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1次策划的考虑到科罗拉多州的反...
2024年5月，科罗拉多州颁布了SB24-205，“涉及与人工智能系统互动中的消费者保护”，成为美国第一个采用法律，目的是保护消费者免受高风险人工智能系统做出的算法歧视。特别是SB24-205（AI法律中的反歧视或“ ADAI”）要求高风险人工智能系统的开发人员和部署者使用合理的护理来保护消费者来保护消费者免于使用这些高风险的人使用颜色，使其与ADE互动，并使AI INIE互动，并使AI互动，并使AI互动，并将其与众不同。 一般的。ADAI还授予科罗拉多州总检察长“为实施和执行[ADAI]的目的颁布规则，以颁布规则。”
考虑到设备 - - 卫星技术 - 4 ...
移动设备技术，全球标准和技术融合的创新正在实现卫星与传统陆地移动手机和其他最终用户设备之间的直接到设备（D2D）通信，包括移动车辆的设备。D2D技术为移动网络运营商提供的当前提供的服务提供了令人兴奋的新机会，以关闭数字鸿沟并在整个拉丁美洲提供真正无处不在的覆盖范围。D2D技术可能会符合以下用例：（i）补充现有的移动网络运营商基础设施，并连接城市和郊区的服务不足或未供不应求的部分，以及山区，海上，航空，航空，隔离和农村地区，以及（ii）促进诸如灾难响应之类的紧急要求。正在考虑两种D2D方法，取决于它们是使用分配给移动 - 卫星服务的非事物链接的频谱（在这项贡献中称为“ MSS D2D”），还是分配给非陆地链接的地面移动服务的频谱（也可以涉及其他贡献）（也可以介绍为“ Imms”和“ Imt d2”。 D2D”）。此输入贡献讨论了两种D2D方法的调节，操作和技术方面。
考虑到气候变化的加利福尼亚海岸可持续性的重大挑战
气候变化是对沿海地区环境和社会经济可持续性的生存威胁，影响将是复杂而广泛的。来自加利福尼亚州和整个美国的证据表明，气候变化正在影响沿海社区，并用已经存在的大量压力源来挑战经理。可以采取广泛的行动，以维持加利福尼亚的沿海生态系统和社区。从这个角度来看，我们强调了对沿海可持续性的主要威胁：随着持续的气候变化，情节事件的复合效应会给国家带来前所未有的挑战。我们提出了加利福尼亚在沿海地区的可持续发展的两个主要挑战：1）加速海平面上升与风暴的影响相结合，以及2）继续升温海洋和海洋热浪。这些类型的复合事件的级联效应将发生在已经压力的系统的背景下，该系统由于大量开发，资源提取和收获，空间遏制以及其他人类使用压力而经历了广泛的变化。有一些关键组成部分可以用来解决这些直接的问题，包括包括各种团体和组织在内的统一策略，整合大型地区的战略规划，快速实施解决方案以及为加利福尼亚海岸的凝聚力和政策相关的研究议程。这大部分已经开始在该州开始，但是量表可以增加，时间表加速了。此处提供的思想和信息旨在帮助扩大讨论，以增强对如何鼓励加利福尼亚州标志性沿海地区的可持续性的关注。
Szczyrba A，Buczkowska M，GórskiM，RozentrytP。考虑到存储条件，牛奶所选类型的组胺浓度。 MED O
抽象的简介和目标。牛奶，除营养外，还可能包含不良物质，包括生物胺，例如组胺，可能导致严重中毒。考虑到消费者的安全，重要的是要了解组胺的浓度不仅是市场上牛奶中的牛奶，而且还在储存的牛奶中。这项研究的目的是在牛奶的储存过程中分析组胺浓度。uht（n = 21）和巴氏杀菌（n = 20）的奶。组胺浓度由ELISA确定。在打开奶的当天以及24h，48h和7天的冷藏储存之后测量浓度。将确定的组胺浓度与该单胺的MLP值进行了比较。计算了牛奶来源的组胺的EDI和NOAEL和LOAEL值中EDI的百分比。结果。组胺浓度变化，但不超过MLP值。这种生物胺的浓度较高与热处理（UHT），脂肪含量（≤1.5％）和储存时间（开放后7天）有关。牛奶的蛋白质含量仅在储存7天后才显着影响组胺浓度 - ≥3.3g蛋白/100 mL的奶中的组胺浓度最高。在整个存储期间，EDI/NOAEL和LOAEL的百分比均不超过100％，而不管暴露情况如何。敏感个体记录了最高的EDI/NOAEL值：1.8％（第0天） - 2.2％（第7天）。结论。在UHT羊奶中，组胺浓度明显高于巴氏杀菌奶，脂肪含量为≤1.5％的奶中的含量比2％且≥3.0％的奶油含量≤1.5％。牛奶中组胺的浓度随时间的变化而增加。在任何存储阶段，检查的牛奶可以被认为是组胺含量的安全。
气候变化考虑到管理系统标准
某些气候变化方面和风险可能具有一般性质，与适用的管理系统范围或行业无关（例如，与监管的综合性或运营适应性和组织的回复有关，而其他人则将专门索引到管理系统标准的要求（例如能源生产，农业和渔业）和组织的特征（例如地理位置，其供应链或劳动力动力学的性质）。
![ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：](/simg/5/5ce585af5254d19f2677b947d93cac6fcb629134.png)
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
ISSN 1330-3651（印刷版），ISSN 1848-6339（在线版） https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*，齐大陆，刘爽 摘要：近年来，体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明，新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上，提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务，这些产品和服务对公民来说是基本的，考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型（SMSEM）来评估城市公共体育服务的运动心理需求，目的是紧密围绕群众的体育需求，提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率，推动城市体育休闲城市建设，让更多人享受城市公共体育，保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