气候金融框架的能力和范围限制了到达当地社区和利益相关者的范围，并且大部分都被国家政府垄断。因此，除了使用其重点和金融工具外，还需要对资源达到的水平有一个改善的平衡。
1 什么触发了动作的执行？在...中会发生什么？
是什么触发了行动的执行？在触发行动的那一刻发生了什么？在行动执行的那一刻，存在着什么心理状态，而一秒钟之前不存在？我的目的是强调迄今为止在讨论这些古老而备受争议的问题时，一种迄今为止被忽视的心理状态的重要性：运动意象。虽然在过去 30 年左右，心理学和神经科学领域对运动意象进行了大量研究，但直到最近我们才开始了解运动意象在行动启动中发挥的重要作用。如果正如这些发现所表明的那样，运动意象在行动启动中发挥着重要作用，那么我们不仅可以在理解一般行动启动方面取得进展，而且可以在理解不自觉行动和复发行动中出现的问题方面取得进展。最后，这种新的行动启动图景对自然主义行动解释中动机和因果关系的关系也具有深远的影响。I. 简介：我们行动时会发生什么？
多模式人工智能代理支持学生基于动作的教育游戏
摘要。轻量级传感器（例如眼动仪、生理腕带和运动传感器）的可访问性不断提高，使得学生在参与基于运动的教育游戏 (MBEG) 时能够提取他们的认知、生理、骨骼和情感数据。实时分析这些多模态数据 (MMD) 可以深入了解学生的学习体验，并为及时、情境化、个性化的反馈提供新的机会以支持学生。在这项正在进行的工作中，我们提出了 MMD-AI 学习代理；一个由 MMD 驱动的人工智能 (AI) 代理生态系统，由 3 个独立的软件组件组成，它们共同促进学生在与 MBEG 交互期间的学习。Crunch Wizard 从学生在游戏过程中佩戴的眼动仪、生理腕带、网络摄像头和运动传感器接收 MMD，并得出相关的认知、生理和情感测量值。 AI 代理识别并提供适当的反馈机制，以支持学生的 MBEG 游戏学习体验。仪表板将测量结果可视化，让教师了解学生的进步情况。我们讨论了推动生态系统设计的基础工作，介绍了我们迄今为止完成的设计和开发，并概述了未来的方向。
对能源税收抵免动作的投资可以吸引IRS的眼睛
在过去的两年中，美国财政部和国税局已经发布了有关2022年减少通货膨胀法案的复杂而有价值的税收规定的一系列指导，这些规定旨在获得信贷和其他动机来储存和产生碳含量较低的能源，例如Solar，Wind，Wind，Wind，Wines，清洁氢和地理能源。霍兰德·斯特里克兰（Daniel＆Knight Strickland）表示，虽然政府已针对新的或更新的税收规定提供了详细的法规，以提供企业的确定性和阻碍滥用滥用，但此类大规模投资具有固有的风险，包括IRS的潜在额外关注。该机构可能会寻求打击与2022年法律有关的新交易有关的滥用，这类似于其对其他税收征收税收征收的方式进行监管其他安排的方式 - 尤其是，根据内部税收法规第170条（H）的慈善税收减免，以及雇员保留税收抵免税款以及STRICKLAND -Strickland。“期望这些剧本的某些版本将用于审查“清洁能源税收抵免交易”，Strickland告诉Law360。在2022年法律之前，税收公平是项目所有者和赞助商的主要融资途径，他们希望声称对太阳能和风能物业的现有清洁投资和生产税收抵免。这些投资者仅限于大银行和其他大公司，具有足够大的税收负债，以吸收价值数亿美元的信用。法律还创建了新的学分，包括高级制造他们还拥有大量的资源来大量的尽职调查，然后同意任何交易，这就是为什么美国国税局在审核绿色能源信贷交易方面采取了更多动手方法的原因。但是，该立场可能会根据2022年的法律改变，该法律创造了两个新的税收抵免货币化机会，并减轻了一些基本激励措施，例如投资和生产税收抵免，资格获得高级能源项目税收抵免和氧化碳氧化碳信贷 - 具有相当大的奖金信用。
基于多个视觉特征集成基于机器人舞蹈动作的自动美学评估
