XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System默认
威廉玛丽法学院默认生成式人工智能政策
生成式人工智能可用于以类似于 Google 等搜索引擎的方式进行研究、纠正语法以及用于完成作业的其他功能。允许使用常见文字处理软件中包含的功能。这包括 Microsoft Word、Google Docs 和 Grammarly 的拼写和语法纠正以及自动补全功能（但不包括 Grammarly 的生成式人工智能功能）。
能源价格上限（默认关税）从2025年4月1日开始更新
亲爱的同事，今天我们发布了费用限制期（“ CAP期”）14A的更新上限水平，涵盖了2025年4月1日至6月30日的三个月。1与上限级别一起，我们还发布了成本津贴模型的更新版本。本信中的所有数字都反映了最新的（2023）典型的国内消费值（TDCV）2。，我们有义务通过在我们以前的决定确定的价格上限公式中应用更新的输入来更新价格上限水平。这就是我们今天所做的。在以这种方式更新价格上限时，我们没有做出政策决定或行使判断。与上限水平一起，我们还将发布有关进一步扩展到其他支持信用（ASC）坏债务成本津贴的决定。此外，您还将找到有关我们将如何在能源价格上限引入网络收费补偿计划津贴（NCC）的决定。
评论 大脑功能的默认模式：一个思想演变简史
大脑功能默认模式的概念源于一种集中需求，即解释当控制状态为被动视觉注视或闭眼休息时功能性神经影像数据中出现的活动减少。这个问题尤其引人注目，因为这些活动减少在各种任务条件下都表现出惊人的一致性。使用 PET，我们确定这些活动减少不是由静息状态下的激活引起的。因此，它们的存在意味着默认模式的存在。虽然引发这种分析的独特大脑区域群被称为默认系统，但大脑的所有区域都具有高水平的有组织的默认功能活动。最重要的是，这项工作引起了人们对内在功能活动在评估大脑行为关系中的重要性的关注。© 2007 Elsevier Inc. 保留所有权利。
基于逻辑回归，Randomforest，XGBoost和Adaboost的贷款默认预测研究
在金融领域，信用风险是与抵押，信用卡和其他类型贷款有关的常见现象。总是有可能借款人不会全额偿还贷款。与贷款申请有关的风险评估是贷款机构在残酷市场和盈利能力中生存的主要问题。贷款机构每天从消费者那里收到许多贷款申请，但并非所有这些贷款都得到了批准。这些机构使用各种技术来评估申请人的信息，以便做出最佳选择。尽管如此，许多人未能每年支付贷款。贷方必须处理这种巨大损失[1]。人工智能技术可以实现深度挖掘和分析大数据，以应对金融技术带来的财务风险和挑战。与传统专家评级的缺点相比，用于预测银行信用贷款违约的机器学习模型表现更好[2]。人工智能可以利用大数据和机器学习技术来分析借款人的个人信息，信用记录和其他相关数据，从而帮助银行和其他金融机构评估信贷风险并做出更准确的贷款决策。作为一种新兴技术，人工智能无疑将成为金融业发展的巨大推动力。它将降低客户贷款的违约率，并使银行的资本流程过去正常，银行和其他金融机构经常使用人工分析来确定客户的信用。基于以前的数据，人工信用分析是一种效率低下且耗时的方法。它无法处理大量数据，例如机器学习。同时，人工信用分析的准确性远低于机器学习的准确性。机器学习可以发展更多自动化
电化学传感的激光默认石墨烯（LIG）电极的批次变化
摘要：激光铭刻的石墨烯（LIG）是一种用于微电子应用的新兴材料，用于开发超级电容器，软执行器，互动发电机和传感器。制造技术很简单，但是文献中没有很好地记录了LIG质量的批处理变化。在这项研究中，我们进行了实验，以表征在电化学传感中应用的LIG电极制造中的批处理变化。在聚酰亚胺膜上使用CO 2激光系统合成了许多批次36个LIG电极。使用角膜测量法，立体显微镜，开路电位计和环状伏安法进行了LIG材料。疏水性和电化学筛选（循环伏安法）表明使用商业参考和反电极时，LIG电极批处理变化小于5％。金属化的lig化导致峰值电流和特定电容（阳极/阴极曲线之间的面积）显着增加。但是，批处理变化增加到约30％。研究了两种不同的铂电沉积技术，包括电静态和频率调节的电沉积。研究表明，具有高特异性电容和峰值电流的金属级连杆电极的形成可能是以高批量变异性为代价的。文献中尚未讨论此设计权衡，如果需要进行大规模使用的扩展传感器设计，这是一个重要的考虑。该研究的数据集可通过开放访问存储库获得。这项研究为LIG材料特性的变化提供了重要的见解，以扩展LIG传感器的可扩展开发。需要进行其他研究来了解这种变异性的潜在机制，以便可以开发提高重复性的策略来改善质量控制。
