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稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
生成合成数据很复杂
1性别因素5000 2 0 0 2人的年龄，2011年数字5000 79 0 0 3年龄段，2011因子5000 7 4 0是是。。。7的EDUSPEC纪律完整资格因子5000 28 20 0是。。。10 income Personal monthly net income numeric 5000 407 683 603 11 marital Marital status factor 5000 7 9 0 12 mmarr Month of marriage numeric 5000 13 1350 0 13 ymarr Year of marriage numeric 5000 75 1320 0 14 msepdiv Month of separation/divorce numeric 5000 13 4300 0 15 ysepdiv Year of separation/divorce numeric 5000 51 4275 0 .。。22 Nofriend的朋友数字数字5000 44 0 41 23吸烟烟因子5000 3 10 0 24 Nociga每天抽烟数字5000 30 0 3737是的。。。27在2007 - 2011年出国工作的工作塔因子5000 3 438 0 28 WKABDUR在国外工作的总时间5000 33 0 4875是。。。33人数的高度5000 65 35 0 34人数重量的重量5000 91 53 0 35 BMI体重指数（重量-kg/（高度-cm 2）*10000）数字5000 1396 59 0是是是是是
1欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私...
欧洲数据保护委员会（EDPB）特定隐私声明（SPS）年度报告 - 利益相关者的调查上次更新：2025年1月索引1。简介2。谁负责处理您的个人数据，以及在哪些法律基础上处理？3。我们收集了哪些个人数据以及出于什么目的？4。您的个人数据是否受到任何国际转移？5。谁可以访问您的个人数据以及他们向谁披露？6。我们如何保护您的个人数据？7。我们保留您的个人数据多长时间？8。您如何验证，修改或删除您的个人数据？9。您需要等待多长时间才能收到我们对数据主题权利的答复的答复？10。您可以联系谁问问题或行使您的权利？11。您可以联系谁，以抱怨您的个人数据处理？1。简介
19 St>S - BSEE 数据中心
在审查期间，BSEE 获悉两家不同的公司对拟议的 ROW 管道路线提出了两份不同的反对意见：雪佛龙管道公司 (CPL) 和雪佛龙美国公司 (Chevron)。CPL 于 2017 年 10 月 7 日提出的反对信基于拟议穿越其现有天然气管道 PSN 16329。BSEF：获得了 Anadarko 和 CPL 于 2018 年 1 月 22 日签署的管道穿越协议，其中 CPL 取消了对拟议管道和脐带路线的反对意见。雪佛龙的反对意见在 2017 年 11 月 17 日抄送给 BSEE 的信函中有所提及。它基于拟议的管道路线，穿过雪佛龙的租赁区块，他们认为这些区块是潜在的资产开发地点。到目前为止。雪佛龙尚未向 BOEM 提交开发运营和协调文件 (DOCD)，也未向 BSEE 提交深水运营计划 (DWOP) 来审查这些潜在开发项目。阿纳达科已提供一份日期为 2018 年 1 月 19 日的无异议函，该函由雪佛龙签署，专门针对脐带管路块穿越问题。阿纳达科已表明，他们将继续努力就管道路线块穿越问题达成双方均可接受的解决方案。阿纳达科已证明其拟议的管道 ROW 补助符合 30 CFR 250.1015(c) 和 250.1016(c)(1) 的规定。
加拿大统计局的数据科学
1。相关性，公正性和平等获取（为政府，经济和公众提供有关经济，人口，社会和环境状况的数据）2。专业标准和道德（科学原则和职业道德，关于统计数据的收集，处理，存储和显示的方法和程序）9。使用国际标准（统计机构在每个国际概念，分类和方法中使用）
DELO ELI腐蚀抑制剂 - 安全数据表 - 雪佛龙
第4节急救措施描述急救措施：不需要具体的急救措施。作为预防措施，请去除隐形眼镜（如果磨损），然后用水冲洗眼睛。皮肤：不需要具体的急救措施。作为预防措施，如果被污染，请脱下衣服和鞋子。从皮肤上去除材料，使用肥皂和水。丢弃受污染的衣服和鞋子，或在重复使用之前彻底清洁。摄入：不需要具体的急救措施。不要引起呕吐。作为预防措施，请获取医疗建议。吸入：不需要具体的急救措施。如果暴露于空气中过多的材料水平，请将暴露的人移至新鲜空气中。如果发生咳嗽或呼吸不适，请获得医疗护理。最重要的症状和影响，无论是急性和延迟的立即健康效果：不会引起长时间或明显的眼睛刺激。皮肤：与皮肤接触不会引起长时间或明显的刺激。与皮肤接触预计不会引起过敏性皮肤反应。如果通过皮肤吸收，则不会对内部器官有害。摄入：如果吞咽，则不会有害。吸入：如果吸入，则不会有害。延迟或慢性健康影响：
svgeditBench：用于定量评估LLM SVG编辑功能的基准数据集
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展，从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果，SVG代表带有XML文本的场景。因此，大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点，我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力，我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时，我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中，GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。
消除无形的死亡：全球狂犬病数据的悲惨状态及其对2030年疏忽的可持续发展目标的影响
与其他被忽视的疾病一样，狂犬病的监视数据与准确描述疾病负担的需要是不足的，并且不兼容。在过去的二十年中，进行了估计全球人类狂犬病死亡的核心，结果每年14,000至74,000例。然而，模型参数的不确定性，建模方法的不一致以及全球负担研究中包含的每个国家 /地区的数据质量差异导致最近对狂犬病死亡率的巨大怀疑。缺乏数据不仅限制了狂犬病消除策略的效率和监测，而且严重降低了倡导国际资助机构支持的能力。同时，最脆弱的社区继续遭受可能通过更强大的报道来阻止的死亡。零by 30全球策略消除了2030年消除狗介导的人类狂犬病，建议特有国家采用部门间方法，综合咬合案例管理（IBCM），作为增强监视的成本效益方法。但是，IBCM的有效实施受到了有限能力，资源，知识，技能和对合规性态度等挑战的阻碍。为了解决这个问题，世界卫生组织和反对狂犬病论坛的联合会开发了几种开放式工具，以指导强大的数据收集实践中的国家控制计划，以及在线数据存储库，以实用简化报告并鼓励数据共享。在这里，我们讨论了如何最好地利用当前和未来的计划来改善现有监视工具的实施，并优先考虑有效的数据报告/共享，以优化2030年消除的进度。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。