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综述文章 脑机接口中的主题识别...
这篇总体评论旨在了解脑机接口 (BCI) 研究主题的转变，并确定研究主题从关注医学进步和系统开发转向包括教育、营销、游戏、安全和保障在内的应用。本评论的背景研究了 BCI 分类、神经成像方法、脑控制信号分类、应用和伦理等方面。未研究 BCI 软件和硬件开发的特定领域。使用 One Search 进行了搜索，并选出了 92 篇 BCI 评论。出版物人口统计数据表明，所考虑的评论论文的平均作者人数为 4.2 ± 1.8。结果还表明，自 2003 年以来，BCI 评论的数量迅速增加，而在此之前只有三篇评论，其中两篇发表于 1972 年，一篇发表于 1996 年。虽然早期评论中的 BCI 作者主要是欧美人，但这种趋势已转变为更加全球化的作者群体，到 2020-2022 年，中国将占据主导地位。评论显示，与 BCI 系统相关的学科有六个：生命科学和生物医学 (n = 42)、神经科学和神经病学 (n = 35) 和康复 (n = 20)；(2) 第二个领域以功能性为主题：计算机科学 (n = 20)、工程学 (n = 28) 和技术 (n = 38)。研究主题从理解大脑功能和 BCI 系统接口模式转向了更具应用性的研究，研究确定了围绕人工智能的新领域，包括机器学习、预处理和深度学习。随着 BCI 系统在“正常”个体生活中的侵入性越来越强，预计研究重点和主题将重新转向增加对伦理问题的研究以及 BCI 应用的法律监督需求。
绿色营销策略与实践
大学，哥印拜陀 28 摘要：人们目前生活在一个充满污染的人造环境中，一切都存在。然而，事情正在稳步改变，因为人们的环保意识越来越强，通过购买环保产品改变了他们的行为方式。此外，世界各地的客户都关心保护环境。农民和工匠优先考虑当前的情况，并准备生产环保产品，但不知道客户的需求和愿望。政府为农民和工匠创造了生产环保产品和磨练技术技能的场所。公众、政府、工匠和农民都对绿色生产和绿色营销产生了兴趣，这些正在成为环保做法。印度是全球市场有机和手工制品的重要出口国。手工艺品和有机产品的生产是劳动密集型的，主要以家庭为基础。超过六百万农民和工匠受雇于此。他们在家做兼职。但农民和工匠的状况仍然很糟糕。本文试图分析丁迪古尔地区手工艺品市场的现状。环保型绿色生产和营销能否使农民和工匠持续发展？因此，对艺术家、丁迪古尔农民、10 个来自丁迪古尔的竹制工艺品制作家庭、20 个来自梅图帕蒂的陶瓷工艺品制作家庭和 20 个来自钦纳拉帕蒂的纺织工艺品和有机产品制作家庭进行了研究。与所有农民家庭进行了小组讨论和访谈，以确定他们对当前全球绿色生产和营销趋势的理解。关键词：工匠、农民、环保、绿色生产、绿色营销。1. 简介
扩展思维和人为自传记忆
分布的自传记忆在社会心理学理论中受到了极大的关注（例如，Harris，Barnier，Sutton＆Keil，2014; Wegner，1986），在关于认知者与他们的人物环境之间的关系中，在很大程度上被忽略了。因此，本文的目的是通过讨论有关令人回味的对象和生命的经验工作，并概念化这些对象和技术如何整合到生物学记忆过程中，从而改变我们自传记忆的结构（Bell＆Gemmell，2009年），来引起人们对人为自传的纪念的关注。在与回忆性的对象进行相互作用时，我们通常将信息整合到大脑和世界上，以构建自传记忆，从而使我们能够以与在没有此类对象的情况下记住过去完全不同的方式记住我们的个人过去。本文中的一个特定重点是自传依赖性的维度，这是我们依靠对象能够记住个人体验的程度。我将讨论各种程度的自传依赖性，范围从低至中等到强度。这种依赖性越强，记住我们个人过去的车辆和过程都越大。本文具有以下结构。我首先要确定两个参数，以支持扩展思维，一个基于奇偶校验，另一个基于代理和外部资源之间的互补性，将后者优先考虑（第2节）。i分类法对不同的人类记忆系统进行了简要描述人类自传记忆的某些特性（第3节）。接下来，我区分用于实用认知任务的认知文物和用于记住我们个人过去的回忆物体，重点是后者（第4节）。i以概念化自传依赖性的维度结束了本文（第5节），并进行了一个案例研究，其中概念化了代理与救生技术之间的整合程度（第6节）。
