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重新想象糖尿病护理报告2024
FitterFly是一家ISO-13485认证的数字健康公司，专门用于2型糖尿病的数字疗法。我们提供营养，健身，压力和睡眠管理的生活方式干预措施，旨在减少和维持健康的血糖水平和体重。我们结合了尖端技术和个性化的教练来做到这一点。我们的结果已在全球顶级糖尿病以及代谢健康会议和出版物上呈现和/或出版。
基于深度学习的动作想象分类方法
具体而言，该模型基于适用于脑电的图结构作为输入，在非欧几里德空间中准确表示脑电电极的分布并充分考虑电极间的空间相关性。此外，利用双分支架构将原始脑电信号转化为时空图表示和空谱图表示，提取时空谱多维特征信息。最后，设计注意力机制与全局特征聚合模块，并结合图卷积自适应地捕捉脑电信号在各维度上的动态相关性强度与有效特征。在多个不同的公开脑机接口数据集上的一系列对比实验与消融实验证明了所提方法的优异性。值得一提的是，该模型是一个通用的脑电信号分类框架，适用于基于脑电研究的情绪识别、睡眠分期等领域，并且有望在现实生活中运动想象康复的医学领域得到应用。
重新想象健康和护理 - 综合策略
作为我们六个地方的每个组织之一，即使不是最大的雇主，我们致力于积极地为当地人带来影响的积极贡献：•寻求通过以下方式来实现当地的经济增长，通过购买本地的经济增长，购买本地的经济增长，并支持建立强大的基础设施，从而在我们的企业中建立更大的企业，从而使人们能够建立企业并为人们提供帮助，从而使人们能够建立企业•通过建立企业的机会•通过建立企业的机会•通过建立企业的机会•通过建立企业的机会，并通过建立努力来实现企业的机会，并且可以通过努力来实现企业的机会•我们的环境影响并为净零气候目标做出贡献。
varta®功率重新想象。 - ecobat电池
VARTA促销SLI电池是为商用车设计的，例如运送车辆，具有可靠的起始功率要求。它们是OE质量，并帮助您的车队可靠地完成工作。Varta促进SLI电池还可以处理大量的灰尘和肥料，同时最大程度地减少停机时间，也使它们成为农业和建筑车辆的理想选择。
解码想象，听到和口语语音：分类...
摘要我们研究了14通道的移动脑电图设备在脑电波数据中解码，想象和铰接的英式手机中的使用。为此，我们介绍了一个数据集，该数据集在可用的开放式脑电图数据集范围内填补了当前差距，以使用为消费者市场制作的轻巧，负担得起的EEG设备进行语音处理。我们研究了两个分类模型的有效性和用于重构原始语音信号光谱特征的回归模型。我们表明，我们的分类性能几乎与使用研究级设备收集的EEG数据相似的发现。我们得出的结论是，商业级设备可以用作用最小信号处理的语音定型BCI。索引术语：脑电图，脑部计算机界面，想象的语音，神经解码，刺激重建
高性能多类运动想象脑电图分类
摘要：在现实生活中的脑机接口应用中，脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 的使用需要高性能算法，这些算法既准确又计算量小。基于公共空间模式 (CSP) 和滤波器组公共空间模式 (FBSP) 的特征提取方法已被证明非常有前景。在本文中，我们推进了这一前沿，提出了一种新的有效方法，其变体在准确性（就 kappa 值而言）方面优于具有相同或更小特征集的现有方法。我们已经证明，从准确性和计算复杂度的角度来看，使用一个 mu 波段和三个 beta 子波段都非常理想。我们已经能够使用我们的方法为 BCI 竞赛 IV 的数据集 2a 实现最佳报告 kappa 值 0.67，其中特征向量长度为 64，直接由 FBCSP 变换后的数据样本组成，无需进一步的特征选择。直接由 FBCSP 数据组成的 32 大小的特征向量足以在 kappa 值实现方面胜过现有方法。在本文中，我们还系统地报告了使用不同分类器（包括 kNN、SVM、LDA、Ensemble、ANN 和 ANFIS）和不同长度的特征向量进行的实验。据报道，SVM 是最好的分类器，其次是 LDA。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
解码非...中的想象和口头短语
语音生成是一种分层机制，涉及大脑和口腔发音器官的同步，其中语言概念的意图被转化为有意义的声音。闭锁综合征患者（完全瘫痪但有意识）完全失去了运动能力，包括发音甚至眼球运动。神经通路可能是恢复这些患者一定程度交流的唯一选择。当前的脑机接口 (BCI) 使用患者的视觉和注意力相关性来建立交流，导致交流速度较慢（每分钟几个字）。直接从神经信号解码想象中的语音（然后驱动语音合成器）有可能提高交流速度。在本研究中，我们研究了从 8 名成年受试者的单次试验、非侵入性脑磁图 (MEG) 信号中收集的五个想象和口语短语的解码。使用了两种机器学习算法。一种是以统计特征为基线方法的人工神经网络 (ANN)。另一种方法是将卷积神经网络 (CNN) 应用于从 MEG 信号中提取的空间、光谱和时间特征。实验结果表明，可以直接从神经磁信号中解码想象和口语短语。CNN 被发现非常有效，平均解码准确率高达 93%（想象短语）和 96%（口语短语）。
重新想象教育奖和会议2024
Serena Ricci – Community Liaison Officer, Reimagine Education Awards Anton John Crace – Editor & Program Designer, QS Quacquarelli Symonds Jack Moran – PR Manager (EMEA), Coursera Leila Guerra – Vice-Dean (Education), Imperial College Business School Levent Yarar – Senior Director of Strategic Partnerships, Wharton Interactive Nic Newman – Partner, Emerge Education Monica Hornung Cattan - QS Quacquarelli Symonds Sarah Toms - 首席学习官IMD Zoya Zoya Zaitseva - 创新经理，QS Quacquarelli Symonds
重新想象圣昆汀-CDCR
●专注于再入。所有在监狱中都应该专注于帮助人们获得修正和成功重新进入社会所需的技能和待遇。居民必须制定详细的康复计划，并公平地获得教育，职业和治疗计划。●尽可能将环境归一化。在圣昆汀（San Quentin）的生活经验，包括居民互动，必须与社区尽可能相似，并且必须专注于康复和康复，以促进最终的返回家园。这需要更新到当今标准以下的物理空间。●建立旨在康复的惩教文化。所有监狱工作人员（监护权，医疗保健及以后）必须有机会，培训，激励和专业义务，以支持被监禁的人改变生活并在监禁期间支持他们的康复。