域，丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中，从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词：人工智能；多媒体数据分析；语义；运动心理；城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为，通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员，报告了成功运动员的理想心理特征，包括：焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明，运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性，多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6]，即“自然或既定的心理优势”。一般来说，体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外，还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性，这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态，以方便进一步咨询[10]。此外，问卷还测量了特定领域的因素，例如焦虑和PSIS（运动心理技能清单）团队因素、ACSI-28（运动应对技能量表-28）、APSI（运动心理技能清单）应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面：
考虑到可持续发展目标的气候风险，WP/24/49，2024年3月
摘要：本文评估满足选定可持续发展目标（SDG）核心目标所需的额外支出，同时考虑了应对气候风险的相关成本。正在研究的可持续发展目标是与人力和物理资本发展有关的可持续发展目标。在2030年，将需要额外的3.8％的全球GDP，即3.4万亿美元的公共和私人支出，以在所选的可持续发展目标中实现强大的绩效，同时解决相关的气候风险。这包括增加全球GDP的0.4％（3580亿美元），而这些部门内的缓解和适应需求不足。LIDCS和SSA相对于GDP，与气候相关的成本增强最高，而EME（由大型亚洲新兴经济体驱动）绝对是最大的成本。
新报告估计厌氧消化的纽约气候影响潜力，因为关键决策者考虑到这些途径的最佳途径
在经济学方面，开发300个新项目将产生大约8,000个新工作岗位和约3.4B美元的资本部署。产生有意义的影响将需要在全国范围内将这些操作部署在大规模上，并且在AD达到到期水平之前，还有很多工作要做。，但凭借其雄心勃勃的政策，纽约 - 能源视觉的家乡可以领导指控，证明能源愿景总裁Matt Tomich。AD是一个复杂的生物学过程，但Digester Doc和首席执行官Valkyrie Analytics的Charlton简单地解释了该概念的要旨：“碳不消失；它采取了不同的形式。它作为二氧化碳，土壤中的碳或生物物质存在。话虽如此，如果我们将通过AD捕获的能量转换为甲烷，我们会防止在将材料应用于土地或其他地方时发生的排放。，而消化池内部甲烷的碳越多，排放量就越少。”随着技术的发展，它会提供改进，包括更熟练的碳转换过程多年来，该行业已将转化效率从30％或35％提高到65％或70％。排放率的捕获率现在为99.9％，进一步提高了结果。仍然，鉴于有机材料的数量和多样性，这些系统只能独自完成。另一个现实是，AD留下了需要辅助处理方法的消化后残留物。堆肥已成为一种互补的后端技术，进入了众人瞩目的焦点。农业部门越来越多地转向AD。在现场应用之前堆肥消化固体实际上进一步减少了甲烷排放。在她的团队的多项研究中，正在评估消化酸盐应用对土壤过程，作物生产和环境的影响。，虽然堆肥在支撑较小的系统方面非常有用，但具有较大操作的热解或气化可能会更好，并且可以将固体和碳转化为各种产品。“因此，根据您的使用方式，有不同的解决方案，”他说。奶农尤其是发现，通过将肥料作为原料提供，他们可以产生额外的收入，更可持续地管理大量的牛便便，并最终减少其碳足迹。在纽约，通过报告的计算，将大约260个新广告带到奶牛场可以将甲烷从粪便中减少56.5％。作为其潜在价值作为原料获得更多的识别性粪便是一个不断增长的研究兴趣，一个目标是弄清楚如何开发具有成本效益的治疗方法以提高其生物降解性和沼气生产率。加州大学戴维斯分校教授兼空中质量专家Frank Mitloehner说，尽管已经研究了许多治疗方法，但经济学却阻碍了商业化的进展。尽管他和他的同事们参与了表现出希望的项目；他指出了涉及土地应用的堆肥肥料的工作。在其他领域正在进行研究，从自动化到改善沼气生产到多年生草作为原料的潜力。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
EEG阶段可以在考虑到功率和信噪比之后的认知状态相似的准确性
EEG阶段越来越多地用于认知神经科学，大脑 - 计算机接口和闭环刺激设备。 但是，尚不清楚脑脑图在认知状态之间的准确性预测是多么准确。 我们终止了在11个公共数据集中的484名参与者中的parieto枕α波的EEG阶段预测准确性。 我们能够在各种认知条件和数据集中准确跟踪脑电图相位，尤其是在高瞬时α功率和信噪比（SNR）的时期。 尽管静止状态的精度通常高于任务状态，但绝对精度的差异很小，其中大多数差异归因于EEG功率和SNR。 这些结果表明，使用脑电图阶段的实验和技术应更多地集中于最大程度地减少外部噪声并等待高功率时期，而不是诱导特定的认知状态。EEG阶段越来越多地用于认知神经科学，大脑 - 计算机接口和闭环刺激设备。但是，尚不清楚脑脑图在认知状态之间的准确性预测是多么准确。我们终止了在11个公共数据集中的484名参与者中的parieto枕α波的EEG阶段预测准确性。我们能够在各种认知条件和数据集中准确跟踪脑电图相位，尤其是在高瞬时α功率和信噪比（SNR）的时期。尽管静止状态的精度通常高于任务状态，但绝对精度的差异很小，其中大多数差异归因于EEG功率和SNR。这些结果表明，使用脑电图阶段的实验和技术应更多地集中于最大程度地减少外部噪声并等待高功率时期，而不是诱导特定的认知状态。