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World File Search System过大时
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
巴黎和平论坛：气候过大委员会
采取行动的需求是明确而直接的。气候过时的委员会是由十二名全球领导人组成的独立机构，代表全球北部和南方的声音分配，以提出策略以减轻风险，如果全球变暖超过1.5°C的目标。这是第一个在整体上解决所有方法的高级群体 - 减少排放，清除碳，适应和太阳辐射的修改 - 在一项全面的策略中，不受典型的政治约束的影响。成员，包括政府前任负责人，国家部长，政府间组织的董事，环保团体领导者和学术专家，都带来了丰富的知识和经验。它得到了一个青年参与小组的补充，该小组的六名成员带来了各种各样的专业知识，又带来了将会影响气候过时影响的一代人的宝贵观点。每个成员都以自己的个人身份讲话。委员会的方法是全面和不受约束的，并由三位专门从事气候变化和地球系统的杰出国际科学家的指导，确保这些建议植根于最新的科学证据。
自主电力系统监控和控制策略以避免存储容量过大
Hong TT Vu 1,2 、Benoit Delinchant 1* 、Jérôme Ferrari 1 和 Quang D Nguyen 2,3 1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔 INP，G2Elab，38000 格勒诺布尔，法国 2 河内科技大学能源系，VAST，越南 3 能源与科学研究所，VAST，越南 *电子邮件：benoit.delinchant@G2Elab.grenoble-inp.fr 摘要。实现能源效率和电网稳定性的重要解决方案是升级单个光伏系统中的自动消耗。在本文中，我们提出了一种实施低成本传感器和执行器的方法，以便更好地监视和控制可行性解决方案。该方法是通过对法国格勒诺布尔 Greenhouse 的光伏系统进行案例研究进行的。我们提出了一组最少的传感器来降低系统复杂性，同时为我们提供足够的信息来做出决策。分析了一些技术问题，如系统的准确性、采样率、响应能力。考虑了逆变器运行模式对系统损耗的影响。之后，我们根据可用的设计数据和 PVSyst 的模拟数据找出了系统中的能源问题。研究了一种光伏发电预测模型，输入是从网络服务收集的预测云量数据，每 3 小时更新一次。该模型结合离网逆变器的实时监测数据和设置模式，用于确定控制策略，目标是避免存储容量过大并最大限度地延长光伏系统的自主持续时间。
通过大曼彻斯特地区的合作推动成功
现有运营商自有、多运营商和多模式方案的基础。运营商将提供符合 TfGM 使用高级票务方案提供的任何解决方案期望的票务。目的是将现有的 System One 票重新命名为“Get Me there”或其他统一品牌。此外，将商定一项计划，实现更简单的产品系列，保证客户在旅行时确信他们获得了正确的票价和最超值的票。GMTL 将继续管理该计划，符合竞争法和 DfT 关于合作伙伴计划的指导
通过大语言模型指导预测学习
强化学习算法通常在没有密集，形状良好的奖励功能的情况下挣扎。本质上动机的利用方法通过奖励访问新颖状态或过渡的代理来解决这一限制，但是这些方法在大多数发现的新颖性与下游任务无关的大环境中提供了有限的好处。我们描述了一种使用文本语料库中背景知识来塑造探索的方法。此方法称为Ellm（e xploring at llm s）奖励代理，以实现由促使代理当前状态描述的语言模型所建议的目标。通过利用大规模的语言模型进行预处理，Ellm指导代理人朝着人类善意而有用的行为来实现，而无需在循环中进行人类。我们在手工游戏环境和管家机器人模拟器中评估ELLM，表明经过训练期间，经过ELLM训练的代理在训练过程中具有更好的覆盖范围，并且通常在一系列下游任务上匹配或提高性能。
通过大曼彻斯特地区的合作推动成功
现有运营商自有、多运营商和多模式方案的基础。运营商将提供符合 TfGM 使用高级票务方案提供的任何解决方案期望的票务。目的是将现有的 System One 票重新命名为“Get Me there”或其他统一品牌。此外，还将商定一项计划，以实现更简单的产品范围，确保客户在旅行时确信他们获得了正确的票价和最有价值的票。GMTL 将继续根据竞争法和 DfT 关于合作伙伴计划的指导来管理该计划
DriveGpt4：可解释的端到端自动驾驶通过大语言模型
摘要 - 鉴于他们熟练使用非文本数据（包括图像和视频）的熟练程度，大型语言模型（MLLM）已成为研究界的重要领域。本研究旨在通过引入DraveGpt4（一种基于LLMS的新型可解释的最终自动驾驶系统）来扩展MLLM的应用到自动驾驶领域。能够处理多帧视频输入和文本查询，DriveGpt4促进了对车辆动作的解释，提供相关的推理，并有效地解决了用户提出的各种问题。此外，DriveGPT4以端到端方式预测低级车辆控制信号。通过使用定制的视觉说明调谐数据集实现了这些高级功能，该数据集是专门针对自主驾驶应用程序量身定制的，并结合了混合填充培训策略。DriveGpt4代表了利用LLM的开创性努力，以开发可解释的端到端自动驾驶解决方案。在BDD-X数据集上进行的评估展示了DriveGPT4的质量和定量性能。此外，特定于域的数据的精细调整使DriveGpt4在与GPT4-V形成对比时，可以在自主驾驶接地方面产生接近甚至改善的结果。本文的网页可在https://tonyxuqaq.github.io/projects/drivegpt4上找到。
DriveGpt4：可解释的端到端自动驾驶通过大语言模型
多模式大型语言模型（MLLM）已成为研究界的重要领域，鉴于它们在处理和推理非文本数据（包括图像和视频）方面的处理能力。这项研究旨在通过引入DraveGpt4（一种基于LLMS的新型端到端端驾驶系统）来扩展MLLM的应用到自动驾驶领域。cap-pable促进了对车辆动作的促进，提供相关的推理，并有效地解决了用户提出的各种问题。此外，DriveGPT4以端到端的方式预测低级车辆控制式signals。通过使用定制的视觉说明调谐数据集实现这些高级功能，该数据集是专门针对自主驾驶功能量身定制的，并结合了混合调节培训策略。DriveGPT4代表了利用LLM的努力来开发可解释的端到端自主驾驶解决方案。在BDD-X数据集上进行的评估展示了DriveGPT4的质量和定量性能。从事域特异性数据的微调使DriveGpt4能够在与GPT4-V形成鲜明对比的自主驾驶接地方面产生接近甚至可以证明的结果。代码和数据集将公开可用。
交付时
大家明白，第 2254 号决议不能照搬照抄。例如，前政权不会参与任何未来的进程。当然还有其他例子。显然，在许多方面都需要新的方法和思维方式。但大家普遍认为，过渡仍需实现第 2254 号决议提出的主要目标： - 第一：可信、包容和透明的、由叙利亚人主导和主导的过渡。关于这一点，我要明确一点：我不相信任何叙利亚人会要求基于教派或种族的配额或从其他国家引进模式，而是要包括叙利亚社会和叙利亚各方的最广泛群体，以激发公众对过渡的信心。 - 第二：确保过渡政府可信、包容和非宗派主义。 - 第三：通过可信和包容的进程制定新宪法。 - 第四：根据国际标准举行自由和公正的选举，包容所有叙利亚人。主席先生，31. 过去几周，叙利亚妇女更加坚定了她们的期望和意愿，