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多感官环境下脑电图记录的置信度预测
Luca Citi、Riccardo Poli 脑机接口和神经工程实验室，埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院，科尔切斯特，英国 lciti@essex.ac.uk，rpoli@essex.ac.uk 摘要 本文探讨了在多感官决策任务中从人类受试者的脑电图 (EEG) 脑活动解码决策信心的可能性。最近的研究表明，我们可以在视觉或听觉任务期间从 EEG 记录中提取决策信心相关性。在这里，我们扩展了这些初步发现，(a) 仅根据 EEG 记录预测决策信心，以及 (b) 研究多感官线索对决策行为数据的影响。我们从两个不同地点记录的 12 名参与者中获得的结果显示，可以在单次试验的基础上从 EEG 记录预测决策信心，平均绝对误差为 0.226。此外，多感官提示的存在并没有提高参与者的表现，反而分散了他们对主要任务的注意力。总的来说，这些结果可能有助于开发认知系统，当用户对自己的决定没有信心时，该系统可以监控和提醒用户。
康涅狄格州东南部的城市固体废物
BOZRAH 镇，Glenn Pianka，镇长 COLCHESTER 镇，Bernie Dennler，镇长 EAST LYME 镇，Dan Cunningham，镇长 FRANKLIN 镇，Alden Miner，镇长* GRISWOLD 镇，Tina Falck，镇长 JEWETT CITY 自治市，Laurie Sorder，区长 GROTON 市，Keith Hedrick，市长 GROTON 镇，Rachael Franco，市长，候补 John Burt，镇长 LEBANON 镇，Kevin Cwikla，镇长* LEDYARD 镇，Fred Allyn, III，市长* LISBON 镇，Thomas Sparkman，镇长 MONTVILLE 镇，Lenny Bunnell，市长 NEW LONDON 市，Michael Passero，市长 NORTH STONINGTON 镇，Robert Carlson，镇长*诺维奇，彼得·尼斯特罗姆 (Peter Nystrom)，市长，候补 约翰·萨洛蒙 (John Salomone)，市政经理 普雷斯顿镇，桑德拉·高蒂尔 (Sandra Gauthier)，市长* 塞勒姆镇，埃德·赫米耶莱夫斯基 (Ed Chmielewski)，市长 斯普拉格镇，谢丽尔·布兰查德 (Cheryl Blanchard)，市长* 斯托宁顿镇，丹妮尔·切塞布罗 (Danielle Chesebrough)，市长* 斯托宁顿自治市镇，迈克尔·谢弗斯 (Michael Schefers)，市长 沃特福德镇，罗布·布鲁尔 (Rob Brule)，市长* 温德姆镇，托马斯·德维沃 (Thomas DeVivo)，市长，*候补 吉姆·里弗斯 (Jim Rivers)，市政经理
森林和植被分层模块 4
版权所有 © 2017 高碳储量方法指导小组 本作品根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 国际许可证获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。本报告的全部或部分内容均可使用、转载或分发，但需注明来源。本出版物不得用于转售或其他商业目的。参考书目：Rosoman, G.、Sheun, S.S.、Opal, C.、Anderson, P. 和 Trapshah, R. 编辑。(2017) HCS 方法工具包。新加坡：HCS 方法指导小组。