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SCOR模型对商业端口中供应链的分析
端口是商品和服务融合流通的局部流通领域的地方，这是运输系统，服务提供商之间的收敛空间，并被整合到需要后勤开发的商品分配系统中。在当前环境越来越复杂的情况下，组织必须改善其内部和外部表现，并与供应商和客户建立整合。要执行此过程，有必要识别和分析每个组织的供应链，因为它在公司内部和外部都集成了供求。这种集成将业务的功能和流程联系起来，使其成为连贯，运营优势和高性能的业务模型。从这个意义上讲，SCOR模型（供应链操作参考）代表了供应链管理的标准工具，提供了一个独特的框架，该框架将业务概念，管理指标，基准测试和最佳实践的识别集成到支持供应链中所有参与者之间的沟通的结构中，并提高了管理的管理E FFI效率。工作分析了商业港口供应链的过程和活动，以检测改进的机会。遵循SCOR模型结构的供应链的描述，可以使用一组通用的定义来分析非常简单或复杂的供应链。结果，可以将不同的活动链接起来，以描述几乎所有供应链的深度和广度。©seecmar |保留所有权利持续的流程改进是一种策略，它允许组织不断产生价值，适应市场的变化，并永久满足客户和用户的需求和期望日益满足。
脑机接口中使用强化学习的神经解码器：技术综述
创建灵活而强大的脑机接口 (BMI) 目前是一个热门的研究课题，医学、工程、商业和机器学习社区已经对此进行了数十年的探索。特别是，使用强化学习 (RL) 的技术已显示出令人印象深刻的结果，但在 BMI 社区中却代表性不足。为了进一步阐明这种有希望的关系，本文旨在对 RL 在 BMI 中的应用进行详尽的回顾。我们在这篇评论中的主要重点是提供基于 RL 的 BMI 中用于解码神经意图的各种算法的技术摘要，而不强调神经信号的预处理技术和 RL 的奖励建模。我们首先根据用于神经解码的 RL 方法类型组织文献，然后解释每种算法的学习策略及其在 BMI 中的应用。提供了比较分析，重点介绍了神经解码器之间的相似性和独特性。最后，我们以讨论 RLBMI 的现阶段结束这篇评论，包括它们的局限性和未来研究的有希望的方向。
在信号交叉口中自动和连接的汽车的建模分析
摘要可以承认，可以通过扩散自动化的车辆不仅可以更换驾驶员，而且还可以从基础设施中接收信息来解决与城市拥堵有关的许多问题。在本文中，将通过一组微型模拟的一组小型模拟来评估无人驾驶汽车（自动化的3-4级）和绿光最佳速度咨询（GLOSA）系统，一种特殊的合作 - 智能运输系统（C-ITS）。本文的目的是在评估其连接实施之前将两个系统分析为独立，以获得其影响并分析它们是否以及如何为不同水平的市场渗透率协同作用。这些模拟的结果表明，自动化和连接的汽车应在交叉口带来全球福利，并在短期任期内实施系统的第一组建议和最佳实践。特别关注装备车辆与传统交通之间的相互作用，以构成对交通效率和环境中整体交叉的负面影响。最后，对米兰进行真实交叉的评估，并为不同的场景和时间范围提供了整体节点的结果。
脑机接口中的多臂老虎机
多臂老虎机 (MAB) 问题模拟了一个决策者，该决策者根据当前和获得的新知识优化其行动以最大化其回报。这种类型的在线决策在脑机接口 (BCI) 的许多程序中都很突出，MAB 以前曾用于研究，例如，使用哪些心理命令来优化 BCI 性能。然而，BCI 背景下的 MAB 优化仍然相对未被探索，即使它有可能在校准和实时实施期间提高 BCI 性能。因此，本综述旨在向 BCI 社区进一步介绍 MAB 的成果丰硕的领域。本综述包括 MAB 问题和标准解决方法的背景，以及与 BCI 系统相关的解释。此外，它还包括 BCI 中 MAB 的最新概念和对未来研究的建议。
防止进口中华人民共和国境内强迫劳动开采、生产或制造的商品的战略报告 2022 年 6 月 17 日提交国会
