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World File Search System效果预测
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。
欧洲航空环境报告2025
蓝色楔形包括在基础效果预测下的扇区措施的影响：CO 2从传统飞机技术和ATM操作中减少的排放，以及CO 2 EQ EQ降低SAF（与Refueleu Aviation Aviation Aviation供应授权授权和最小排放质量降低阈值和最小发电率）和电力/水力发电/水力发电。灰色楔形显示了基于市场的措施的影响：EU ETS（2013-2026），CHETS（2020-2026）和ICAO CORSIA（2021-2026）。
意念运动脑机接口的理论视角：基于动作-效果表征的自然主义和非侵入性脑机接口范式
近年来，非侵入式脑机接口 (BCI) 设备和应用在各种环境（医疗、工业等）中得到了迅猛发展。该技术允许代理“直接用思想行动”，绕过外周运动系统。有趣的是，值得注意的是，典型的非侵入式 BCI 范式与人类自愿行动的神经科学模型相距甚远。值得注意的是，在 BCI 实验中，动作和感知之间的双向联系经常被忽略。在当前的观点文章中，我们提出了一种创新的 BCI 范式，它直接受到意念运动原理的启发，该原理假定自愿行动是由即将到来的感知效果的预期表现驱动的。我们相信 (1) 调整 BCI 范式可以实现简单的动作-效果绑定，从而实现动作-效果预测；(2) 使用这些动作-效果预测的神经基础作为 AI 方法中感兴趣的特征，可以实现更准确、更自然的 BCI 介导动作。
欧洲航空环境报告2025
蓝色楔形包括在基础效果预测下的扇区措施的影响：CO 2从传统飞机技术和ATM操作中减少的排放，以及CO 2 EQ EQ降低SAF（与Refueleu Aviation Aviation Aviation供应授权授权和最小排放质量降低阈值和最小发电率）和电力/水力发电/水力发电。灰色楔形显示了基于市场的措施的影响：EU ETS（2013-2026），CHETS（2020-2026）和ICAO CORSIA（2021-2026）。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
进攻性军事网络空间数字孪生展望...
克拉拉·马特赫斯 荷兰开放大学 clara.maathuis@ou.nl 摘要：军事网络行动的前景正在发生变化，原因是数据生成和可访问性的前景、技术的持续进步及其（公共）可用性、技术和人类（相互）联系的增加，以及参与其规划、执行和评估阶段的专家的活力、需求、多样性、观点和技能，尊重（国际）国家目标、需求和趋势。此类操作每天都在进行，最近由人工智能赋予权力，以达到或保护其目标，并处理通过与目标和/或附属实体交战而产生的意外影响。然而，这些行动受到不同不确定性水平的管理和包围，例如预期效果预测、有效替代方案的考虑以及对可能（战略）未来的新维度的理解。因此，应确保此类行动的合法性和道德性；特别是在进攻性军事网络作战 (OMCO) 中，参与其设计/部署的代理应考虑、开发和提出适当的 (智能) 措施/方法。可以通过数字孪生等新型系统构建此类机制，嵌入基于硬件、软件和通信数据以及专家知识的智能技术。虽然数字孪生在军事、网络和人工智能学术研究和论述中还处于起步阶段，但它们已开始在不同行业应用中展示其建模和仿真潜力以及有效的实时决策支持。尽管如此，本研究旨在 (i) 了解数字孪生在 OMCO 环境中的含义，同时嵌入可解释的人工智能和负责任的人工智能视角，以及 (ii) 捕捉其发展的挑战和好处。因此，通过对所涉及领域的广泛审查来考虑多学科立场，并将其打包在一个设计框架中，旨在协助参与其开发和部署的代理。关键词：网络作战、数字孪生、人工智能、可解释人工智能、负责任的人工智能