物联网的未来：新兴趋势和潜在进步
物联网 (IoT) 正在快速发展，新兴趋势和潜在进步塑造着其未来。物联网设备的互联性越来越强，允许各种设备之间实现无缝通信和数据交换。这种连接性使从智能家居和城市到工业自动化和医疗保健等各行各业的广泛应用成为可能。物联网的一个关键新兴趋势是将人工智能 (AI) 和机器学习算法集成到物联网设备中。这种集成使设备能够实时分析数据、做出自主决策并适应不断变化的环境。因此，物联网系统变得更加智能、更具预测性，并且能够在没有人工干预的情况下优化流程。另一个重要趋势是物联网部署中对边缘计算的关注。边缘计算使计算能力更接近数据源，从而减少延迟并实现更快的响应时间。通过在边缘处理数据，物联网设备可以更高效地运行、节省带宽并提高整体系统性能。安全性仍然是物联网未来的一个重要考虑因素。随着连接设备数量的不断增长，确保设备之间传输的数据的安全性和隐私性至关重要。加密、身份验证机制和安全通信协议的进步对于保护物联网生态系统免受网络威胁至关重要。能量收集和电源管理方面的创新正在推动物联网设备寿命和可持续性的进步。能够以低功耗运行并利用可再生能源的节能物联网设备正在为更环保的物联网格局铺平道路。总体而言，物联网的未来在改变行业、提高效率和改善生活质量方面具有巨大的潜力。通过拥抱新兴趋势、利用人工智能能力、优先考虑安全性并关注可持续性，物联网生态系统将为持续增长和创新做好准备。
感觉喂养程序
1.2一些孩子可能会有更多的极端反应，例如盖上或呕吐。由于食物的气味，味道或感觉的厌恶，他们无法控制自己的反应。随着时间的流逝，随着这些负面的经历的增强，只是某些食物的气味或视力会引起儿童的负面反应。1.3儿童大脑非常塑料和适应能力，他们能够轻松学习新事物。当孩子学习一些新事物或经历不同的东西时，他们的大脑就会建立新的联系。他们拥有相同的经验，联系越强，他们的反应与以前的反应不同，因为他们的大脑使用新的连接来处理信息。1.4不处理输入良好的情况也会引起挑剔的饮食，因为孩子可能不会感觉到口腔中某些柔软的质地（好像感觉钝了），因此避免了它们。特别是这些孩子可能更喜欢松脆的食物，不喜欢柔软的食物，或者他们可能会过度填充他们的嘴来尝试“感觉到”食物。1.5超敏或“口服”儿童不喜欢在口腔中经历各种口味和质地感觉。口头防御的儿童通常会吃有限的食物，他/她会吃的食物，也许只有糊状的食物，只有松脆的食物或只有平淡的食物等。它们可能避免耐嚼的食物和混合质地或团块的食物。这些孩子可以轻松地堵塞，并且可以避免在吃叉子或勺子时使用嘴唇（仅使用牙齿）。有些人可能对刷牙或在脸部和嘴唇周围被触摸过过。1.6当孩子吃得非常有限的食物时，因为他们难以食物的味道，味道和觉得这可能是因为他们的大脑正在解释他们从食物中获得的感觉。1.7该计划旨在以积极的方式逐渐减少食物厌恶，目的是使儿童全天消费更多的食物。1.8策略和建议应在家庭和学校环境中引入和实施。1.9步骤1：列出
通过以人为本的人工智能尊重人类自主权
过去十年，人工智能 (AI) 在各个领域取得了指数级的进步。技术越来越智能，越来越自主，决策能力也越来越强。这些技术包括自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等先进技术，以及语音代理、社交媒体或娱乐应用程序等我们每天接触的各种系统。自主智能系统的先进功能具有许多优势，例如自动执行冗余任务、支持更好的个性化、增强预测和提供决策支持。然而，在某些情况下，这些技术也对人类自主性构成威胁，因为它们过度优化了工作流程、超个性化，或者没有给用户足够的选择、控制或决策机会。此外，由于它们本质上是黑箱的，它们还带来了道德挑战，例如缺乏透明度和问责制。