婴儿大脑区域大脑血流增加默认模式网络的支持出现
抽象的人类婴儿的特征是在整个寿命中大多数快速的区域脑血流（RCBF）增加以及基本脑系统默认模式网络（DMN）的出现。然而，婴儿RCBF如何在整个大脑中的时空变化以及RCBF增加如何支持功能网络（例如DMN）的出现仍然未知。在此，通过获取包括伪连续的动脉旋转式灌注MRI和48位横断面的48位婴儿的静止功能性MRI，我们阐明了未经预言的4D时空女神RCBF RCBF框架和区域生理学涉及Infcunce，我们阐明了48位婴儿的静止状态MRI。我们发现，与视觉和感觉运动网络相比，DMN中的RCBF更快。我们还发现，在DMN中特别发现RCBF和网络强度的增加，这表明局部血液流量更快地增加了DMN成熟中的外交代谢需求。这些结果提供了对脑功能网络出现的生理机制的见解，并对脑部疾病的网络成熟改变具有重要意义。
简短的通信网络同质性揭示了ADHD中默认模式网络的完整性降低
对自发的内在脑活动的检查正在引起人们的兴趣，因此这种分析的方法正在迅速发展。在这里，我们描述了一种新颖的措施“网络同质性”，该方法允许评估指定功能网络中的凝聚力，并将其应用于成人ADHD和控制参与者的静止状态fMRI数据。我们检查了默认模式网络，默认模式网络是一个基于内侧壁的网络，其特征在于高基线活动，在关注的认知任务中降低了。与年龄匹配的控件相比，我们在ADHD受试者的默认模式网络中发现了降低的网络同质性，尤其是在PRECUNEUS和其他默认模式网络区域之间。这种证实是使用基于种子的功能连接度量的先前发表的结果，并提供了进一步的证据表明，ADHD的神经病理学涉及改变的前神经连通性。网络同质性提供了一种潜在的替代方法，用于评估临床人群中特定大规模网络的功能连通性。©2007 Elsevier B.V.保留所有权利。
国际航空运输协会宣布自 2019 年 1 月 1 日起，电子航空运单将变为默认运单
国际航空运输协会于 2010 年推出电子空运单，旨在启动航空货运供应链的数字化。自那时起，电子空运单计划就成为我们行业数字化和转型的关键推动因素，因为数据可用性和质量对于提供创新解决方案和提升客户体验至关重要。使用电子空运单的利益相关者数量不断增加，表明该行业已准备好并致力于实现航空货运行业的全面数字化。
编码前和编码期间默认模式网络的单次试验脑电图连接可预测后续记忆结果
成功的记忆过程会在大脑网络中产生特定的活动。由于刺激前和编码阶段的大脑活动对后续的记忆结果（如记住或遗忘）有着至关重要的影响，先前的研究试图预测这一时期的记忆表现。传统研究使用特定区域的频谱功率或事件相关电位作为分类特征。然而，由于多个大脑区域协同处理记忆，使用与记忆相关的大脑网络内的功能连接来预测后续的记忆表现可能是更好的选择。在本研究中，我们在执行记住场景-单词对的联想记忆任务时获取了脑电图信号。对于连接分析，我们使用刺激前和编码阶段的时间频谱来估计默认模式网络内的交叉信息。然后，我们利用连接特征预测后续记忆结果的成功或失败。我们发现，在多个频带和任务阶段中，使用编码阶段的 beta（13–30 Hz）连接，支持向量机分类器实现了最高的分类准确率 80.83% ± 12.65%（平均值±标准差）。使用刺激前 beta 连接，分类准确率也达到了 72.45% ± 12.52%。在这些特征中，与背内侧前额叶皮质相关的连接被发现有助于记忆编码成功。与后扣带皮层相关的连接被发现导致记忆编码失败。本研究首次显示使用单次试验功能连接可以成功且高精度地预测后续记忆结果。
