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World File Search System意图
课程意图声明-Weoley城堡托儿所
空间我们使用空间来促进儿童的学习和发展，并在必要时进行定期审查和调整，以确保环境提供最佳的机会，我们可以“暂时”回应儿童的利益以及自我发起的游戏和探索。解决冲突是我们思维的基本组成部分，并且通过使用空间来进行良好的思考可以最大程度地降低发生冲突的可能性。我们总是在计划中注意这一点。是时候我们有足够的时间谈论，玩耍，思考，重新思考，记住，评估，完善和适应。我们努力创造和维持一个没有匆忙或匆忙的气候。我们认为，专为幼儿设计的例程是学习时间的关键方面，并为计划审查，做出选择和决策，反思体验以及与特殊朋友和关怀成年人的特殊时间提供了机会。成人我们遵循高范围的成人互动策略，这是成人互动的策略，成年人与孩子共享控制，与儿童伴侣交流，脚手架儿童的游戏，
灵活意图：一种主动推理理论
我们提出了一种规范的计算理论，说明神经回路如何在动态环境中支持视觉引导的目标导向动作。该模型建立在主动推理的基础上，通过动态最小化广义预测误差来推断感知和运动控制信号。后顶叶皮层 (PPC) 被认为可以保持对环境状态的不断更新的期望或信念，并通过灵活的意图操纵它们，参与动态生成目标导向动作。反过来，背侧视觉流 (DVS) 和本体感受通路实现了生成模型，将高级信念转化为感官级预测，以推断目标、姿势和运动命令。在目标到达任务中测试了一个包含视觉和本体感受传感器以及驱动上肢的概念验证代理。代理在各种条件下都表现正确，包括静态和动态目标、不同的感官反馈、感官精度、意图增益和运动策略；极限条件也是个性化的。因此，由动态和灵活意图驱动的主动推理可以支持不断变化的环境中的目标导向行为，而 PPC 则被认为是其核心意图机制的载体。更广泛地说，这项研究为端到端环境中的目标导向行为研究提供了规范基础，并进一步推进了主动生物系统的机制理论。
covid-19-19疫苗状况，意图，犹豫和疾病 -
摘要：背景：多发性硬化症的人（MS）容易受到严重的Covid-19结果的影响。他们被包括在2021年初推出的澳大利亚共同疫苗的优先组。然而，疫苗犹豫仍然是该人群中疫苗接种的复杂障碍，这可能与COVID-19疫苗接种后的疾病复发问题有关。这项研究检查了MS患者的COVID-19-19疫苗接种状况，意图，犹豫和与疾病有关的信念。方法：在2021年9月至10月之间在两家澳大利亚卫生服务的MS接受护理的人进行了在线调查。它收集了社会人口统计学和疾病特征的特征和对经过验证量表的响应，这些量表评估了疫苗的犹豫以及一般和MS相关的疫苗信念。结果：在281名参与者中[平均年龄47.7（SD 12.8）年； 75.8％的女性]，大多数（82.9％）至少接受了一种Covid-19-19疫苗剂量。年轻的参与者和疾病持续时间1 - 5年内的参与者也不太可能接种疫苗。控制年龄后，疾病持续时间与疫苗接种状态无关。未接种疫苗的参与者更有可能报告较少的接收Covid-19疫苗，较高的疫苗自满和较低的疫苗信心，更大的与MS相关的疫苗自满以及更高的MS和治疗相互作用问题。结论：MS的人报告了较高的疫苗接种率，尽管一般性和MS特定于COVID-19-covid-19疫苗的关注点。报告说，他们的MS没有很好地控制，并且其MS影响了他们的日常活动。通过了解影响疫苗犹豫及其与MS疾病课程和治疗方面的相互作用的因素，这可以为量身定制的干预措施和教育信息提供信息，以解决MS患者的这些问题。临床医生，政府和社区组织是提供这些干预措施和信息的关键合作伙伴，因为这种脆弱人群需要持续的助推器剂量。
环境部的草案战略意图2025 ...