随着自主智能技术在我们的日常生活中越来越普及，这些问题导致了如何解决人类和机器自主性之间的摩擦的难题。以人为本的人工智能研究人员一直在开发模型和方法，以使用可解释性、玻璃盒 ML 模型和其他以用户为中心的方法来实现公平、透明和可追溯的人工智能技术。然而，在确定能够让我们开发基于人工智能的技术而不危及人类控制、代理和自主权的方法方面仍然存在差距。目前还不清楚人类和机器自主性之间的紧张关系在不同的应用环境中如何变化，以及来自不同领域的研究人员如何看待这种紧张关系（例如，计算机科学、哲学和伦理学、心理学、社会科学、人机交互等）。本文集是 2020 年 NordiCHI 会议上就同一研究主题举行的国际研讨会的延伸贡献（研讨会网站）。它通过将人机交互（A6）、临床决策支持系统（A4）、家庭自动化（A7）、无人机自主管理（A3）等各个领域的观点引入到人工智能的日常应用（A5），扩展了自主性的概念。此外，它还从监管角度 (A2) 和哲学角度 (A1) 深入了解了人工智能对人类自主性的挑战。下面我们将向读者简要介绍每一项贡献，从领域通用概念分析到领域特定实证研究。
妊娠糖尿病饮食信息
简介如果您不愿意阅读英语，请寻求帮助。这张传单是关于近视儿童（例如“ my-owe-pee-uh”）。这也被称为短眼或近视。请询问验光师（Optician），矫形者或眼科医生（眼科医生），如果您不了解某些内容，或者您是否有更多问题。请参阅其他传单，以获取有关远视的信息（长视性），有关“懒惰之眼”（弱视）的信息以及有关儿童眼镜（眼镜）的信息。此传单没有讨论有关近视的所有内容。什么是近视？是什么使眼睛近视（短视）？眼睛就像相机。视网膜是眼睛背面的一层细胞，例如摄像机背面的膜或传感器。要使一个人清楚地看到一个物体，必须将其光的光集中在视网膜上。眼睛有两个镜头，可以将传入的光聚焦。第一个镜头是角膜（“眼睛的前窗”）。第二个镜头（称为“结晶镜”）在眼睛内部。眼睛内部的肌肉可以改变晶体镜头的聚焦强度，例如，集中在近距物体上。在成年人中，当这种聚焦的肌肉放松时，理想情况下应将来自遥远物体的光集中在视网膜上。在儿童中，焦点通常稍微稍微落后于视网膜，但通常情况下，聚焦肌肉可以轻松地将注意力集中在视网膜上。如果光聚焦在视网膜前面，则眼睛有近视（请参见下图）。近视对孩子有何影响？近视可能是由于眼睛的镜头太强壮或眼睛太长。（远视或长镜是相反的。）近视的孩子对遥远的物体没有明确的看法。近视越多，距离视觉的模糊就越多，并且校正眼镜所需要的越强。近视的数量是在双膜中测量的。一个近视的一个局限器通常意味着一个没有眼镜的人只能在标准眼测（Snellen）图表的一半读取。在英国，多达3个二元格被视为“低近视”，超过6个屈光度为“高近视”。
政府服务中的人工智能 政府服务中的人工智能
AI 代表“人工智能”1。在泰语中，我们使用Ğ这个词。 “人工智能”2指的是处理系统。具有与人类智能相似的深入分析能力的计算机、机器人、机器或电子设备。并能产生可操作的结果这个AI的学习过程和人类的学习没什么区别，都是一个记忆的过程。理解回应语言、做出决定并解决问题。依靠大量具有相同重复特征的数据，正确、适当地使用人工智能来带来最大的好处是需要根据使用目的来分析选择。将所使用的数据作为预测的基础，通过监控和检查AI机制来维护AI，始终确保效率。这包括需要将新数据收集到大型数据库中进行分析。并连续加工为了使人工智能更加智能，能够准确预测各种行为，并将其用于政策决策过程，机器学习 3，泰语中称为“机器学习”4是AI的大脑，是创造智能的一个非常重要的部分。人工智能的运作机制依赖于机器学习，它由“算法”或指令集或分步条件组成，使计算机、机器人、机器或电子设备利用现有的大数据自行学习并将其处理成各种数据集。机器学习可分为两种类型：（1）人为控制的学习，机器将在数据科学家的帮助下学习并预测结果，例如分类或排名。 （2）无监督学习，即机器通过自动识别、区分和创建接收到的数据模式来学习和预测。机器的预测能力越强，成功的可能性就越大。这进一步增强了机器进行深度学习的能力。这是因为深度学习由类似虚拟神经网络的算法组成，类似于人类神经系统的工作方式。这些网络具有相互连接的神经元。直到它成为一个系统相互沟通的神经因此，可以学习并不断理解大量、复杂和多样化的数据，例如从个人患者数据（如体重、身高、血糖值或血脂值X 射线图像或超声波图像然后处理患者数据，将其与数据库来搜索各种异常等等。
