机构官员表示,项目差异(包括一些法规规定的差异)限制了他们协调项目的能力。例如,项目对符合条件的地区、人口和宽带速度的定义可能不同。2018 年,国家电信和信息管理局 (NTIA) 领导了一个跨机构小组,审查了不同的项目定义。但是,NTIA 并未确定哪些法定条款限制了协调,也未建议进行任何更改。NTIA 负责协调整个行政部门的电信事务,并在 2020 年底获得了改善宽带协调的额外职责。需要改进协调以帮助解决碎片化和重叠问题。如果没有立法提案供国会审议,各机构在协调项目以缩小数字鸿沟方面可能会继续面临限制。
酒精使用障碍 (AUD) 会导致大脑中复杂的改变,而这些改变目前尚不明确。饮酒模式的异质性和合并症的高发性影响了对 AUD 患者的机制研究。在这里,我们使用雄性马尔齐吉亚撒丁岛嗜酒 (msP) 大鼠(一种成熟的慢性饮酒动物模型)以及纵向静息态 fMRI 和锰增强 MRI 的组合,分别提供大脑连接和活动的客观测量。我们发现 1 个月的慢性饮酒改变了静息态网络之间的相关性。这种变化并不均匀,导致成对相互作用的重组和功能连接平衡的转变。我们确定了两种根本不同的网络重组形式。第一种是功能去分化,其定义为神经元活动和整体相关性的区域性增加,同时特定网络之间的优先连接性降低。通过这种机制,枕叶皮质区域失去了与感觉岛叶皮质、纹状体和感觉运动网络的特定相互作用。第二种是功能性狭窄,其定义为神经元活动增加和特定大脑网络之间的优先连接。功能性狭窄加强了纹状体和前额皮质网络之间的相互作用,涉及前岛叶、扣带回、眶额、前边缘和下边缘皮质。重要的是,这两种类型的改变在戒酒后仍然存在,这表明去分化和功能性狭窄导致持续的网络状态。我们的研究结果支持以下观点:长期饮酒,尽管是中度醉酒水平,也会引起大脑功能连接的稳态变化,并延续到戒酒初期。
研究设计 SHARE 联盟(肌节人类心肌病登记处)维护着一个纵向 HCM 患者数据库,该数据库在美国、欧洲和澳大利亚的 13 个国际、临床量大、多学科专家 HCM 中心随访,并具有前瞻性数据采集功能。可分析数据包括首次访问 SHARE 站点之前的历史事件、人口统计数据、基因检测、临床表型以及纵向、前瞻性的结果评估,如前所述。22 根据每个 SHARE 站点的当地政策,获得了机构审查委员会和伦理批准。由于本研究收集的数据具有敏感性,支持本研究结果的患者级数据不供 SHARE 联盟以外的研究人员使用。
感知涉及通过处理连续的多模态感官信息流来理解我们周围的世界。在此过程中,人类大脑会产生电活动,这些电活动可以在各种场景和任务中测量,以阐明连续感知的神经基础。这项研究表明,大脑电活动与感官输入的特定属性同步,这种现象称为神经追踪(Obleser 和 Kayser,2019 年)。最近的研究表明,侵入式和非侵入式电生理记录都可以稳健地检测到神经追踪(Lalor 等人,2006 年;Ding 和 Simon,2012 年;Gross 等人,2013 年;Zion Golumbic 等人,2013 年),为研究越来越复杂的涉及连续现实刺激(如语音和音乐)的任务中的感知提供了客观的测量方法。听觉感知的情况尤为引人注目。神经信号能够可靠地跟踪连续声音的幅度包络(包络跟踪)(Lalor 等人,2009 年)的发现引领了新的研究方向。首先,包络跟踪测量已使一系列关于现实多说话者场景中的听觉注意力的研究成为可能(例如,参见 COCOHA 项目,H2020.2.1.1.4。ID = 644732),表明用侵入性皮层脑电图 (ECoG) 以及非侵入性脑电图和脑磁图 (EEG/MEG) 记录的信号以不同的方式跟踪有人注意和无人注意的声音(Ding 和 Simon,2012 年;Zion Golumbic 等人,2013 年;O'Sullivan 等人,2014 年、2019 年)。这一开创性的发现为脑机接口研究开辟了一个全新的方向,有望用于脑控助听器等新型设备(Eyndhoven 等人,2017 年;O'Sullivan 等人,2017 年;Ceolini 等人,2020 年)。一项平行的研究表明,可以同时跟踪同一刺激的多个属性(O'Sullivan 等人,2016 年;Di Liberto 等人,2021a 年;Gillis 等人,2021 年)。在语音聆听的背景下,皮质信号被证明可以逐步跟踪语音信号的高级属性,从声学特征(Lalor 和 Foxe,2010;Ding 等人,2014)到语言单位(Di Liberto 等人,2015、2018b;Brodbeck 等人,2018;Lesenfants 等人,2019)、韵律(Myers 等人,2019;Teoh 等人,2019)和语义内容(Broderick 等人,2018、2021;Weissbart 等人,2020)。因此,神经跟踪测量可以通过为我们提供指向不同处理阶段的不同客观指标,为语音的分层编码提供丰富的视图。
