XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemECA
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。
![司法服务委员会诉 Muraya 及其他 4 人（2024 年民事上诉 E002 号）[2024] KECA 1599 (KLR)（2024 年 11 月 8 日）（判决书）](/simg/f/f31cc86c312bee0c2b7bba43c4086615129e8f8c.webp)
司法服务委员会诉 Muraya 及其他 4 人（2024 年民事上诉 E002 号）[2024] KECA 1599 (KLR)（2024 年 11 月 8 日）（判决书）
8. 被告人通过向 ELRC 提出索赔，对其雇佣关系终止提出质疑，索赔书已于 2022 年 7 月 20 日修订，索赔要求：宣布 2021 年 12 月 22 日的解雇被告人的行为违法、错误、不公平和违宪；命令被告人恢复其会计职位，不得损失任何福利，或者，向被告人支付其修订后的索赔书第 6（b）和 9（b）段中详述的所有工资和利息；代通知金一个月；被告人服务的每一年服务年金；解雇前的缴款养老金；不公平解雇的 12 个月补偿金；对上诉人发出永久禁令，禁止其干涉被告人的雇佣服务合同，除非以其他方式合法终止；诉讼费用由上诉人承担。
投诉人诉阿斯利康
心血管、肾脏和代谢科，演示者包括一名外部 HCP 和一名 AZ 员工。视频标题为《CKD 管理简明指南》[提供职位代码和网页链接]。在 7 分 23 秒时，AZ 员工的幻灯片讨论了 CKD 治疗的药物选择，并明确指出 SGLT2 抑制剂是 CKD 的一种治疗选择。在 7 分 39 秒时，AZ 员工口头指出 SGLT2 抑制剂是一种较新的治疗方法。在 17 分 48 秒时，外部 HCP 介绍了一个患者案例研究，并在幻灯片上明确说明和展示了 SGLT2 抑制剂的必要性。考虑到提到 SGLT2 抑制剂是对 Forxiga 的间接提及，并且该视频的主题是 CKD，因此该视频没有该产品的处方信息，也没有不良事件报告。令人担忧的是，一个医疗网站会发布宣传视频，因为人们通常认为医学教育不应该包含任何宣传内容，而这个视频是宣传视频，因为其中暗指 Forxiga。《行为准则》第 12.1、12.6、12.9、15.6、5.1 和 2 条被违反。” PMCPA 在致函阿斯利康时，要求其考虑《行为准则》第 12.1、12.6、12.9、15.6、5.1 和 2 条的要求。 阿斯利康的回应 阿斯利康的回应如下：
AI和预测未来的问题
算法预测是一种推论。许多法律都在努力考虑推论，即使它们这样做，法律也将所有推论都融合在一起。，但是正如我们在本文中所说的那样，预测与其他推论不同。预测提出了一些不适合解决法律的独特问题。首先，算法预测会产生一个偏置问题，因为它们在过去的数据中加强了模式，并且可以巩固过去的偏见和不平等。第二，算法预测通常会引起不可分解的问题。预测涉及对未来事件的断言。在这些事件发生之前，预测是无法验证的，导致个人无法挑战他们作为错误的挑战。第三，算法预测可能涉及一个先发制人的干预问题，在这种情况下，决策或干预措施使得无法终止预测是否实现。第四，算法预测可能会导致一个自我实现的预言问题，在这些问题中，它们旨在塑造他们旨在预测的未来。
NECA透明度报告在
运输策略。增强的合作伙伴关系。Stagecoach Services Ltd。供应和服务384199其他雇用和签约服务1048-Nemca-Tra- 10-2024-19 06/11/2024£173,350.93£173,350.93
MAKS AAF 天气飞行任务执行预报 (MEF)
时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z 时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z GGGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AGGGGGGGGGGGGGGGGGGN/AN ...
MECASA：使用加性自注意力对混合 EEG-fNIRS 数据进行运动执行分类
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。
经济预测详情 — 美国
本报告所含材料归加拿大皇家银行所有，未经版权持有人书面授权，不得以任何方式全部或部分复制。本文所含声明和统计数据由 RBC Economics Research 根据可靠来源的信息编制。我们对其准确性或完整性不作任何明示或暗示的陈述或保证。本出版物仅供投资者和商人参考，不构成出售证券的要约或购买证券的邀请。
MAKS AAF 天气飞行任务执行预报 (MEF)
时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z 时间 2-3Z 3-4Z 4-5Z 5-6Z 6-7Z 7-8Z 8-9Z 9-10Z 10-14Z RRRRRRRRRRRRRRRR CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS RRRRRRRRRRRRRRRRRR CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS RRRRRRRRRRRRRRRR TS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VISTS/CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS CIG/VIS
ECA 2025理论到实践的简短课程
赞助商：简短课程主持人：西自由大学的瑞安·P·麦卡洛（Ryan P McCullough虽然对这个当代问题没有简单的答案，但我们建议一种与沟通教师相关的小型创意解决方案是慢媒体的实践。缓慢的沟通强调正念的参与，周到的表达和积极聆听促进更深的联系和有意义的互动。本简短的课程将介绍慢速媒体的概念，概述其基本原理，并探索如何将其集成到通信课程中。使用小组讨论，示例和动手活动，与会者将学习如何合并慢媒体。从个人分配到整个计划的评估，我们将讨论在您的教学中实施“慢媒体”的实际应用和策略。