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脑机接口教育应用: 原理、潜能与障碍
摘要：终身学习、个性化学习理念的日益深入人心，以及对有效、价格合理的自动化学习系统的需求，推动和促进了脑机接口(BCI)在教育领域的应用。但作为智能教学技术的代表，BCI的应用仍处于非主流，在理论基础、技术装备、制度保障等方面存在诸多障碍。本研究从技术原理、应用潜力、应用障碍三个方面阐述了BCI在教育领域的优势与不足。虽然在线教学为BCI在教育领域的应用提供了新的机会，但其在改变主流教学方式方面的作用有限。若能将二者有机结合、相互补充，将对提高学生的学习积极性、提高学习效率大有裨益，成为BCI等非主流技术在后疫情时代的有效生存之道。
水表更换程序
2021年8月，基林市启动了其水表置换计划，目的是将55,000多种机械水表的城市老化基础设施升级到基于数字的高级计量基础设施（AMI）。授权决议提出了5到10年的数字智能电表的推出。管理层随后选择以5,000的增量完成11年的推出，并从资本改善计划基金中提供的可用资金支付。计划在2033财年完成的增量推出确实有几个好处：（1）它在财政上是保守的，并且避免了需要额外的债务； （2）它允许有足够的时间从先前的分期付款中汲取教训； （3）测得的速度可确保随着仪表达到生命的终结而造成的破坏性更少。但是，它确实延迟了该计划的全部收益，例如较早的泄漏检测和减少衰老基础设施的收入损失，每年估计为200万美元。此外，计划的推广比其他市政当局（包括沃思堡市）更为保守，该城市在2。5年内取代了其275,000个水表系统，而雪松公园（Cedar Park）取代了大约7个月的整个23,800水米的整个系统。由于原始提案确实提供了一系列时间表，因此值得考虑这些选择在选择最佳前进道路方面的相对成本和收益。
使用潜扩散模型
脑电图（EEG）是一种非侵入性方法，它允许记录丰富的时间信息，并且是诊断各种神经疾病和精神病疾病的宝贵工具。脑电图的主要局限性之一是信噪比低，缺乏训练大型数据繁殖神经网络的数据可用性。共享大型医疗保健数据集对于推进医学成像研究至关重要，但是隐私问题通常会妨碍这种努力。深层生成模型已引起关注，以避免数据共享局限性，并作为生成数据以改善这些模型性能的一种方法。这项工作研究了具有光谱损失的潜在扩散模型，作为深层建模，以生成30秒的睡眠eeg信号窗口。光谱损失对于确保生成的信号在典型的EEG信号的特定频带上包含结构性振荡。我们使用两个大型睡眠数据集（Sleep EDFX和SHH）训练了模型，并使用了多尺度的结构相似性度量，Frechet Inception距离和光谱图分析来评估合成信号的质量。我们证明潜在扩散模型可以使用正确的神经振荡产生逼真的信号，因此可以用来克服脑电图数据的稀缺性。
水表技术 I II 和 III
必备知识、技能和能力 了解：仪表技术员 I、II、III 职位的职责和任务；美国水务协会 (AWWA) 水表测试/校准标准和程序；仪表车间测试台和便携式仪表测试设备的操作；领导和培训方法和程序；库存和采购流程；计费系统日历；水务局基础设施；密闭空间规章制度；水表理论和力学；自动抄表技术及其应用；数据库和程序，如 Cayenta、Synergen、ARCGIS、SAP、Filenet、大型仪表数据库、回流数据库；Excel、Word、Asset viewer、Access。 技能：与队友、其他局和机构进行适当的沟通；高层次的客户关系；记录和完成复杂的报告；使用多个计算机程序和数据库；进行精确的数学计算；阅读项目的地图、平面图、竣工图和技术图纸。 能够：安全有效地操作行业工具和设备；识别选项并为水表技术人员应用有效的解决方案；掌握专业设备和技术；排除故障并修理各种类型的水表和回流装置；解决问题并做出复杂决策；独立工作或团队合作；专业地以口头和/或书面形式传达指示；在各种天气条件和/或办公室环境中工作；在密闭空间条件下工作；保持供水 1 级认证；保持回流测试仪认证。
福特水表测试台及配件 - K 部分
自动停止 福特自动停止旨在实现测试操作自动化，无需计算机系统即可提供各种流量测试，它利用单个操纵杆控制执行三种用户调整（预设）流量，在预定的油箱液位自动停止测试，并允许操纵杆控制停止和启动测试以及排空测试油箱。有关订购信息，请参阅第 18 页。右侧照片展示了预计于 2019 年发布的新设计。
一般适用性非可用性豁免 - AMI水表
最终豁免：该部门正在加入EPA，以颁发部分一般适用性/对《美国建筑公司》第70914条的要求，《 Buy America Act》中的《美国基础设施投资和就业法案》（Pub。L.编号117-58）用于通过USBR和EPA资助的基础设施项目中使用的高级计量基础设施（AMI）水表，同时根据以下分阶段的实施时间表在美国制造水表的某些组件。此豁免自批准之日起生效三（3）年。doi和EPA在豁免期内实施了分阶段的方法，从而从批准之日起两年，购买AMI仪表和所有组件（整个“制造产品”）。自批准之日起两（2）年，AMI仪表外壳应在豁免范围内国内制造或制造和排除；在三年结束时，所有其他组件继续被放弃。此豁免仅适用于此豁免生效日期后购买的产品，并且不得在豁免到期日期后购买的产品使用。在整整三年豁免期结束时，DOI和EPA预计在美国制造AMI水表，其组件的总成本将大于国内制造或生产的55％。
绘制印度人工智能潜力图
创新。尽管印度拥有的人工智能专利数量与其人工智能研究产出相比非常少，但印度仍位列人工智能专利产量前十大国家之列，自 2012 年以来，受人工智能相关发明快速增长的推动，印度的人工智能专利申请量呈高速增长。印度人工智能专利的四大类别是个人设备和计算、商业、电信和生命科学，这四大类别占印度人工智能专利总数的 70% 以上，表明印度创新者专注于将人工智能应用于传统优势领域。过去二十年，印度在人工智能专利方面取得了长足进步，其专利制度不断更新，企业开始看到使用专利保护其创新成果的好处。话虽如此，印度仍需很长的路要走才能赶上中国和美国，这两个国家目前是人工智能专利的主要来源。
生成AI的潜在用例
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有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。