摘要：模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前，总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估，这是从镜子中观察到的。同时，在视觉美学认识人的大脑中，空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发，本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中，将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像，然后将空间特征（波纹空间编码）和形状特征（Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符）从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成，使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型，旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性，实验结果表明，我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75％。我们机制的性能优于现有方法的性能。
胰岛素动作的新见解：动态信号网络提供2型糖尿病的治疗方法
胰岛素是一种重要的激素，可控制体内大量过程 - 从血糖（血糖）调节到细胞生长。受损的胰岛素作用是2型糖尿病发展的主要因素，进而增加心血管疾病（例如心脏病发作或中风）的风险。但是胰岛素如何影响细胞中的许多不同过程？现已由DDZ的科学家与Max Planck分子遗传学研究所的研究人员和奥斯陆大学一起研究了这个问题。
MRCP 是超声成像定义的具有不同程度的中枢和外周贡献的运动动作的生物标志物
运动想象是针对无法执行真实动作的人的一种替代康复策略。然而，它在多大程度上涉及激活深层肌肉结构仍存在争议，而这无法通过表面肌电图 (SEMG) 检测到。16 名身体健全的参与者在四种条件下进行基于提示的等长踝关节跖屈（主动运动），然后进行主动放松：执行具有两个肌肉收缩水平的运动（完全执行和尝试的运动，EM 和 AM）以及有和没有可检测到的肌肉抽搐的运动想象（IT 和 I）。在各种条件下比较了运动相关皮质电位 (MRCP) 的最突出峰值和独特阶段。超声成像 (USI) 和 SEMG 用于检测运动。与 I 和 AM 相比，IT 在主动运动准备和再传入阶段显示出空间上明显的差异；在主动运动执行期间和主动放松准备期间的后部发现 IT 和 AM 之间存在更广泛的差异。 EM 和 AM 在主动运动计划期间在正面表现出最大差异，而在执行主动放松期间在背面表现出最大差异。运动准备阳性 P1 在 IT 和 AM 之间表现出显著的幅度差异，但在 IT 和 I 之间没有差异。USI 可以比 SEMG 更好地检测潜意识运动（抽搐）。MRCP 是一种对不同程度的肌肉收缩和放松敏感的生物标志物。IT 是一种与 I 和 AM 均可区分的运动状态。EEG 运动生物标志物可用于识别在主动收缩或主动放松期间表现出的病理状况。
使用 AutoLFADS 识别精确伸手的初始阶段和纠正阶段之间的不同神经特征
许多初始动作需要后续的矫正动作，但运动皮层如何转变以进行矫正以及编码与初始动作有多相似尚不清楚。在我们的研究中，我们探索了大脑的运动皮层在精确伸手任务期间如何发出初始动作和矫正动作的信号。我们在多个会话中记录了两只雄性恒河猴的大量神经元，以检查初始动作和后续矫正动作期间的神经环率。应用基于自动编码器的深度学习模型 AutoLFADS 更清楚地了解各个会话中各个矫正动作的神经元活动。伸手速度的解码从初始到矫正子动作的推广效果很差。与初始动作不同，使用传统线性方法在单个全局神经空间中预测矫正动作的速度具有挑战性。我们在神经空间中确定了初始伸手之后矫正子动作起源的几个位置，这意味着环率与初始动作之前的基线不同。为了改进矫正动作解码，我们证明了状态依赖解码器结合了矫正开始时的群体振幅率，从而提高了性能，突出了矫正动作的多种神经特征。总之，我们展示了初始和矫正子动作之间的神经差异，以及神经活动如何编码特定的速度和位置组合。这些发现与神经与运动特征的相关性是全局和独立的假设不一致，强调传统方法通常无法描述在线矫正动作的这些不同神经过程。