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World File Search System测试对象
网络信号
方法：1。快照数据代表一个随机对照试验（RCT），我们测试了149人，以测量使用Microsoft Copilot进行安全性的生产力影响。在此RCT中，我们随机将副副总片交给了某些分析师，而不是其他分析师，然后减去其表现和情感以获得副副总片的效果，与任何基本效应分开。测试对象具有基本的IT技能，但是安全新手，因此我们可以测试Copilot如何帮助“职业中新的”分析师。Microsoft Copilot for Security RCT由2023年11月的首席经济学家Microsoft办公室进行。此外，Azure Active Directory还提供了有关威胁活动的匿名数据，例如恶意电子邮件帐户，网络钓鱼电子邮件和网络中的攻击者运动。其他见解来自Microsoft的每日65万亿个安全信号，包括云，端点，智能边缘，我们的损害安全恢复实践和检测和响应团队，来自Microsoft Platforms and Services的遥测团队，包括Microsoft Defender，以及2023 Microsoft Digital Digital Digital Defense Defense Report。
m在使用扭矩电效应
多模式触觉感知对于增强现实应用中的感知体验至关重要。迄今为止，已经开发出几个人造触觉接口来感知压力和前接触信号，同时以量化的模量检测物体类型和柔软度仍然具有挑战性。在这里，受昆虫触角上的坎帕形感觉的启发，我们提出了一种半球双峰智能触觉传感器（位）阵列，该阵列使用了落压效果。该系统能够识别柔软度，模量定量和材料类型识别。原则上，由于材料的变形性变化，与测试对象接触时，钻头生成的零件唯一的摩擦式输出指纹。此外，由于不同的电子亲和力，钻头阵列可以准确识别材料类型（精度为99.4％），促进柔软度识别（100％精度）和模量定量。有望基于摩擦效应的位具有小型化的潜力，以提供实时准确的触觉信息，作为人工天线，用于人工机器整合的应用。
EEG 迁移学习竞赛基准
构建用于 EEG 解码的独立于受试者的深度学习模型面临着跨不同数据集、受试者和记录会话的强协变量转移的挑战。我们解决这一困难的方法是使用简单的统计技术以及具有更多表示能力的可训练方法明确对齐深度学习模型各个层的特征分布。这与基于协方差的对齐方法 [1] 类似，后者通常用于黎曼流形上下文 [2]。本文提出的方法在 NeurIPS 会议 2 举办的 2021 年 EEG 迁移学习基准 (BEETL) 竞赛 1 中荣获第一名。竞赛的第一项任务是睡眠阶段分类，这需要将在年轻受试者身上训练的模型转移到对多名年龄较大的受试者进行推理，而无需个性化的校准数据，因此需要独立于受试者的模型。第二项任务需要将在一个或多个源运动想象数据集的受试者上训练的模型转移到两个目标数据集上进行推理，为多个测试对象提供一小组个性化校准数据。
适合测试程序强制性horcher提议的文本
***** 14。测试练习。（a）雇主必须对本附录中规定的所有拟合测试方法进行以下测试练习，除了两个修改的环境气溶胶CNC定量拟合测试协议，CNP定量拟合测试协议和CNP REDON REDON定量拟合测试协议。对于这两者，经过修改的环境CNC定量拟合测试方案，雇主必须确保该附录的I.C.4（b）中指定的练习程序（即雇员）执行CNP定量量化测试的练习程序，以进行全面效果和练习的练习时间，或对练习的一部分。面部呼吸器。雇主应确保测试对象（即员工）执行本附录第I.C.6（b）节中指定的练习程序，以定量定量拟合测试协议或本附录的第I.C.7（b）节中所述的练习程序，用于CNP重新恢复定量拟合拟合测试协议。对于剩余的拟合测试方法，雇主必须确保以以下方式在适当的测试环境中执行雇员进行测试练习：
美国关税的政治经济学：实证分析
自 1965 年 Mancur Olson 对这一主题做出开创性贡献以来，经济学家对所谓的“微观政治”表现出了日益增长的兴趣，即直接影响特定行业、企业等的政治决策的性质。虽然有些滞后，但这一趋势仅仅反映了这样一个事实：大量且越来越重要的经济资源是通过政治过程的中介来分配的。因此，充分了解这一政治过程对于全面理解我们的经济体系与了解商业市场一样重要。近年来，备受关注的话题之一是贸易壁垒的政治经济学。贸易经济学家当然对这一主题特别感兴趣，但它作为政治经济学的案例研究也引起了更广泛的关注。这一主题特别适合计量经济学分析。由于可以使用关税税率作为衡量标准来衡量不同行业受到的保护程度，因此可以选择对各个行业进行横截面回归分析，以试图了解为什么某些行业比其他行业享有更多特权。这是近期研究的主导方法，也是本书采用的方法。总共对 11 个不同的回归模型进行了测试，测试对象是关税税率、关税削减和非关税壁垒，时间跨度从 1930 年至今。然而，
利用卷积神经网络识别脑电信号中的想象词语法类别