作者：Zakaria Adriani、Patrick Anderson、Sahat Aritonang、Uwe Ballhorn、Bill Barclay、Sophie Chao、Marcus Colchester、Jules Crawshaw、Gabriel Eickhoff、Robert Ewers、Jaboury Ghazoul、David Hoyle、George Kuru、Paul Lemaistre、Pi Li Lim、Jennifer Lucey、Rob McWilliam、Peter Navratil、Jana Nejedlá、 Ginny Ng、Annette Olsson、Charlotte Opal、Meri Persch-Orth、Sebastian Persch、Michael Pescott、Sapta Ananda Proklamasi、Ihwan Rafina、Grant Rosoman、Mike Senior、Matthew Struebig、Tri A. Sugiyanto、Achmad Saleh Suhada、Alex Thorp、Sander van den Ende、Paulina Villalpando 和 Michal Zrust。文字编辑：Sean Merrigan (Merrigan Communications) 制作和设计管理：Helikonia 设计：Peter Duifhuizen (Sneldruk & Ontwerp) 图表设计：• Open Air Design • Proforest
科学与罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）
罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）于1931年8月8日出生于Colchester Essex UK。他在伦敦大学学院获得了一流的数学学位；英国剑桥的博士学位，并成为伦敦贝德福德学院的助理讲师，剑桥大学研究研究员（现为荣誉研究员），位于伦敦国王学院后的大赛，北约，锡拉丘兹普林斯顿大学和美国康奈尔大学。他还曾在德克萨斯大学任命为期1年的任命，并成为伦敦伯克贝克学院的读者，并在伦敦的伯克贝克学院和牛津大学数学教授（Rouse Ball）任命（在此期间，他在德克萨斯州休斯顿莱斯大学担任数学教授，在此任职数学教授）。他现在是牛津大学瓦德姆学院（现为名誉同胞）的名誉劳斯·鲍尔教授。他获得了许多奖项和荣誉学位，包括骑士，皇家学会会员和美国国家科学院会员，伦敦伦敦数学学会勋章，皇家学会的科普利奖章，沃尔夫奖学金，沃尔夫的数学奖，与斯蒂芬·霍克林共享（莫斯科），诺贝尔（Moscow）和一半，诺贝尔（Moscow）和一半，在2020年，莫斯科（Moscow）和一半Genzel和Andrea Ghez。他设计了许多非周期性瓷砖图案，包括在牛津的安德鲁·威尔斯数学大楼的入口处进行大型铺路，以及加利福尼亚州旧金山的Transbay Center。
正念引起的意识状态的改变 -
1英国剑桥大学的精神病学系。（第二个隶属关系：墨尔本心理科学学院的沉思研究中心，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学），2精神病学系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，第二个隶属关系：教学，教学，研究与创新部门3国国健康研究所应用健康研究所合作，英国剑桥市，当前隶属关系：MRC认知与脑科学科学单位，剑桥大学，剑桥大学，联合王国，，，，，地马德里的健康研究和护理领导力领导力领导力领导力研究所，美国马德里，西班牙马德里）英国剑桥大学剑桥大学大学咨询服务（当前的隶属关系：心理治疗师，治疗咨询，英国剑桥； 5英国科尔切斯特大学的埃塞克斯大学健康与社会护理学院），5医学系，精神病学和皮肤病学系，扎拉戈萨大学，扎拉戈萨大学，西班牙扎拉戈萨，西班牙6号，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国剑桥大学（第二个隶属关系）
MPGS 地点
3 MPGS 卡特里克 ITC DL9 3JS 4 MPGS 迪什福斯机场 YO7 3EZ 5 MPGS 爱丁堡 - 德雷格霍恩 EH13 9QW 6 MPGS 爱丁堡 - 雷德福德 EH13 9QW 7 MPGS 哈罗盖特 HG3 2SE 8 MPGS 因弗内斯 IV2 7TD 9 MPGS 金洛斯 IV36 3UH 10 MPGS 莱康菲尔德 HU17 7LX 11 MPGS 洛查斯 KY16 0JX 12 MPGS 佩尼库克 EH26 0NP 13 MPGS 里彭 HG4 2RD 14 MPGS 斯特伦萨尔 YO32 5SW 15 MPGS 瑟斯克 YO7 3EY 16 MPGS 约克 