国家 GNSS 能力中心 • 为履行该机构的法定使命,即定义和控制空间产品和服务的质量参数,ASI 打算配备一个导航能力中心,以便实现特定的试验台,用于认证新的 GNSS 接收器和技术及其诊断。 • 该中心将包含实验室仪器和完整的开发和测试环境(具有建模和仿真能力),以在 HWIL 和 SWIL 模式下测试新的接收器和导航算法,利用 ASI 已经完成的各种开发计划的成果并使用数字孪生环境。 • 该中心还将作为 ASI 导航计划生产的所有产品和设备的存储库,以及处理导航各项任务获取的数据的中心。
• 在 Westmead 采用全球成功的创新区模式,包括促进创新和经济发展的新项目和举措 • 确保为新投资提供足够的可用就业和工业用地,包括评估剩余的公共土地并审查其分区 • 解决 Westmead 持续存在的交通和出入问题 • 为感兴趣的投资者创建单一联系点和其他“经济培育者”,并制定整合国内和全球推广活动的战略 • 创建新的市民中心、公共领域和高品质生活选择,这将有助于吸引最优秀和最聪明的人来到 Westmead。我们还在第 36 页提出了一项投资行动计划,概述了到 2036 年将 Westmead 转变为创新区所需的各项任务。
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束,这些约束既能反映科学信念,又能产生可处理的计算。最近的科学进展表明,神经活动的真正约束,尤其是其几何形状,可能与大多数解码器所假设的约束大不相同。我们设计了一个解码器 MINT,以接受可能更合适的统计约束。如果这些约束是准确的,MINT 应该优于明确做出不同假设的标准方法。此外,MINT 应该与可以隐式地从数据中学习约束的表达性机器学习方法相媲美。MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设与数据非常匹配。在我们进行的每项比较中,MINT 都优于其他可解释方法。在 42 次比较中,MINT 在 37 次中优于表达性机器学习方法。MINT 的计算简单,随着神经元数量的增加而扩展,并产生可解释的数量,例如数据可能性。 MINT 的性能和简单性表明它可能是许多 BCI 应用的有力候选者。24
简介 美国能源部 (DOE) 记录管理计划战略计划的规划期为四年,每年都会重新审查。定期审查和更新将反映出 DOE 记录管理计划需要跟上不断变化的技术、记录和信息管理环境。强大且完全合规的记录管理计划有助于确保该部门完成其各项任务,同时保护联邦记录并保存该部门的历史。DOE 员工和承包商有义务保护和维护符合联邦法律、法规、条例、指令和 DOE 政策的联邦记录。当 DOE 员工和承包商根据联邦法律或与公共业务交易相关的记录信息(无论形式或特征如何)时,就会创建联邦记录,并且该部门会将其保存或适合保存,作为美国政府组织、职能、政策、决定、程序、运营和其他活动的证据,或因为其中数据的信息价值 [44 USC 3301]。 DOE 的每个人都有责任确保记录的创建、维护、使用和处置符合适用法律、法规和 DOE 政策。有关记录管理计划以及联邦雇员和承包商责任的信息,请参阅 DOE 命令 243.1C《记录管理计划》。DOE 的联邦记录环境复杂多样。DOE 的起源可以追溯到 20 世纪 40 年代的曼哈顿计划和第二次世界大战期间的原子弹研发竞赛。因此,DOE 存储和管理的联邦记录分为以下记录组:
脑机接口 (BCI) 的解码器假设神经活动受到约束,这些约束既能反映科学信念,又能产生易于处理的计算。我们记录了低缠结(运动皮层神经轨迹的典型特性)如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 13 MINT,以接受这些几何形状的适当统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法:神经轨迹库(而不是一组神经维度)提供了一个近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16,允许简单但高度非线性的解码。MINT 的表现优于其他可解释方法 17,并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而与这些方法 18 不同,MINT 的约束是已知的,而不是优化解码器输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设通常与神经数据的统计数据非常吻合。尽管 20 包含行为与潜在复杂神经轨迹之间的高度非线性关系,21 MINT 的计算简单、可扩展,并提供可解释的数量,例如数据可能性。22 MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。23
