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第一阶段背景报告和重点
建议收到报告 #PD-2024-02；并且收到报告 #PD-2024-02 附件 1 中提供的增长管理研究第一阶段报告；并且收到报告 #PD-2024-02 附件 1 中提供的增长管理研究第一阶段报告；并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。并且理事会批准报告 #PD-2024-02 附件 2 中提供的重点研究区域边界，以支持增长管理研究的第二阶段。
Ambetter Health Focused Silver：87% AV 级别银计划
福利和承保范围摘要 (SBC) 文件将帮助您选择健康计划。SBC 向您展示您和计划如何分担承保医疗服务的费用。注意：有关此计划费用（称为保费）的信息将另行提供。这只是一份摘要。有关您的承保范围的更多信息，或要获取完整的承保条款的副本，请访问 https://ambetterhealth.com/2025-brochures.html ，或致电 1-877-687-1182 (TTY 1-800-743-3333)。有关常用术语的一般定义，例如允许金额、余额账单、共同保险、共同支付、免赔额、提供商或其他带下划线的术语，请参阅词汇表。您可以在 https://www.healthcare.gov/sbc-glossary 上查看词汇表，或致电 1-877-687-1182 (TTY 1-800-743-3333) 索取副本。
认知控制与抑制中的焦点和大规模同步模式：综述
研究认知功能与潜在大脑活动之间的关系一直是、现在仍然是最大的神经科学挑战之一。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种领先的成像方法，用于量化和绘制与大脑活动相关的代谢变化的地理分布，包括静息时 (Riedl et al., 2016) 或主动处理信息时 (Chen and Glover, 2015)。脑电图 (EEG) 是一种成熟的电生理技术，可安全、非侵入性地 (Cohen, 2017) 记录静息或执行任务时 (Zani and Proverbio, 2003) 突触后浅层大脑活动的时间准确记录 (Burle et al., 2015)。结合脑磁图 (MEG)，EEG 对理解不同频率的大脑振荡与特定心理状态和过程的关系做出了广泛贡献 (Benedek et al., 2014)。此外，它还允许测量振幅、相位和同步性的局部变化，并探索与特定认知功能（Perfetti 等人，2011 年；Groppe 等人，2013 年；Roux 和 Uhlhaas，2014 年）相关的空间和时间分布，例如注意力和记忆力。本文将回顾支持认知控制和抑制的焦点和大规模协调模式的当前知识。
焦点的一周
公共帐户委员会（PAC）与Dzongkhag管理局和Pema Gatshel和Trashigang的Gewogs进行了协商会议，并在Trashigang Dzongkhag Tshogdu Hall进行了审查，以审查Dzongkhag Admin-Istration and Gewogs of Trashigs of Trashigs of Trashigs of Trashigs和Pema Aspema和Pema inthece inthers the the the the the the a后的尚未解决的更新。委员会在关于未解决的财务违规行为的问题进行了广泛讨论之后，可能有助于解决一些问题，而有些则尚未解决。PAC指示Dzongkhag政府和GEWOGS解决剩余的未解决的违规行为，并在2021年8月31日之前向皇家审计局（RAA）提交报告，该报告应在2021年9月30日之前通过RAA提交PAC。
FocusMaine的业务资源指南
缅因州为购买者直接且主要是在实验和实验室意义上使用的研究和开发中使用的某些研发设备的营业税免税。符合条件生物技术应用的例子包括诸如重组DNA技术，生物化学，分子和细胞生物学，免疫学，遗传学和遗传工程，生物细胞融合技术以及使用新生物的生物学来生产或改善生物学的生物学，以改善生物学的生物，以改善生物学的生物学，以改善生物学的生物学，药物开发，改变生物系统以及有用的过程和产品，或为特定用途开发微生物。
聚焦 LRP：用于人脸变形攻击检测的可解释 AI
近年来，检测变形人脸图像的任务变得非常重要，以确保基于人脸图像的自动验证系统（例如自动边境控制门）的安全性。基于深度神经网络 (DNN) 的检测方法已被证明非常适合此目的。然而，它们在决策过程中并不透明，而且不清楚它们如何区分真实人脸图像和变形人脸图像。这对于旨在协助人类操作员的系统尤其重要，因为人类操作员应该能够理解其中的推理。在本文中，我们解决了这个问题，并提出了聚焦分层相关性传播 (FLRP)。该框架在精确的像素级别向人类检查员解释深度神经网络使用哪些图像区域来区分真实人脸图像和变形人脸图像。此外，我们提出了另一个框架来客观地分析我们方法的质量，并将 FLRP 与其他 DNN 可解释性方法进行比较。该评估框架基于移除检测到的伪影并分析这些变化对 DNN 决策的影响。特别是，如果 DNN 的决策不确定甚至不正确，与其他方法相比，FLRP 在突出显示可见伪影方面表现得更好。
不同的音乐类型如何影响任务焦点
过去的研究发现，人们所听的音乐可能会影响他们的注意力。这项研究研究了不同类型的音乐对神经发散者 (ND) 和神经典型 (NT) 人群的任务专注度的影响。年龄在 14 至 18 岁之间，共有 24 名参与者，其中 12 名是 ND，12 名 NT。参与者被平均分成四个音乐组：古典音乐、游戏音乐、个人收藏音乐和无音乐。学生研究人员使用精神运动警觉测试 (PVT) 和脑电图 (EEG) 来确定每个参与者在听音乐时的任务专注度水平。研究发现，音乐对专注度的影响过于主观和个人化，无法得出哪种音乐类型最好/最差的大致趋势。这对于音乐治疗领域很重要，因为它表明音乐需要根据每个客户进行个性化设置，并且不能依赖于总体趋势。
BISD战略重点行动计划
1。教育工作者应该获得一个个性化的专业发展经验，可以满足所有教育者的需求。2。BISD将是一个有利于建立养育关系的环境。3。在各个级别的仆人领导中。4。专业学习社区创造了一个安全的环境，以分享思想并促进创新。5。通过有竞争力的薪酬在所有学习空间中招募和保留改变生活的人。
3D图像分割的拓扑感知焦点损失
分割算法的疗效经常因拓扑错误，连接中断和空隙等拓扑错误而受到损害。为了解决这一问题，我们引入了一种新颖的损失函数，即拓扑 - 意识局灶性损失（TAFL），该功能将基于基于地面真实和预测段蒙版的持久性图表之间的拓扑结构术语与拓扑结构术语结合在一起。通过实施与地面真理相同的拓扑结构，拓扑的约束可以有效地解决拓扑结构，而焦点损失可以解决阶级失衡。我们首先是从地面真理和预测的分割掩模的过滤的立方复合物中构造持久图。随后，我们利用sindhorn-knopp算法来确定两个持久图之间的最佳运输计划。最终的运输计划最小化了将质量从一个分布到另一个分布的运输成本，并在两个持久图中的点之间提供了映射。然后，我们根据该旅行计划计算沃斯堡的距离，以测量地面真相和预测的面具之间的拓扑差异。我们通过训练3D U-NET与MICCAI脑肿瘤分割（BRATS）CHALLENE验证数据集来评估我们的方法，该数据需要准确地分割3D MRI扫描，从而整合各种方式，以精确鉴定和跟踪恶性脑肿瘤。然后，我们证明，通过添加拓扑约束作为惩罚项，通过将焦点损失正规化来提高分段性能的质量。