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纤维束成像通过测试：扩散成像的结果......
Gabriel Girard a , b , c , 1 , ∗ , Jonathan Rafael-Patiño b , c , 1 , Raphaël Truffet d , Dogu Baran Aydogan e , f , g , Nagesh Adluru h , i , Veena A. Nair i , Vivek Baraka and Prabhabra , Alexander Jr . , k , l , Sara Bosticardo m , n , Ilaria Gabusi m , o , Mario Ocampo-Pineda m , Matteo Battocchio m , p , Zuzana Piskorova m , q , Pietro Bontempi m , Simona Schiavi r , Alessandro Daducci m , fi Sandra Bostika , Stabi , Cisco Tomasz Pieciak s , u , Matteo Frigo v , Sara Sedlar v , Samuel Deslauriers-Gauthier v , Ivana Koj chi ć v , Mauro Zucchelli v , Hiba Laghrissi v , ao , Yang Ji v , Rachid Deriche v , Kurt G Schilling w , Bennett w , Axman , Caccio and Cacci am , Gianpaolo Antonio Basile y , Salvatore Bertino y , Nancy Newlin x , Praitayini Kanakaraj x , Francois Rheault x , Patryk Filipiak z , Timothy M. Shepherd z , Ying-Chia Lin z , Dimitris G. Placantonakis aa , Ferna Ená . errez p , Alonso Ramírez-Manzanares ac , Ricardo Coronado-Leija z , Pablo Stack-Sánchez ac , Luis Concha ad , Maxime Descoteaux p , Sina Mansour L. ae , af , Caio Seguin af , ag , ah , Andrew Zalesky ae , af , c. Ye Wu aj , ak , Sahar Ahmad aj , Pew-Thian Yap aj , Antoine Théberge p , Florence Gagnon p , Frédéric Massi p , Rémy Fischi-Gomez a , b , c , Rémy Gardier c , Juan Luis Villarreal Haro c , Marco Piz c , Emma d'El Caru , Jellian ppe Thiran a , b , c
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
Eric Hysen首席信息官和...
董事长格林（Green），排名汤普森（Thompson），委员会的杰出成员：谢谢您有机会在今天的听证会上作证，“寻找500,000：解决美国网络劳动力差距，这是一项影响我们国家安全的关键问题。每天，全国安全部（DHS或部门）的8,000多名网络安全专业人员都将他们的技能旨在利用捍卫我们的国家免受各种威胁和脆弱性的影响。网络安全和基础设施安全局（CISA）的威胁猎人通过联邦和合作伙伴网络积极搜索，以识别和停止可疑活动。美国特勤局特别代理商调查了复杂的网络，支持网络的金融犯罪，并打击非法使用数字资产。来自国土安全调查的团队通过采用尖端的数字取证技术来确定受害者的性剥削和虐待儿童的肇事者。以及DHS及其运营组件的信息技术专家都可以保持领先地位，并确保部门自己的网络，系统和数据。我们的网络安全专业人员非常有才华，并且致力于为自己的国家服务，但他们太少了。该部门像每个政府机构一样，在网络安全职位和斗争中有近2,000个职位空缺，可以在一个令人难以置信的竞争领域招募和保留人才。随着技术和对手的不断发展，尤其是随着人工智能（AI）和其他新兴技术的快速发展，我们必须确保我们的劳动力不断建立新技能，以保持其竞争优势。在吸引私营部门工人从事公共服务职业方面，我有第一手经验。在硅谷担任软件工程师和项目经理后，我离开了私营部门与他人共同创立了美国数字服务（USDS），该服务现在已招募了数百名技术人员参加政府“职责之旅”，并将在今年晚些时候庆祝其十岁生日。在USD中，我看到了政府中的招聘和保留技术人才如何需要一种全面的方法：积极接触社区以建立对公共服务途径的认识；利用灵活的薪酬和招聘当局；简化招聘和入职过程；并建立一种促进创新和协作的文化。我很荣幸能带来DHS首席信息官（CIO）及其第一首席人工智能官（CAIO）的看法。我们已经成功地利用了该委员会领导下通过法律的许多当局来加强我们的努力。今天，我将通过将更多具有不同背景和经验的人带入政府服务，并加强建立现有人员的技能来解决DHS的网络安全劳动力挑战的一些计划和计划。
2021 年年度报告 - Saipem
使命 将客户的战略和项目转化为具有竞争力和可持续性的基础设施、工厂和流程。 价值观 技术创新能力；工程和管理专业知识；综合项目管理经验；强大的解决问题能力；对话和透明度。 ESEF（欧洲单一电子格式）要求 本报告未按照实施透明度指令的欧盟授权条例 2019/815（ESEF 条例）编制。 ESEF 格式的年度报告（仅意大利语）发布在公司网站的特定部分（www.saipem.com，季度业绩和文件），可在 Consob“eMarket STORAGE”授权的集中存储机制（www.emarketstorage.com）上获取。 免责声明 就其性质而言，前瞻性陈述具有风险和不确定性，因为它们取决于未来应该或被认为可能发生的情况，并且超出了集团的控制范围。这些包括但不限于：汇率和利率波动、大宗商品价格波动、信贷和流动性风险、健康、安全和环境风险、石油工业和其他行业的资本支出水平、集团经营所在地区的政治不稳定、竞争对手的行动、商业交易的成功、与项目执行相关的风险（包括正在进行的投资项目）、COVID-19 疫情