YO10 4HD 17 MPGS 巴辛伯恩 SG85 5LX 18 MPGS 布拉姆科特 CV11 6QN 19 MPGS 切斯特 NP16 7YG 20 MPGS 奇尔韦尔 NG9 5HA 21 MPGS 科尔切斯特 CO2 7UT 22 MPGS 科特斯莫尔 LE15 7BQ 23 MPGS 唐宁顿 TF2 8LS 24 MPGS 格兰瑟姆 NG31 7TJ 25 MPGS 金顿 CV47 2UL 26 MPGS 梅尔顿莫布雷 LE13 0GX 27 MPGS 北拉芬汉姆 LE15 8RL 28 MPGS 斯塔福德 ST18 0AQ 29 MPGS 斯旺顿莫利 NR20 4QD 30 MPGS 特恩希尔 TF9 3QE 31 MPGS 瓦蒂瑟姆** IP7 7RA 32 MPGS 威顿 PR4 3JQ 33 MPGS 温比什 CB10 2YA 34 MPGS 伍德布里奇 IP12 3LU 35 MPGS 阿宾登 OX13 6JA
2025-2028 年减少犯罪和混乱战略
滕德林是北部地方警务区 (LPA) 的一部分。该地区还包括马尔登、布伦特里、厄特尔斯福德、科尔切斯特和切姆斯福德。滕德林区有许多地理、人口和经济特征，使其有别于其他地区。滕德林拥有超过 36 英里的海岸线、屡获殊荣的沙滩、众多沿海城镇，提供从传统海滨乐趣到海洋遗产的一切，还有各种美丽如画的村庄和欧洲最繁忙的港口之一。沿海地理位置是我们最大的资产，但也给我们带来了困难和昂贵的管理问题。大多数居住在滕德林的人认为这里是一个宜居的地方，这反映在决定在该地区退休的人数上。我们居民中很大一部分年龄在 65 岁以上。总人口增长迅速，预计到 2026 年将从 2009 年的 146,000 人增长到 170,000 人。滕德灵区 65 岁及以上居民比例在埃塞克斯郡最高（29.5%），比埃塞克斯郡平均水平（20.5%）高 9%。0-15 岁儿童和青少年（16.5%）和 16-64 岁儿童和青少年（53.9%）的比例低于埃塞克斯郡的平均水平（18.9% 和 60.6%）。这也是该县 16 至 64 岁（工作年龄）人口比例最低的地区。2021 年人口普查的人口数量为 148,300。滕德灵区最大的城镇是克拉克顿，人口超过 53,000。
改善光合作用以提高作物产量的前景
1 阿姆斯特丹自由大学理学院物理与天文系，荷兰阿姆斯特丹 1081 HV 2 兰卡斯特大学兰卡斯特环境中心，英国兰卡斯特 LA1 3SX 3 伊利诺伊大学植物生物学系 Carl R. Woese 基因组生物学研究所，美国伊利诺伊州厄巴纳 61801 4 莫纳什大学理学院生物科学学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本 3800 5 瓦赫宁根大学生物物理实验室，荷兰瓦赫宁根 6708 WE 6 埃塞克斯大学生命科学学院，英国埃塞克斯 CO4 3SQ 7 爱丁堡大学生物科学学院、分子植物科学研究所，英国爱丁堡 EH9 3BF 8 爱丁堡大学生物科学学院工程生物学中心，英国爱丁堡 EH9 3BF 9 系加州大学植物与微生物生物学系，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 10 加州大学霍华德休斯医学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 11 加州大学创新基因组学研究所，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 12 劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理和综合生物成像部，伯克利，加利福尼亚州 94720，美国 13 米兰大学生物科学系，意大利米兰 20133 14 海因里希海涅大学植物生物化学研究所，植物科学卓越集群 (CEPLAS)，杜塞尔多夫 40225，德国 15 中国科学院碳捕获重点实验室，分子植物科学卓越中心，上海 200032，中国 *通讯作者：r.croce@vu.nl † 作者按字母顺序列出（以除了主要作者/协调编辑之外）。根据作者须知 ( https://academic.oup.com/plcell ) 中所述的政策，负责分发与本文所述研究结果相关的材料的作者是：Roberta Croce ( r.croce@vu.nl )。