尽管在政策和流程上进行了大量投资，但资源管理体系并未充分为自然环境，社区，人民和城市或城市和城市地点带来积极的成果。这使得很难提供必要的基础设施，包括足够的住房供应，而环境的重大降级仍在继续。在管理国家活动的环境影响的广泛立法和监管安排中，需要进行进一步的改革。这将在未来五年内仍然是该部的重点。
通过深度学习优化电动机意图检测
摘要 - 目的：本文展示了对添加功能性电刺激时，从原始脑电图（EEG）信号中检测到来自原始脑电图（EEG）信号的运动图像（MI）的兴趣。还报道了电极蒙太奇和带宽的影响。这项工作的观点是改善全身麻醉期间术中意识的检测。方法：对EEGNET的各种体系结构进行了研究以优化MI检测。它们已与脑部计算机接口的最新分类器（基于Riemannian几何形状，线性歧视分析）和其他深度学习体系结构（深度卷积网络，浅卷积网络）。eeg数据是从22位参与者中测量的，这些参与者有或没有中位神经刺激的运动图像。结果：EEGNET的拟议结构达到了最佳的分类准确性（83.2％）和假阳性速率（FPR 19.0％），用于设置，在运动皮层和额叶上只有六个电极，并且对于通过Median Median Nerve刺激了受试者的扩展4-38 Hz EEG频率。具有较大电极数量的配置导致128个电极的精度（94.5％）和FPR（6.1％）（分别为13个电极的88.0％和12.9％）。结论：目前的工作表明，使用扩展的EEG频带和经过修改的EEGNET深神经网络，当使用少于6个电极（包括额叶通道）时，会增加MI检测的准确性。明显的能力：所提出的方法基于脑电图的MI检测有助于开发脑部计算机界面系统。
意图阅读和信任人类机器人互动
摘要：本文提出了一种有关完全分布的AC/DC微电网的新型合作控制技术。基于逆变器的分布式生成具有两种类型，即当前源逆变器（CSI），也称为PQ逆变器，电压源逆变器（VSI）。两种逆变器形式具有两层配位机制。本文提出了一种用于调节逆变器内部电流的数字比例共振（PR）控制器的设计方法。逆变器将提高微电网的电压质量，同时将总线的平均电压保持在相同的所需水平。关于谐振和比例增益以及数字共振路径系数的计算有全面的细节。本文包括数字PR控制器设计及其在频域中的分析。分析基于W域。本文的主要贡献是提出的方法，该方法不仅侧重于瞬态响应，而且还改善了平滑电压的稳态响应。此外，所有逆变器都有效地参与了以提高微电网对更好的电源管理的能力。建议的合作控制技术用于具有完全分布的通信的IEEE 14总线系统。令人信服的结果表明，建议的控制技术是调节微电网电压以获得更均匀稳定的电压曲线的有效手段。微电网包含分布式资源，并用作分析与智能电网相关的功率流和质量指标的主要元素。最后，使用数值模拟观测来证实推荐的算法。
具有人工智能的意图定义光网络-...
摘要 传统上，光网络的运行和维护依赖于工程师的经验来配置网络参数，涉及命令行界面、中间件脚本和故障排除。然而，随着 B5G 新型应用的出现，传统的配置方式无法满足实时自动配置的要求。运营商需要一种无需在底层光传送网上进行人工干预的新配置方式。为了解决这个问题，我们提出了一种面向服务目标的基于人工智能的光网络自动化运维的意图定义光网络 (IDON) 架构，通过以定制的方式引入自适应生成和优化 (SAGO) 策略。IDON 平台有三个关键创新，包括面向意图的配置翻译、自适应生成和优化策略以及闭环意图保证操作。IDON 专注于通信需求，使用自然语言处理来构建语义图以理解、交互和创建所需的网络配置。然后，利用深度强化学习 (DRL) 通过细粒度策略的动态集成来找到满足意图要求的组合策略。最后，引入深度神经进化网络 (DNEN) 来实现毫秒级的意图保证。在增强型 SDN 测试平台上验证了可行性和效率。最后，我们讨论了揭示意图定义光网络未来前景的几个相关挑战和机遇。
田纳西河谷管理局。行动：意图通知
该文档计划于2025年3月13日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-04066上在线获取，并在https://govinfo.gov
气候变化的焦虑，恐惧和行动意图
气候变化焦虑（CCA）是一种新兴而不是明确定义的结构。在这里，我们研究了CCA与气候变化相关的恐惧之间的关系，以响应信息对气候变化的不确定性和期望有所不同，探讨了前者与一般焦虑措施的不同之处。为此，将年轻健康的志愿者分配到三种不同的框架条件下。收集了他们的情感反应以及对气候变化的生态情绪和信念。通过采用贝叶斯方法，我们发现构建气候变化的后果有效地引起了恐惧的增强，并且CCA强烈预测了恐惧水平，而一般的焦虑措施却没有。总体而言，这些结果反映了CCA在影响气候变化相关的恐惧方面的独特和特定性质。有趣的是，我们发现只有在没有有效诱导行动意图的框架之后预测意图得分的恐惧，这与恐惧无效框架的恐惧的先前发现一致。相反，阅读有关负面后果的动机最多。在此框架之后，我们发现生态愤怒者而不是恐惧，而是始终如一地预测了进行气候行动的意图。这些结果强调了CCA，生态情绪，功效和行为参与之间的复杂相互作用。
公司意图声明（SCI）-FY 2025-27
消费者也是如此。o法律，可以在不政府咨询的情况下通过OGRA确定消费者价格。 - 追求SSGC，FG和OGRA，以SSGC实施成本均衡安排。 - 持续与OGRA互动，以确定仅以本土气价的UFG禁令。 - 寻求巴基斯坦的干预政府来解决循环债务股票。 - 解决广泛的诉讼，充分利用2016年天然气法的规定来加快回收率o法律，可以在不政府咨询的情况下通过OGRA确定消费者价格。- 追求SSGC，FG和OGRA，以SSGC实施成本均衡安排。- 持续与OGRA互动，以确定仅以本土气价的UFG禁令。- 寻求巴基斯坦的干预政府来解决循环债务股票。- 解决广泛的诉讼，充分利用2016年天然气法的规定来加快回收率