抽象背景:神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维,低样本量数据(HDLSS)中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis(低维跨度输入空间的回归),这是一种基于降低性降低的回归技术,将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果:我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中,连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者,并记录与事件相关的电位(ERP),然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明,这些轴可以可靠地估计,并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释,可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论:Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当,并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而,Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标,该程序需要从数据中提取大量观测值,并且在平均试验时,降低了信噪比的降低。我们表明,即使Roldsis是一种简单的技术,它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字:脑电图,事件相关电位,线性回归,高尺寸低样本量问题,尺寸减小,音素分类,离散小波转换
摘要 —可重构电池系统 (RBS) 正在成为一种有前途的解决方案,可提高容错性、充电和热平衡、能量输送等。为了优化这些性能指标,需要制定和解决高维非线性整数规划问题。在此过程中,需要解决来自非线性电池特性、离散开关状态、动态系统配置以及大型系统固有的维数灾难的多重挑战。因此,我们提出了一个统一的建模框架来适应 RBS 的各种潜在配置,甚至涵盖不同的 RBS 设计,大大促进了 RBS 的拓扑设计和优化问题制定。此外,为了解决制定的 RBS 问题,搜索空间被定制为仅包含可行的 SSV,从而确保系统安全运行,同时大幅减少搜索工作量。这些提出的方法侧重于统一系统建模和缩小搜索空间,为有效制定和高效解决 RBS 最优控制问题奠定了坚实的基础。仿真和实验测试证明了所提出方法的准确性和有效性。
•美国进步中心估计,所有进口到美国的商品的关税为10%,所有中国商品的60%的关税将使美国中产阶级的家庭成本为2,500美元,而所有进口商品的关税和中国商品的60%关税每年损失3,900美元。•彼得森国际经济学研究所还发现,20%的董事会关税以及中国商品的60%关税将导致中产阶级家庭的年度损失2,600美元。•诸如美国行动论坛(AAF)和非党派咨询公司Ernst和Young(EY)之类的团体正在估计美国经济中的损失,AAF估计,实际国内生产总值(GDP)损失(GDP)损失低于0.16%,EY估计损失的损失高达2.34%,即实际GDP的2.34%,相当于2.44.7.7亿美元的$ 653亿美元。
在本文中,我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制(MPC)的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统,该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具,现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域,并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性,但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中,我们从经验上表明,我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字:MPC,动态环境,共形预测
a 摩洛哥卡萨布兰卡心脏病学系 b 肯尼亚内罗毕内罗毕大学 c 南非威特沃特斯兰德大学健康科学学院和约翰内斯堡 CM 学术医院心脏病学分部 d 黎巴嫩贝鲁特美国大学医学中心心脏病学部 e 伊拉克巴格达伊拉克红新月会 (IRCS) 科学委员会 f 埃及开罗国家心脏研究所 g 沙特阿拉伯吉达阿卜杜勒阿齐兹国王大学诊断心脏病学实验室 h 科威特胸部疾病医院高级心力衰竭与移植科 i 埃及开罗开罗大学心脏病学系 j 土耳其伊兹密尔多库兹大学心脏病学系 k 约旦安曼阿卜杜勒医学中心心脏病学系 l 土耳其埃斯基谢希尔奥斯曼加齐大学心脏病学系
摘要:使用全球数值天气和气候模型来估算近地面风,因为通过潜在的地形(尤其是瑞士等国家)对空气流进行了强烈修改。在本文中,我们使用基于深度学习和高分辨率数字高程模型的统计方法,将每小时近距离近地面风频段从ERA5重新分析(从原来的25公里网格到1.1 km网格)进行空间下降。来自国家气象服务Meteoswiss的运营数值天气预测模型COSMO-1的2016 - 20的1.1 km分辨率风数据集用于训练和验证我们的模型,这是一种具有梯度pe-Nalized pe-Nalized wasserstein损失的生成对抗网络(GAN)。结果是现实的高分辨率历史地图,该图在瑞士上的每小时风扇的栅栏,以及对聚合风速分布的非常好的预测。区域平均图像特异性指标相对于ERA5的预测有明显的改善,在瑞士高原上的位置通常比对高山区域的技能度量更好。缩小的风场表现出高分辨率,物理上合理的地形效应,例如脊加速和庇护所,这些效应在原始ERA5场中无法解决。