2022 年 6 月 17 日 美国致力于促进对人权和尊严的尊重，并支持没有强迫劳动的全球贸易体系。作为强迫劳动执法工作组 (FLETF) 主席，并代表美国国土安全部 (DHS)，我很高兴向国会提交这项“防止进口中华人民共和国强迫劳动开采、生产或制造的商品的战略”。 FLETF 的其他成员包括美国贸易代表办公室和美国商务部、司法部、劳工部、国务院和财政部。美国农业部和能源部、美国国际开发署、美国海关和边境保护局、美国移民和海关执法局以及国家安全委员会作为 FLETF 观察员参与其中。该战略由 FLETF 与美国商务部和国家情报总监办公室协商制定，依据公法第 117-78 号第 2(c) 条的规定，该法案旨在确保中华人民共和国新疆维吾尔自治区强迫劳动生产的商品不会进入美国市场，并用于其他目的，也称为《维吾尔强迫劳动预防法》。本报告反映了公众对 2022 年 1 月 24 日发布的《联邦公报》通知以及 2022 年 4 月 8 日举行的公开听证会的意见。终止强迫劳动是一项道德、经济和国家安全的当务之急。国土安全部及其 FLETF 合作伙伴坚定不移地履行职责，应对全球挑战，禁止进口全部或部分通过强迫劳动开采、生产或制造的商品。打击强迫劳动（包括政府资助的强迫劳动或囚犯劳动）生产的非法商品贸易，可防止美国和国际制造商的不公平竞争，并促进美国的自由和公平贸易价值观、法治和尊重人类尊严。根据公共法律第 117-78 号，本报告将公开发布，并提交给以下列出的相关国会委员会领导人：
防止进口中华人民共和国境内强迫劳动开采、生产或制造的货物的战略 2022 年 6 月 17 日向国会提交的报告
2022 年 6 月 17 日 美国致力于促进对人权和尊严的尊重，并支持没有强迫劳动的全球贸易体系。作为强迫劳动执法工作组 (FLETF) 主席，并代表美国国土安全部 (DHS)，我很高兴向国会提交这项“防止进口中华人民共和国强迫劳动开采、生产或制造的商品的战略”。 FLETF 的其他成员包括美国贸易代表办公室和美国商务部、司法部、劳工部、国务院和财政部。美国美国农业部和能源部、美国国际开发署、美国海关和边境保护局、美国移民和海关执法局以及国家安全委员会作为 FLETF 观察员参与。该战略由 FLETF 经与美国商务部和国家情报总监办公室磋商后制定，依据公法第 2(c) 条。117-78 号法案旨在确保中华人民共和国新疆维吾尔自治区强迫劳动生产的商品不会进入美国市场，并用于其他目的，也称为《维吾尔族强迫劳动预防法案》。本报告反映了公众对 2022 年 1 月 24 日发布的《联邦公报》通知以及 2022 年 4 月 8 日举行的公开听证会的意见。终止强迫劳动是道德、经济和国家安全的当务之急。国土安全部及其 FLETF 合作伙伴坚定不移地履行其职责，以应对禁止进口全部或部分通过强迫劳动开采、生产或制造的商品的全球挑战。打击强迫劳动生产的非法商品贸易，包括政府支持的强迫劳动或囚犯劳动，可保护合规的美国和国际制造商免受不公平竞争，并促进美国的自由和公平贸易价值观、法治和尊重人类尊严。根据 Pub。L. No.117-78，本报告将公开，并提交给下列相关国会委员会领导人：
防止进口中华人民共和国境内强迫劳动开采、生产或制造的商品的战略报告 2022 年 6 月 17 日提交国会
2022 年 6 月 17 日 美国致力于促进对人权和尊严的尊重，并支持没有强迫劳动的全球贸易体系。作为强迫劳动执法工作组 (FLETF) 主席，并代表美国国土安全部 (DHS)，我很高兴向国会提交这项“防止进口中华人民共和国强迫劳动开采、生产或制造的商品的战略”。 FLETF 的其他成员包括美国贸易代表办公室和美国商务部、司法部、劳工部、国务院和财政部。美国农业部和能源部、美国国际开发署、美国海关和边境保护局、美国移民和海关执法局以及国家安全委员会作为 FLETF 观察员参与其中。