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Biron -Birkbeck机构研究在线
Manzini，A。和Jones，Emily J.H. 和Charman，T。和Elsabbagh，Mayada和Johnson，Mark H.和Singh，I。 （2021）自闭症转化发展神经科学研究的道德维度。 儿童心理学和精神病学杂志62（11），pp。 1363-1373。 ISSN 0021-9630。Manzini，A。和Jones，Emily J.H.和Charman，T。和Elsabbagh，Mayada和Johnson，Mark H.和Singh，I。（2021）自闭症转化发展神经科学研究的道德维度。儿童心理学和精神病学杂志62（11），pp。1363-1373。ISSN 0021-9630。
每日时事预赛测验08-02-2025（在线预制测试）
Ayush部已发起了“ Shatavari - 更好的健康”运动，以提高人们对Shatavari工厂的健康益处的认识，尤其是对于妇女的健康和免疫力。（语句1和3是正确的）。该运动主要旨在传播对Shatavari健康益处的认识，而不是专注于其商业生产。（语句2不正确）。这项倡议是促进传统药用植物和支持国家健康目标的更广泛使命的一部分，该部旨在使印度成为2047年第100届独立日发达国家。
Biron -Birkbeck机构研究在线
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BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。
通过在线加固学习中的多租户边缘计算中的缓存分配
摘要 - 我们在此工作边缘计算（EC）中考虑在多租户环境中：资源所有者，即网络运营商（NO），虚拟资源使资源虚拟化，并允许第三方服务提供商（SPS-租户）运行他们的服务，这可以多样化，并且具有异质要求。由于确保保证，NO无法观察到已加密的SPS的性质。这使资源分配决策具有挑战性，因为它们必须仅基于观察到的监视信息进行。我们专注于一个特定资源，即缓存空间，部署在某个边缘节点中，例如一个基站。我们研究了关于如何在几个SP中分区缓存的决定，以最大程度地减少上游流量。我们的目标是使用纯粹的数据驱动的，无模型的增强学习（RL）优化缓存分配。与RL的大多数应用程序不同，RL的大多数应用程序在模拟器上学习了决策策略，我们认为没有以前的知识可用于构建这种模拟器。因此，我们以在线方式应用RL，即通过直接扰动实际系统并监视其性能的变化来学习策略。由于扰动会产生虚假的流动，因此我们也限制了它们。我们在模拟中表明，我们的方法迅速融合了理论最佳，我们研究了它的公平性，对几种情况特征的敏感性，并将其与最先进的方法进行比较。我们的代码复制结果可作为开源。1
城市研究在线
生成的扩散事先从现成的扩散生成模型中捕获，最近引起了人们的极大兴趣。但是，已经尝试了几次尝试将扩散模型采用到嘈杂的反问题上，要么无法获得令人满意的结果，要么需要数千个迭代才能实现高质量的重建。在这项工作中，我们提出了一个基于误差和误差校正（DIFFECC）方法的基于扩散的图像恢复。两种策略在后采样过程中收缩恢复误差。首先，我们将现有的基于CNN的方法与扩散模型相结合，以确保从一开始就确定数据的稳定性。第二，为了扩大噪声的误差收缩效应，设计了重新启动采样算法。在误差校正策略中，估计校正想法是在数据项和先前项上提出的。在扩散采样框架内迭代迭代会导致出色的图像生成结果。表明，与基于最先进的采样的分散模型相比，我们的方法可以重建高质量的图像。
城市研究在线
许多学者已经检查了作为国家代理人的酷刑者是否与其他人口基本不同（Arendt，1965; Browning，1998; Clarke，2008; Clarke，2008; Gibson，1990; Haney et al。，1973; Haritos-fatouros; Haritos-fatouros，1988; 2003; 2003; Huggins et al。 1989;他们的大多数发现似乎都表明，个人个性及其背景信息本身无法区分那些会犯下酷刑或其他残酷行为的人与不会的人。确实，大多数酷刑者不是出生的，那么就必须制造他们。，有些人指出了对权威或意识形态说服力的服从，这又需要授权，非人性化和例行化（Cohen，2001; Crelinsten，2003; 2003; 2007; 2007; 2007; Kelman and Hamilton，1989; Osiel，2004; Osiel，2004）。其他人建议官僚化及其责任扩散（Bauman，1989； Lifton，1986）。其他人仍然认为，与一个以男性统治为标志的文化的暴力群体相符，在创建官方酷刑者中具有更重要的作用（Browning，1998； Huggins等，2002； Lankford，2009； Staub，1989）。有时，大多数人都同意必须教导酷刑者毫无疑问：训练变得有必要（Cohen，2001; Crelinsten，2007; Huggins等，2002; Haritos- Fatouros，1988; 2003; 2003; Lankford; Lankford，2009; Gibson; Gibson，1990''）。通常，这是一个两相的过程：首先，必须使新兵对自己的痛苦敏感；其次，必须使它们对他们对他人的痛苦的敏感程度不那么敏感。此培训通常与特定情况的临时拆卸
BIROn - 伯克贝克学院机构研究在线
摘要 本文研究的是有关 GPT 智能的最详尽的文章之一，该研究由微软的工程师进行。虽然他们的工作有很大的价值，但我认为，出于熟悉的哲学原因，他们的方法论“黑箱可解释性”是错误的。但还有更好的方法。有一门令人兴奋的新兴学科“内部可解释性”（特别是机械可解释性），旨在揭示模型的内部激活和权重，以了解它们所代表的内容以及它们实现的算法。黑箱可解释性未能认识到，当涉及到智能和理解时，流程的执行方式很重要。我不能假装有一个完整的故事来提供智能的必要和充分条件，但我确实认为内部可解释性与关于智能需要什么的合理哲学观点完美契合。因此，结论是温和的，但我认为重点在于如何让研究走上正轨。在本文的最后，我将展示如何使用一些哲学概念来进一步完善内部可解释性的方法。
文科和科学在线开放日2025
•文化和历史•M.A。博物馆研究阿姆斯特丹大学•博士研究职位UVA和Rautenstrauch-joest-博物馆，科隆•LAS课程“（博物馆后）殖民历史” WS 2020/21