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Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
利用她的国际经验以及对快速发展与AI相关的全球法律和政策框架以及新兴监管期望的深入了解，Frances还担任客户的战略顾问，以开发AI相关的产品和服务，包括大型机器学习模型，配音助手，自动驾驶汽车，自动驾驶汽车和面部识别，面部识别和AR/VR。她帮助客户浏览产品设计问题和启动，政策的制定和实施以及负责任的公司治理机制，行业最佳实践和技术标准以及风险缓解策略。
Polka，Michael M. Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
Zain于2020年获得休斯顿大学法律中心的J.D. Magna cum Laude，在那里他担任《休斯顿法律评论》的文章编辑和能源与环境律师协会的副总裁。他将研究重点放在石油和天然气开发对栖息地破碎和西部脱落式迁移走廊的障碍以及碳固执和气候干预技术对无性鱼类生态学的影响。
Andy Sears-Black Brody，Anne Y. Polka，Michael M. Hassan，Zain Trattner，Todd J. Waldmann，Frances Vandevelde，Eric D. Chris Whittaker 碳捕获项目的中游运输协议：关键问题和注意事项 Martie Kutscher Clark
DOW化学公司与沙特阿美的合资企业进行了105亿美元的财务和商业重组，与沙特阿拉伯的200亿美元世界规模综合化学化学综合体（包括氨产量）有关。该项目涉及大量的ECA，包括K-Exim，K-当然，Hermes，US-Ex-IM和UKEF，30多家商业银行和多个伊斯兰巨头。在2021年的Ijglobal Awards上授予年度MENA石化协议。
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众议员卡罗尔·达比（Carol Dalby），主席辛迪·克劳福德（Cindy Crawford）众议员阿什利·哈德森（Ashley Hudson）众议员肯德·安德伍德（Kendon Underwood），副主席众议员妮可·乔伊（Nicole Clowney）众议员耶利米·摩尔（Jeremiah Moore）众议员Matthew J. ShepherdRep。AndredRep。AnderredRep。Andhewrep。And.Andredrep。JonS. Eubanks S. Eubanks Rian S. Brian S. Brian S. EvansRep。Step.Step.Steper。Pep.rep。Ept。斯科特·理查森（Scott Richardson）众议员贾斯汀·冈萨雷斯（Justin Gonzales）众议员乔伊·斯普林格（Joy Springer）
引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到
OHBM COBIDAS MEEG报告了像许多其他科学社区一样，神经影像社区正在积极从事开放科学实践，旨在提高科学发现的可重复性和可复制性1。OHBM通过其在数据分析和共享方面的最佳实践委员会（Cobidas; https：//www.humanbrainmap-ping.org/i4a/pages/index.cfm?pageID = 3728），促进和分布式和分布式的实践疗法，以实式化的术语来促进和分布，并在其他方面进行正式化的术语，并在其他方面进行了术语，并在其他方面促进和分布。OHBM开发了Cobidas报告2，3，以介绍特定神经成像方法的最佳实践，提出了一种标准化的科学语言，用于报告和促进数据和方法的有效共享。这些报告对（i）准备手稿的研究人员很有用，（ii）编辑和审稿人，（iii）神经成像教育者以及（iv）具有专业知识的人，他们试图熟悉另一种神经图像。从这个角度来看，我们专注于Cobidas Meeg 3报告，强调了一些主要问题并随之而来的推荐委员会产生了建议。我们的目的是更好地了解某些获取参数，设计，分析和报告选择如何影响可重复性。除此之外，许多其他问题还在推荐中找到了自己的方式（框1和2和表1-3）。因此，这些建议表示要报告的最低要求，以确保可重现的MEG和EEG（MEEG）研究，并且可以在Cobidas报告本身中找到每个建议的全部详细信息。同时，这些看似基本的建议中的许多是有争议的。在文学上进行了大量讨论，我们的建议是一种共识，它采用并扩展了大脑成像数据结构中使用的术语（bids;
引用出版物（APA）：Pancarelife财团，更长，T。，Clemen，E 引用出版物情感（APA）：Rossel，I。M. A.的Scaik J.，Shiver-evases，N。Y. N.，Irish，L.，C.，Bo 引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到 引用出版物（APA）：Pernet，C.，Garrido，M.I.，Gramfort，A.，Maurits，N.，M.，Pang，E. 多模式MRI- ... 的记忆效率深框架 引用出版的情感（APA）：Callieros，M.，Shehadeh，F.，Mlona，E.，Dapah-Afriyia，C。，Aalst，R.，A.
