早上好:请注意,我正在提交正式请求,以在讨论和审议中为即将举行的2025年1月10日的会议提供口头评论,以批准总统科学技术咨询委员会(PCAST)报告(PCAST)报告和给美国总统的信。作为Space Copy Inc.的创始人兼总裁,该公司是一家位于空间技术的现场物流和制造业领域的妇女拥有的小型企业,作为联合国Copuos的国家小型企业管理局和小组委员会顾问的成员,我对正在审查的主题进行了深入的投资,并相信我的洞察力可以为审议做出贡献。我的评论将集中于可持续发展,以及美国公共机构(例如,后者和国家计划)之间的科学与政策交集,外国直接投资劳动力和资本投资于针对新兴技术市场,特定于基础设施,国防和航空航天;确保与Pcast的使命保持一致,以提供有关国家重要性问题的基于科学的建议。随着联邦政府将新的权力转移,确保了美国经济中的科学家和企业家的平衡和繁荣,以及国家更大的网络安全和技术成熟标准是当务之急。我恳请确认我的纳入以及参与和注册的任何其他说明或指南。我可以在必要时提供更多详细信息或文档。感谢您考虑我的要求。我期待为这一重要讨论做出贡献。真诚的,麦迪逊·费汉(Madison Feehan)
运动执行是人类行为的一个基本方面,已利用 BCI 技术进行了广泛的研究。EEG 和 fNIRS 已被用于提供有价值的见解,但它们各自的局限性阻碍了性能。这项研究调查了融合脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 数据在运动执行范式中对静息状态与任务状态进行分类的有效性。使用 SMR 混合 BCI 数据集,这项研究将单峰 (EEG 和 fNIRS) 分类器与多峰融合方法进行了比较。它提出了使用卷积加性自注意机制 (MECASA) 的运动执行,这是一种利用卷积运算和自注意来捕获多峰数据中复杂模式的新颖架构。 MECASA 建立在 CAS-ViT 架构之上,采用计算效率高、基于卷积的自注意模块 (CASA)、混合块设计和专用融合网络,将来自独立 EEG 和 fNIRS 处理流的特征组合在一起。实验结果表明,MECASA 在所有模态 (EEG、fNIRS 和融合) 中的表现始终优于成熟方法,与单模态方法相比,融合方法始终能提高准确性。fNIRS 通常比单独的 EEG 实现更高的准确性。消融研究揭示了 MECASA 的最佳配置,其中嵌入维度为 64-128 为 EEG 数据提供最佳性能,OD128(上采样光密度)为 fNIRS 数据产生优异结果。这项工作凸显了深度学习,特别是 MECASA,在增强 EEG-fNIRS 融合用于 BCI 应用的潜力。
磁盘扩散(Eucast标准化磁盘扩散法)介质:挑剔的Anaerobe琼脂 + 5%去启动的马血(FAA-HB)。应在接种之前将板干燥(在20-25°C过夜或在35°C下,将盖子移除15分钟)。接种物:McFarland 1.0孵育:厌氧环境,35-37ºC,18±2H读数:除非iSe陈述,否则读取区域边缘是读取区域的边缘,显示了从板的前面呈现出来的镜头,盖子已移开并带有反射的光线。有关更多信息,请参见下图和厌氧菌细菌磁盘扩散的Eucast阅读指南。质量控制:Bacteroides Fragilis ATCC 25285和梭状芽胞杆菌灌注量ATCC 13124。以控制β-内酰胺抑制剂组合磁盘的抑制剂成分,请参见Eucast QC表。灌注梭状芽胞杆菌DSM 25589与甲硝唑5 µg盘可监测厌氧气氛。
ESG贡献由BNP Paribas资产管理公司的ESG分析师确定,基于系统地评估公司在环境,社会和治理领域的公司承诺和实践的详细标准。在投资组合级别上的上述每个贡献都是个人投资组合控股的贡献的加权平均值。社会贡献考虑到人力资本管理,社会对话的质量以及对多样性的尊重。治理贡献(G)考虑到高管赔偿,抗击腐败和性别平等的透明度。
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申请许可就 IA 10490/2023 提交请愿书 (SLP/TP/WP/..) 就 IA 10491/2023 申请替代 就 IA 10492/2023 申请延迟提交替代申请 就 IA 10493/2023 申请延迟提交 IA 编号 10491/2023 - 替代申请 IA 编号 10493/2023 - 延迟提交 IA 编号 10492/2023 - 延迟提交替代申请。 IA 编号 10490/2023 - 提交请愿书的许可 (SLP/TP/WP/..)
完成了研究新兵后,您将在研究周期间获得独家邀请的午餐。本次活动汇集了整个校园各种研究计划和机会的教师和代表,为您提供了与感兴趣计划的专注,个人互动。这对于您来说是一个至关重要的机会,可以扩展网络,了解潜在的学术和专业途径,并获得量身定制的建议,从而极大地影响您未来的研究和职业轨迹。研究新兵是您探索研究潜力并与GSU充满活力的学术界建立联系的垫脚石。您必须能够参加所有7个必需的研讨会。
摘要。本文介绍了一种新型 TCAS 设计的研究,该设计将低轨道卫星的利用与现有的 TCAS 系统相结合,以提高运营效率并克服挑战。随着空中交通的不断增长,确保安全仍然是重中之重。TCAS 的开发是为了减轻飞机碰撞的风险,并且是大型运输飞机的强制性要求。TCAS 使用信息和数据来确定附近飞机的高度和相对位置。然而,尽管空中交通管制 (ATC) 系统取得了进步,但未配备 TCAS 的飞机仍在空域中运行,这可能会增加空中相撞的风险。此外,现有的 TCAS 系统通常会发出频繁且不必要的警报,尤其是在人口密集的终端区域,从而导致飞行员采取错误行动。提出的解决方案旨在通过其他飞机检测未配备 TCAS 的飞机,无论它们是否配备了 TCAS。因此,目标是优化 TCAS 的效率以降低空中相撞的风险并提高整体航空安全。管理应用程序分布在云端,以节省资源利用,包括处理和空中交通管制相关交换的能源消耗。