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美国国家卫生研究院（NIH）的国家过敏和传染病研究所（NIAID）致力于推进山谷发烧的研究，包括开发安全有效的山谷发烧疫苗。山谷发烧 - 由球虫毒剂真菌引起的，是美国最常见的地方性真菌感染之一，2019年报告了超过20,003例。球虫局真菌驻留在土壤中，当地面受到干扰时，人们可以吸入孢子，从而导致呼吸道感染。症状通常在几个月内缓解，但在某些情况下，球虫菌真菌会导致严重的肺炎或传播到肺部以外的身体部分。严重案件在免疫下降，怀孕，60岁及以上的人或某些种族和族裔的成员（包括黑人和非裔美国人以及亚裔美国人）中更为普遍。尽管传统上在美国西南部和南美的干旱地区发现了山谷热病例，但在太平洋西北地区发现当地蔓延的发现表明，天气和气候的变化可能会增加球球菌感染的地理传播和发生率。迄今为止，由于疾病严重程度和潜在的宿主危险因素的差异，使用抗真菌药物的山谷热治疗策略仍然具有挑战性，这两者都会影响治疗的类型和持续时间。需要进行更多的研究来确定山谷热的更好的治疗方法。一种安全有效的疫苗抵抗球虫下感染，可以保护美国和其他国家受影响地区的居民。山谷热对公共卫生构成的威胁越来越强调了目前迫切需要开发安全有效的医疗对策，尽管自1960年代以来正在进行的研究，但仍未获得疫苗来防止山谷发烧。由于人们的球虫下感染通常提供可再感染的保护性免疫，因此通常认为开发安全有效的疫苗是可行的，并且有望提供持久的免疫力。为了保护人们免受球球菌的感染，开发山谷发烧疫苗的NIAID战略计划反映了开发山谷发烧疫苗的NIAID研究优先事项。该计划概述了实现这一目标的三个战略优先事项：
利用人工智能的智能液压系统
人工智能（AI）的首次定义是由其父辈明斯基和麦卡锡提出的，他们认为人工智能是任何现在由机器完成、以前由人类完成的活动。研究员 Francois Chollet 表示，人工智能与系统在新的环境中适应和改进的能力有关，能够概括其知识并将其应用于未知场景。智能是获得新技能以解决非特定任务的效率。智能通常被认为是人类的能力，或者在人工智能的情况下是机器学习的能力，但我们实际上讨论的是学习新事物的效率。据专家 Lynne Parker 称，人工智能基本上是一个总称，涵盖了由适当软件（如机器学习、自然语言处理或机器人技术）制作的一系列方法、算法和技术。由于工业已经进入人工智能时代，液压技术也不能置身事外。即使智能液压技术的定义仍在讨论中，但人们已经接受，在任何变体中，都要确保诸如可编程块的存在、机器与外界通信的系统、适合用途的硬件、诊断能力等特性。智能水平因机器而异，基本上由设备的控制、命令、监控和器官学水平决定。汽车越快、越精确、对特定条件的自适应能力越强，汽车就越智能。显然，所需和接受的智能水平也在不断提高，也就是说，除了驱动和采集设备的发展外，存储、传输和处理数据的能力也将显著提高 [1]。智能产品由一系列基本特征定义，通常被编码并分为静态和被动或动态和主动。当工业 4.0 的概念开始在实体经济中得到更频繁的使用时，它被转换为通过独特代码（例如序列号）对产品（较小的里程碑，尤其是被动里程碑）进行识别，根据数字化水平，序列号会附加一定数量的信息。即使人工智能的引入经历了激烈的发展，操作员的角色也不会消失，但他的活动将现代化并适应新技术。向基于智能技术的生产的转变使得制造阶段被接管并以数字方式记录，这本质上有助于简化设备和系统的组装和维护。