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专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
专家调查结果
为什么我们需要社区网络计划（CNI）？ 5 Overarching Objective & Research Questions 6 Background Research 7 Landscape Analysis 7 Stakeholder Assessment 7 Insights from the Landscape Analysis 8 ‘Starter' Problem Definition: Our Shared Challenge 9 Insights from the Stakeholder Assessment 10 Pre-hui stakeholder research 10 Main Findings & Decisions From the Pre-Hui Stakeholder Engagement 11 Who should the CNI focus on?11在对话中缺少谁？12Whānau（隐藏）困难面临的系统障碍是什么？12提出了哪些其他挑战和潜在解决方案？13我们现在还是永远同意“公园”，无论现在还是永远？14 CNI会是什么样？ 14 The CNI Hui 16 Scene setting and introductions (Sessions 1 & 2) 16 Connections (Session 3) 16 Learning from others (Lunch & Session 4) 20 Co-designing the CNI (Sessions 5 & 6) 20 The World Café 20 Connections 21 Data 22 Delivery 23 Training 24 The CNI ‘Strawperson' 26 Some Key Principles and Agreements 26 Good ideas 27 NEXT STEPS 34 Proposed Approach 34 Who will be in the CNI?41 CNI将如何运行？43共享目标是什么？45
Rystadenergy的专家报告
旨在在2020年至2030年之间每年提供33 Terawatt小时（TWH）。认可的发电机可以为该电站可再生能源生成的电力创建大规模发电证书（LGC）。除了自愿投降的证书外，每年还必须投降超过3300万LGC。目标是在2021年1月以12个月的滚动为基础。由于新的可再生项目长期为LGC建模了如此少的价值，因此它不再是新开发的激励措施。
人工智能开发中的专家责任
摘要 本文旨在讨论人工智能专家在引导人工智能向理想方向发展方面的责任。更具体地说，目的是回答以下研究问题：人工智能专家在多大程度上以前瞻性的方式对超出程序员或设计师直接关注的人工智能技术的影响负责？在本文中，人工智能专家被概念化为人工智能技术方面的专家，他们拥有非专家所不具备的人工智能技术知识和控制权。借鉴责任理论、政策过程理论和关键算法研究，我们讨论了这种能力以及这些专家对人工智能发展的影响地位在多大程度上使人工智能专家以前瞻性的方式对使用人工智能技术的后果负责。我们得出的结论是，作为一个专业集体，人工智能专家在某种程度上对他们能够预见的人工智能技术使用后果负有前瞻性的责任，但人工智能专家的影响力可能会增强，而其他参与者的影响力可能会受损。至关重要的是，要让多样化的参与者参与到人工智能未来发展的民主进程中，但要使这一点有意义，人工智能专家需要对他们开发的人工智能技术如何影响公众审议负责。