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2021年7月|修订可再生能源指令（...
凯瑟琳·巴特（Catherine Banet）（博士学位）是斯堪的纳维亚海事法律学院法学院法学院法律学院，能源和资源法学系的副教授。她的核心专业领域包括能源法，环境法，竞争法（特别是国家援助）和欧盟/EEA法。她的研究着重于可再生能源，支持计划和替代融资模型，能源市场设计，能源基础设施调节，气候变化缓解措施，包括碳捕获和存储（CCS）。Banet具有私法实践（挪威，法国），欧洲委员会（DG Env，比利时），美国外交使团和学术界的背景。她曾在国际大学讲授，并且是会议的常规发言人。她是该领域的几本书，研究和文章的作者。Banet是专业法学硕士的四位学术主管之一。计划北海能源法合伙企业（NSELP）和挪威能源法协会董事会主席。她是国际律师协会能源，环境和基础设施法的学术咨询小组的成员，也是挪威继续法律教育中心的能源与环境法委员会成员。她是欧洲法规中心（CERRE）的学术研究员。
![arXiv:2409.09627v2 [cs.HC] 2024 年 9 月 19 日](/simg/c\c8e3f7a5d0004df336e46e4f53c7b5077e828ac6.webp)
arXiv:2409.09627v2 [cs.HC] 2024 年 9 月 19 日
摘要。运动想象 (MI) 分类是脑机接口 (BCI) 的关键。直到最近几年，已经提出了许多模型，从经典算法（如通用空间模式 (CSP)）到深度学习模型（如卷积神经网络 (CNN) 和 transformers）。然而，在有效提取脑电图 (EEG) 信号中固有的复杂时空信息方面，这些模型在通用性、语境性和可扩展性等方面表现出局限性。为了解决这些限制，我们引入了时空曼巴网络 (STMambaNet)，这是一种利用 Mamba 状态空间架构的创新模型，擅长处理具有线性可扩展性的扩展序列。通过结合空间和时间 Mamba 编码器，STMambaNet 可以有效捕捉空间和时间上的复杂动态，显著提高脑电图信号解码性能以进行 MI 分类。 BCI 竞赛 IV 2a 和 2b 数据集上的实验结果证明了 STMambaNet 优于现有模型，使其成为推进基于 MI 的 BCI 和改进现实世界 BCI 系统的有力工具。
面向未来的电力市场设计建议
本报告编写框架内的项目得到了以下 CERRE 成员组织的支持和/或投入：ARERA、EDF、Ei、Enel、Norsk Hydro、Ofgem、PPC、Terna、UREGNI。但是，他们对本报告的内容不承担任何责任。本 CERRE 报告中表达的观点仅代表作者个人观点，不代表他们所属的任何机构。此外，它们不一定与 CERRE、任何赞助商或 CERRE 成员的观点相对应。推荐引用：Pollitt, M.、von der Fehr, N.、Banet, C.、Le Coq, C.、Willems, B.、Bennato, AR 和 Navia, D.，《面向未来的电力市场设计建议》，欧洲监管中心 (CERRE)，2022 年。