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束,这些约束在产生可处理的计算的同时反映了 11 科学信念。我们记录了低缠结(运动皮层神经轨迹的典型特性 12)如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 MINT,以 13 接受适合这些几何形状的统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法:神经轨迹库(而不是一组神经维度)提供了近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16,允许直接但高度非线性的解码。MINT 始终优于其他可解释 17 方法,并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而,与这些 18 种表达性方法不同,MINT 的约束是已知的,而不是优化解码器 19 输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好,表明其假设通常与神经数据的统计数据非常匹配。尽管 MINT 包含行为与可能复杂的神经轨迹之间的高度非线性关系,但它的计算简单、可扩展,并提供可解释的数量,例如数据可能性。MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。
可接受的提案(请参阅第 IV 节有关准备可接受提案的指导)将发送给准备 RFP 项目陈述部分的小组进行审查。每个小组成员使用以下标准评估并初步排列提案:(1) 提案人对问题的理解;(2) 拟议研究方法和方法的优点;(3) 研究团队在相同或密切相关问题领域的经验、资格和客观性;(4) 确保应用结果的计划;(5) 设施和设备的充分性。然后,小组重新召开会议,集体彻底讨论每个提案的优点,总体目标是推荐最符合 RFP 且对项目最有利的提案。建议通常是通过协商一致做出的,但有时需要三分之二的投票。如果小组认为另一个提案人也可以成功实现项目目标,则鼓励他们确定第二选择提案。小组开会审查所有提案后,小组推荐提案的提交者将收到通知。此通知包括小组对提案的评论,可能需要对此作出回应。也可能表明对提案的细微修改。通知还将包括提交的有关分包证明和利益冲突披露的表格,以及要求提供文件以支持个人成本率、间接成本率和工资/薪金表。项目小组的建议并不保证分包。NAS 将进行内部尽职调查和风险评估。检查预算项目以确定资金分配给各项任务的合理性。不鼓励在拟议总成本超过可用资金总额的情况下提供成本分摊的提案,评估将基于拟议使用公布的资金开展的工作。
音乐转调对工作记忆的要求很高,因为它涉及在唱歌或乐器演奏时将音符从一个音调(即音高音阶)心理转换为另一个音调。由于音乐转调涉及在心理上将音符调高或调低特定量,因此它可能与加法和减法的算术运算共享认知元素。我们比较了受过古典训练的音乐家在音乐转调和数学计算的高和低工作记忆负荷条件下的大脑活动。脑磁图 (MEG) 对任务和工作记忆负荷的差异很敏感。额枕连接在转调过程中高度活跃,但在数学计算过程中不活跃。在更困难的转调任务条件下,右侧运动区和运动前区高度活跃。多个额叶区域在各项任务中都高度活跃,包括在转调和计算任务期间的左侧内侧额叶区域,但仅在计算期间的右侧内侧额叶区域。在更困难的计算条件下,右侧颞区高度活跃。在连贯性分析和神经同步分析中,计算任务之间存在一些相似之处;然而,由于 MEG 的时间分辨率很高,延迟分析对计算任务中任务复杂性的差异很敏感。MEG 可用于检查音乐认知和音乐训练的神经后果。需要进一步系统地研究音乐和其他认知任务的高记忆负荷和低记忆负荷条件下的大脑活动,以阐明音乐家与非音乐家相比工作记忆能力增强的神经基础。
ATBO-C (1aa4) 备忘录,请参阅分发主题:TRADOC 高级在职雇用费率计划,适用于优秀资格或特殊需要任命 1. 参考文献:a. 标题 5 CFR,531.212,优秀资格和特殊需要薪酬制定权。b. DoDI 1400.25,第 531 卷(国防部文职人员管理系统:按一般计划支付工资),2009 年 5 月 18 日行政重新发布(附件)。c. HQ TRADOC,ATBO-C(25-50a),备忘录(文职人力资源 (CHR) 当局授权),2022 年 5 月 25 日。2. TRADOC 各项任务的成功完成取决于有能力的文职劳动力。高级在职雇用 (AIH) 费率等工具可用于协助招募最优秀的人才。 AIH 用于根据候选人的优秀资格或组织对候选人服务的特殊需要,将新任命雇员的基本工资率设定为高于一般计划 (GS) 等级最低工资率。3. 批准最高 04 级的高级入职工资率的权限已授予 TRADOC DCG/CoS、TRADOC EDCG、MSO 下属组织指挥官、CoE 指挥官、直接向 TRADOC 总部、指挥官、牧师中心和学校以及 TRADOC 总参谋部副参谋长和特别参谋部办公室主任汇报的特别活动指挥官/主任。权力可进一步以书面形式授予不低于指挥官副手或副总司令的人员,如参考文献 c 所述。04 级以上高级入职工资率的批准权限授予 TRADOC EDCG,并必须通过 HQ TRADOC、G-1/4、CHRD 进行审查。 4. 此项自由裁量权适用于员工首次被任命为联邦政府竞争性或例外服务中的任何永久或临时 GS 职位,或在服务中断 90 天后重新被任命为 GS 职位。从非拨款基金职位调至 GS 职位,服务中断 3 天或更短且机构没有变更的员工,没有资格根据预聘权力设定工资。a. 批准官员在确定是否使用预聘权力和设定更高的基本工资率时,必须首先考虑招聘奖励的可能性。