教育领域人工智能综述
收稿日期：2021年1月16日/接受日期：2021年3月24日/发表日期：2021年5月10日 人工智能在教育领域的应用综述 黄嘉慧 Salmiza Saleh* 刘宇飞 马来西亚理科大学教育学院 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.36941/ajis-2021-0077 摘要 创新技术的出现对教学和学习的方法产生了影响。近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI在教育中的应用越来越明显。本文首先概述了AI在教育领域的应用，例如自适应学习、教学评估、虚拟教室等。然后分析其对教学和学习的影响，对于提高教师的教学水平和学生的学习质量具有积极的意义。最后提出了未来AI应用在教育中可能面临的挑战，为AI推动教育改革提供参考。关键词：人工智能，教育，教学1.引言当前，随着全球科技的发展，AI技术也得到了突飞猛进的提升。AI技术不断更新，并广泛应用于各个领域（Pannu，2015）。AI日益渗透到学校的教育环境和教学过程，这是一个不争的事实。在发展的过程中，越来越多的人关注到这项技术在教育领域的重要性。人工智能在教育领域得到广泛应用并展现出实质性的应用优势，对教学过程和课堂管理产生了深远影响（Chassignol，Khoroshavin，Klimova，& Bilyatdinova，2018；Roll＆Wylie，2016）。人工智能可以不断优化和改善学习环境，激发学生的积极性、主动性和创造力（Colchester，Hagras，Alghazzawi，& Aldabbagh，2017；Yang＆Bai，2020）。同时，可以显著提高教师的课堂管理水平，确保课堂管理更加合理高效（Tuomi，2018；Wang，2020）。随着现代科技的飞速发展，人工智能技术也在不断进步。相关领域的研究成果使得人工智能进一步应用到教育领域，并呈现出良好的应用效果，助力教学改革。人工智能在教育领域的应用，实现了教育与技术、教学与应用的全面融合
多发性硬化症中大脑萎缩MR定量的方法：应用于多中心Inni数据集
背景：多发性硬化症（MS）靶神经变性的当前治疗策略。然而，将萎缩量的整合到临床情况下仍然是未满足的需求。目的：比较使用意大利神经图像网络计划（INNI）数据集比较全脑和灰质（GM）萎缩测量方法的方法。研究类型：回顾性（可从Inni获得的数据）。人口：共有466例复发患者 - 汇出MS（平均年龄= 37.3 10岁，323名女性）和279个健康对照（HC；平均年龄= 38.2 13岁，164名女性）。场强/序列：3.0-T，T1加权（自旋回波和梯度回声没有胆道注射）和T2加权自旋回声扫描在基线和1年后（170 ms，48 HC）。评估：使用萎缩归一化（Siena-X/XL；版本5.0.9）的结构图像评估，统计参数映射（SPM-V12）；和JIM-V8（英国科尔切斯特市的Xinapse Systems）软件都应用于所有受试者。统计测试：在MS和HC中，我们评估了FSL-SIERA（XL），SPM-V12和JIM-V8之间的类内相关系数（ICC），用于横截面的全脑和GM组织的体积，以及对COHEN的底线的效果，并效应了DRBREAIN的尺寸，并效应了较大的尺寸。在不同的功率水平（最低= 0.7、0.05α水平）下。错误的发现率（Benjamini - Hochberg程序）进行了校正。p值<0.05在统计学上被认为是显着的。SPM-V12和JIM-V8显示横截面GM萎缩的效果最高（Cohen's结果：SPM-V12和JIM-V8显示出与横截面全脑的显着一致性（HC的ICC = 0.93，MS的ICC = 0.84）和GM体积（HC和ICC = 0.66（HC和ICC = 0.90）和GM Attripal（ICC = 0.35）（ICC = 0.35），ICC = 0.35 = 0.35 = 0.35 = 0.35和ICC = 0.35和ICC =0。在Siena-X/XL和SPM-V12（分别为P = 0.19和P = 0.29）和JIM-V8（分别p = 0.21和p = 0.32）的全脑和GM体积之间的比较中发现了一致。