在本文中，我们提出了一个使用多通道卷积神经网络 (MC-CNN) 的框架，用于从脑电图 (EEG) 信号中识别隐性口语单词的语法类别（动词或名词）。我们提出的网络通过考虑 EEG 信号的空间、时间和频谱特性来提取特征。此外，从大脑不同区域获取的信号集在所提出的框架内分别处理，然后在分类阶段组合。这种方法使网络能够有效地从处理想象语音的大脑位置学习判别特征。我们的网络经过了具有挑战性的实验测试，包括测试对象未参与系统训练的情况。在我们的主要应用场景中，训练期间未使用任何特定名词或动词的实例，我们的方法实现了 85.7% 的识别率。此外，我们提出的方法在公开可用的 EEG 数据集上进行了评估，并在二元分类中实现了 93.8% 的识别率。这些结果证明了我们方法的潜力。 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 开放获取的文章。
舱内活动太空服的高级测试
活动 (IVA) 太空服。本文介绍了为对 IVA 太空服进行人体评级而进行的测试和分析，包括在高保真飞行环境中的人体测试，以及氧气兼容性评估 (OCA) 的摘要，以及对我们的自动压力调节系统 (APReS) 的机制审查。机构审查委员会 (IRB) 批准的我们的太空服防水测试于 2018 年 4 月在康涅狄格州格罗顿的 Survival Systems 进行，包括 12 名测试对象和从降落伞和太空舱中逃生的场景，与综合太空飞行服务合作。IRB 批准的微重力飞行测试继续进行，这是我们与加拿大国家研究委员会 (NRC) 合作的第 4 年，也是与综合太空飞行服务合作。与 NRC 一起完成了四次微重力飞行，在加压操作中使用了我们的 IVA 太空服。我们与 NASA JSC 签订的太空法案协议 (SAA) 支持马歇尔太空飞行中心 (MSFC) 的工程师进行的 OCA，以及与 MSFC 工程师对我们的自动压力调节器的物理审查。我们的压力服的织物焊接强度测试是在东北大学的协助下进行的。
在几分钟的扫描时间
许多最近的研究调查了用于预测fMRI个人行为的机器学习技术。尽管获得了令人鼓舞的结果，但过度的扫描时间（尤其是在静止状态fMRI）是一个限制因素。在这里，我们提出了一种新的机器学习算法，用于使用静止状态（RSFMRI）以及基于任务的fMRI（TFMRI）来预测健康人类受试者的个体行为。它通过集成学习和部分最小二乘回归而不是通过脑部拟合或ICA分解来降低维度。此外，它还引入了ricci-eman曲率作为一种新型的边缘重量。作为概念证明，我们专注于预测流体，结晶和一般智力得分。在人类连接项目的390个无关测试对象的队列中，我们发现观察到的TFMRI中观察到的一般智能与预测的一般智能超过50％，约为59％（r2≈0。29）合并两个任务的结果时。我们将这些结果与现有方法的基准进行了比较，该方法在RSFMRI和TFMRI中都产生了低于50％的相关性。我们得出的结论是，通过应用于TFMRI的新型机器学习技术，可以在扫描时间的一部分中获得明显更好的预测准确性。
流体动力学在传染病传播中的作用
诸如 COVID-19 之类的传染病的传播取决于病原体与流体相之间复杂的流体动力学相互作用，包括单个液滴和多相云。了解这些相互作用对于预测和控制疾病传播至关重要。这适用于人类和动物的呼气，例如咳嗽和打喷嚏，以及在各种室内和室外环境中产生微米级液滴的破裂气泡。通过探索这方面的案例研究，本研究考察了疾病传播中流体动力学的新兴领域，重点关注多相流、界面流、湍流、病原体、人流、气溶胶传播、通风和呼吸微环境。这些结果表明，增加通风率和局部通风方法可以有效降低个体之间直接呼吸空间中含有 SARS-CoV-2 的气溶胶浓度。在置换通风的房间中，无论是否有测试对象，中性和不稳定条件都能更有效地从空气中去除吸入的含有 SARS-CoV-2 的气溶胶。然而，稳定的环境可能会增加居住在密闭空间中的个人感染风险。因此，本研究的结果可为控制空气传播感染提供实用指导。
打印大脑：用于 MRI 的微结构地面实况模型
磁共振成像 (MRI) 已成为脑部活体检查的主要成像技术。除了解剖和功能 MRI 之外，扩散 MRI (dMRI) 还广泛用于临床和研究，以评估组织结构和纤维方向，尤其是在神经系统中。虽然扩散张量成像是评估方向测量的最广泛方法，但也提出了其他更复杂的模型。然而，dMRI 的验证是一项具有挑战性的工作，需要专门的测试样本。本文显示，双光子聚合 (2PP) 3D 打印允许制造此类测试对象，也称为幻影。在升级 2PP 制造工艺后，可以创建具有高空间分辨率和足够尺寸的 3D 结构，以便在人体 7T MRI 扫描仪中成像。这些幻影可靠地模拟了人类白质，从而能够系统地验证和确认 dMRI 数据及其分析。 3D 打印结构包含多达 51,000 个微通道，可模拟较大轴突的扩散行为，每个微通道的横截面积为 12 × 12 μ m 2，平行和交叉排列。获取的 dMRI 数据显示并验证了这些新型脑模型的实用性。