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闭环合作伙伴 2022 年影响报告
今年，更多跨部门伙伴关系和承诺在循环经济方面形成，包括艾伦·麦克阿瑟基金会的 2022 年全球承诺，该承诺联合了 500 多个组织，共同致力于塑料循环经济。纽约市、加利福尼亚、伦敦、法国、巴西和新加坡等地制定了更多支持循环商业模式的政策和路线图，推动循环经济在 2030 年前实现其预计的 4.5 万亿美元的全球经济价值。《通胀削减法案》是美国几十年来最全面的气候变化相关计划集合，为经济注入了 3500 亿美元的专用气候资本。由于 70% 的温室气体排放与材料的处理和使用有关，此类政策对循环经济转型具有深远影响。
闭环供应链：瑞典食品零售业的定性研究
本文的发现表明，瑞典粮食零售业的公司具有认知并意识到CLSC过程。然而，从商店经理的角度来看，理论上构成CLSC中核心组成部分的可持续过程和活动被简单地确定为日常运营中的基本过程，激励措施和活动，以更加可持续地努力减少食品浪费。CLSC的优势包括公司努力与社会利益相关者之间的相互作用和合作，是一个更美好，更可持续的未来的灯塔，不仅使公司和客户受益，而且可以说每个人都受益。但是，标准，政策和法规被确定为限制因素，即公司可以从事某些CLSC活动的范围。尽管可以确定所有案件公司都渴望继续对CLSC和可持续运营进行工作，可以说这表明对循环活动和努力做出了长期承诺。
混合闭环技术：5年实施策略
1.5 NHS糖尿病计划自HCL试点的开发，启动和评估以来与一系列合作伙伴合作。其中包括尼斯，英国临床糖尿病学家协会（ABCD），英国糖尿病和少年糖尿病研究基金会（JDRF）。NHS糖尿病计划团队还与糖尿病领导力社区进行了广泛的互动活动。与区域团队，临床网络，ICB综合护理委员会（ICB）和信托临床领导者一起举办了一系列网络研讨会，以寻求有关拟议的HCL实施计划的反馈。英格兰的所有NHS地区都已积极参与，出席人数超过850个利益相关者，并收到了积极的反馈。
greenko up01 离岸闭环抽水蓄能...
6.2.2 现有道路和桥梁改进 48 6.2.3 项目区域内的道路 48 6.3 施工电力需求 48 6.4 电信 49 6.5 项目殖民地/建筑物 49 6.6 工作设施 49 6.7 供水 49 6.8 炸药库 50 6.9 医疗设施 50 第 7 章 修复和重新安置 51 7.1 简介 51 7.2 土地要求 51 7.3 购买私人土地 52 7.4 修复和重新安置 52 第 8 章 项目进度和成本估算 53 8.1 一般信息 53
罪犯康复中的闭环大脑设备
摘要 目前关于闭环脑设备 (CBD) 的争论主要集中在其在医疗环境中的使用；可能的刑事司法应用仅引起了学术界的偶然关注。与医学不同，在刑事司法中，CBD 可能代表国家提供，目的是保护安全，而不是实现医疗保健目标。在罪犯的康复过程中部署 CBD 是可能的，类似于在此背景下采用其他脑干预措施的可能性，这一可能性备受争议。尽管原则上 CBD 的使用可能是双方同意的，但在刑事司法背景下为罪犯提供 CBD 的选择与在普通医疗保健背景下为患者提供 CBD 的选择之间存在显著差异。因此，在刑事司法中使用 CBD 会引发医疗保健应用中未涉及的道德和法律复杂性。本文从三个方面探讨了其中一些问题：自主权、人权和问责制。
目标期间同步的闭环神经反馈
在额叶控制下，感觉皮层的振荡在细心制备过程中进行了异步。在这里，在与任何性别的人类中同时进行脑电图的选择性注意力研究中，我们首先证明，在背心注意网络的中部额叶区域与腹侧视觉感觉皮层[Fortal-Sensory同步（FSS）之间的同步性降低了，具有更大的任务性能。然后，在健康成年人的双盲，随机对照研究中，我们实施了预期的A FSS信号的闭环神经反馈（NF），超过10 d的训练。我们指的是将在认知任务中集成为认知NF（CNF）的快速NF的闭环实验方法。我们表明，CNF在训练过程中对预期的FSS度量进行了重大试验调制，刺激引起的A / H反应的可塑性以及对响应时间（RT）的福利转移（RT）的转移，以改进持续注意的标准测试。在第三项研究中，我们在注意力缺陷多动障碍（ADHD）中实施CNF培训，对预期A FSS信号进行逐审调制以及对持续注意RTS的显着改善。这些第一个发现证明了快速认知任务集成的NF的基本机制和翻译实用性。
基于脑电图的闭环脑刺激控制系统设计
摘要：本研究利用脑机接口（BMI）技术设计了一种用于缓解癫痫发作的闭环脑刺激控制系统方案。在控制器设计过程中，考虑了涉及脑血流、葡萄糖代谢、血氧水平依赖性和信号控制中的电磁干扰等实际参数的不确定性。引入适当的变换将系统表示为规则形式以便于设计和分析。然后开发了使滑模运动渐近稳定的充分条件。结合 Caputo 分数阶定义和神经网络（NN），设计了一种有限时间分数阶滑模（FFOSM）控制器以保证滑模的可达性。闭环跟踪控制系统的稳定性和可达性分析给出了参数选择的指导方针，基于综合比较的仿真结果证明了所提方法的有效性。
闭环实时深度网络推理平台……
† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE，亚特兰大，佐治亚州，美国。电子邮件：chethan [at] gatech.edu。简介：闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具，但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架，该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言（例如 Python 和 Julia），又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言（例如 C 和 C++）。为了满足这些需求，我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果：BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行，并且由称为节点的进程组成，它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行，使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据，从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改，即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中，BRAND 在发送大量数据（1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据，以 1 毫秒的块为单位）时实现了快速的 IPC 延迟（<500 微秒）。BCI 控制通过一个图表进行测试，该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录，过滤和阈值化输入以获取尖峰，将尖峰分成 10 毫秒的箱体，应用解码模型，并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中，BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒（53 次试验）的目标获取时间，其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN；为了对 ANN 延迟进行基准测试，我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器（10 个隐藏单元、30 个箱输入序列）并测量了延迟（N = 30,000 个数据包）。对于此配置，从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒（图 1）。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3]，使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现，每 10 毫秒箱（256 通道数据）的延迟低于 6 毫秒。讨论：BRAND 支持低延迟 ANN 推理，同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义：BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持，简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程，利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢：这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献：[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人，2018 年，Nat Methods doi：10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath，2021 年，神经元行为数据分析理论 doi：10.1101/2021.01.16。42695。
6-DOF闭环抓握，并进行加固学习
摘要 - 我们提出了一个基于深厚的增强学习（DRL）的基于新颖的6多型，6多的抓地框架，该框架能够直接合成笛卡尔空间中的连续6-DOF动作。我们所提出的方法使用了直觉的RGB-D摄像头的视觉观察，我们通过域随机化，图像增强和分割工具的结合来减轻SIM到真实的间隙。我们的方法包括一个非政策，最大渗透性，演员算法，该算法从二进制奖励和一些模拟示例grasps中学习了政策。它不需要任何现实世界的掌握示例，对模拟进行了完全训练，并且直接部署到现实世界中而没有任何微调。The efficacy o f o ur a pproach i s d emonstrated i n simulation and experimentally validated in the real world on 6-DoF grasping tasks, achieving state-of-the-art results of an 86% mean zero-shot success rate on previously unseen objects, an 85% mean zero-shot success rate on a class of previously unseen adversarial objects, and a 74.3% mean zero-shot success rate on a class of previously看不见，具有挑战性的“ 6-DOF”对象。可以在https://youtu.be/bwpf8imvook
使用CMG和COMSOL的闭环地热系统建模
iD（in）3管od（in）3.5壳体ID（in）11壳od（in）13.8孔直径（in）13.8（in）13.8（无水泥）在2000 m（kpa）20,000 t时0 m（°C）15 t在2000 m（°c）60 m（°C）60 ）60iD（in）3管od（in）3.5壳体ID（in）11壳od（in）13.8孔直径（in）13.8（in）13.8（无水泥）在2000 m（kpa）20,000 t时0 m（°C）15 t在2000 m（°c）60 m（°C）60