该战略由 FLETF 与美国商务部和国家情报总监办公室协商制定，依据公法第 117-78 号第 2(c) 条的规定，该法案旨在确保中华人民共和国新疆维吾尔自治区强迫劳动生产的商品不会进入美国市场，并用于其他目的，也称为《维吾尔强迫劳动预防法》。本报告反映了公众对 2022 年 1 月 24 日发布的《联邦公报》通知以及 2022 年 4 月 8 日举行的公开听证会的意见。终止强迫劳动是一项道德、经济和国家安全的当务之急。国土安全部及其 FLETF 合作伙伴坚定不移地履行职责，应对全球挑战，禁止进口全部或部分通过强迫劳动开采、生产或制造的商品。打击强迫劳动（包括政府资助的强迫劳动或囚犯劳动）生产的非法商品贸易，可防止美国和国际制造商的不公平竞争，并促进美国的自由和公平贸易价值观、法治和尊重人类尊严。根据公共法律第 117-78 号，本报告将公开发布，并提交给以下列出的相关国会委员会领导人：
社论：脑机接口中的深度学习
在大型数据集和计算能力的支持下，深度学习的最新进展促使许多研究采用深度神经网络 (DNN) 从脑信号中提取特征并解码脑状态，这是脑机接口 (BCI) 的一个重要元素。然而，BCI 要在现实世界中应用，仍有几个问题需要解决。脑信号是高维、嘈杂且高度非平稳的。此外，与计算机视觉领域的图像数据相比，数据集受到很大限制。因此，进一步研究深度学习 (DL) 在 BCI 中的应用，并彻底评估该应用在实践中如何用于实现接口将是有益的。本研究主题的主要目标是提供各种互补的贡献集合，展示新的进展并回顾 BCI 中的深度学习方法或方法，以及创建一个讨论论坛，汇集研究人员的贡献，以促进基于深度学习的 BCI 的进展。
双向脑接口中的同时刺激和感知：多站点翻译体验
1 加利福尼亚大学神经外科系，加利福尼亚州旧金山，美国 2 MRC 脑网络动力学部，牛津大学纳菲尔德临床神经科学系，英国牛津 3 佛罗里达大学电气与计算机工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国 4 布朗大学工程学院和卡尼研究所，罗德岛普罗维登斯，美国 5 斯坦福大学医学院神经病学和神经科学系，加利福尼亚州斯坦福，美国 6 加利福尼亚大学旧金山分校神经病学系，加利福尼亚州旧金山，美国 7 佛罗里达大学生物医学工程系，佛罗里达州盖恩斯维尔，美国 8 牛津大学工程科学系生物医学工程研究所，英国牛津 9 共同第一作者。10 共同资深作者。∗ 任何通讯作者均应致函。
识别运动想象脑机接口中各种用户状态和特征的最佳偏置反馈
摘要 — 目的。神经自我调节对于实现对脑机接口 (BCI) 的控制必不可少。这可能是一个艰苦的学习过程，尤其是对于运动想象 BCI。提出了各种训练方法来帮助用户完成 BCI 控制并提高绩效。值得注意的是使用有偏反馈，即非现实的表现表现。有偏反馈对表现和学习的好处因用户而异（例如取决于他们最初的 BCI 控制水平）并且仍是推测性的。为了理清这些推测，我们调查了哪些性格类型、初始状态和校准性能 (CP) 可以从有偏反馈中受益。方法。我们进行了一项实验（n=30，进行 2 次实验）。提供给每个组（n=10）的反馈要么是正面的、负面的，要么是无偏的。结果。统计分析表明，偏见与：1）工作量、2）焦虑和 3）自我控制之间的相互作用会显著影响在线表现。例如，较低的初始工作量加上负面偏见与没有任何偏见（69%）相比，峰值性能（86%）更高。无论偏见如何，高焦虑都与表现呈负相关（60%），而低焦虑与负面偏见最为匹配（76%）。对于低 CP，学习率（LR）仅在短期内（LR=2%）随着负面偏见而增加，因为在第二个会话期间它会严重下降（LR=-1%）。结论。我们揭示了上述人为因素与偏见之间的许多相互作用。此外，我们使用预测模型来确认和揭示更多的相互作用。意义。本文是朝着确定人格类型、状态和 CP 的最佳偏见反馈迈出的第一步，以最大限度地提高 BCI 性能和学习。