Thorsten Langer A，1，Eva Clement B，1，Broer Linda D，1，Lara，Andrease G. Uiterlinden D，Andrica C.H.vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。 Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E. 财团vries B，C，Martine是萨斯基亚F.M. Grotel B。Pluijm B，Harald Binder F，G，G，G，Annika和Annika，Marco Crosco K，线教练，Jeanette F. Winter L，M，Catherine Rechnitzer，Henrik Hasle，斯蒂芬·诺丁（Stephen-Noting），克劳迪娅（Claudia E. Kuehni E.财团
脑部计算机界面中的注意机制
随着深度学习的快速发展，注意机制在脑电图（EEG）信号分析中变得必不可少，从而显着增强了大脑计算机界面（BCI）应用。本文对传统和变压器的注意机制，其嵌入策略及其在基于EEG的BCI中的应用进行了全面综述，并特别强调了多模式数据融合。通过捕获跨时间，频率和空间通道的脑电图变化，注意机制可改善特征提取，表示学习和模型鲁棒性。这些方法可以广泛地分为传统的注意机制，该机制通常与卷积和经常性网络集成，以及基于变压器的多头自我注意力，在捕获长期依赖性方面表现出色。除了单模式分析之外，注意机制还增强了多模式的脑电图应用，从而促进了脑电图与其他生理或感觉数据之间的有效融合。最后，我们讨论了基于注意力的脑电图建模中的现有挑战和新兴趋势，并强调了推进BCI技术的未来方向。本综述旨在为寻求利用注意力机制的研究人员提供宝贵的见解，以改善脑电图的解释和应用。
通过注意力预测蛋白质序列的酶促功能
结果：我们表明，我们的Enzbert Transformer模型通过蛋白质语言模型的专业化而受过训练，可预测酶佣金（EC）数量，仅基于序列而优于单功能酶类预测的最先进的工具。在EC40基准上的第二级预测EC数量的预测中，精度从84％提高到95％。为了评估第四级的预测质量，这是最详细的EC数字，我们构建了两个新的基于时间的基准测试，以与最先进的方法ECPRED和DEEPEC进行比较：Macro-F1分别从41％提高到54％，从20％提高到20％。最后，我们还表明，使用一个简单的注意力图与EC预测任务上的其他经典性方法相当，或者比其他经典性方法更好。更具体地，注意图鉴定出的重要残基倾向于对应于已知的催化位点。量化，我们报告的最高F-GEAIN评分为96.05％，而经典的可解释性方法最多达到91.44％。
使用多元EEG分析解码秘密空间注意的时间动态：原始振幅和α功率的贡献
可以在不需要眼动的而无需眼睛运动的情况下将注意力定向在空间中。我们使用多元模式分类分析（MVPA）来研究是否可以从EEG Alpha Power和原始活动痕迹中解码秘密空间注意的时间过程。从这些信号中解码注意力可以帮助确定原始的EEG信号和α功率是否反映了注意选择的相同或不同特征。使用经典的提示任务，我们证明了秘密空间注意力的方向可以通过两个信号来解码。但是，原始活动和α功率可能反映出空间注意力的不同特征，而α功率与空间中秘密注意力的方向和原始活动的方向相关，而对感知过程的关注感也影响。
