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快速隐形频率标记（Rift）
过去的研究主要在较低的频率（<30 Hz）下使用频率标记。但是，出于2个原因，使用低频标记是有问题的。首先，可以有意识地感知低频标记，从而干扰任务处理。其次，这种低频标记潜在地纳入或破坏同一范围内的内源性神经振荡，这些神经振荡通常与认知过程有关，包括预测即将到来的感觉输入（Arnal和Giraud 2012; Lewis等人2012; Lewis等人>2016）和自上而下的机制，这些机制塑造了大脑遥远区域或网络之间的通信（Bastos等人2015;弗里斯2015; Bonnefond等。2017）。为了克服这些问题，在过去的5年中，新开发的投影仪的研究为较高的刷新率，更高频率（> 60 Hz）的标签信息推动。这个
汉堡王公司 - 特许经营权
自 1954 年 12 月 4 日在佛罗里达州杰克逊维尔开业以来，汉堡王一直主导着快餐店 (QSR) 行业，一直位居全球顶级汉堡连锁店之一。汉堡王在 100 多个国家和地区拥有超过 19,200 家分店，与昔日的面貌截然不同，现在的总部位于佛罗里达州迈阿密。汉堡王不仅是一家快餐连锁店，更是一种文化偶像，对此，汉堡王深感自豪。从火烤皇堡的完美口感到对鸡肉薯条等经典美食的创新改良，汉堡王占据着强大的地位。汉堡王是快餐行业的领导者，满足了追求大胆口味和卓越价值的多样化客户群的需求。我们对产品创新、营销策略和卓越运营的战略重点使汉堡王在市场上占据主导地位。
大众集团奖2024年：大众汽车授予其最佳供应商
Div>DirkGroße-Loheide和集团采购总监StefanTägtmeyer在联想中颁发了“成本”类别的奖项。大众集团管理委员会主席Oliver Blume和集团采购金属负责人MichaelBäcker向冠军Salzgitter AG颁发了“可持续性”类别的奖项。ThomasSchäfer，Volkswagen乘用车品牌的首席执行官兼品牌集团核心负责人，集团采购新产品发布负责人Michael Kerschensteiner在“发布会”类别中认可了Xingyu Automotive Lighting Systems Co.，Ltd.Christian Vollmer是扩展执行委员会成员兼Volkswagen品牌董事会成员生产和物流委员会成员，集团采购供应链的负责人Martin Fries颁发了“弹性”类别的奖项，向Keboda Technology Co.，Ltd颁发了奖项。由Hauke Stars颁发的“数字化”类别的奖项，负责IT负责的大众汽车管理委员会成员，集团采购室内主管StefanKühne去了Mobileye Global Inc.
衡量美国马铃薯产业的经济意义 | 1
褐皮土豆常用于烘烤、制作土豆泥和炸薯条。它们经常被家庭和加工商购买。由于其尺寸，褐皮土豆非常适合制作炸薯条，因为它们有可能被加工成又长又粗的薯条（Potatoes USA 2021a）。黄土豆用途广泛，越来越受欢迎。它们经常被家庭购买，红土豆也是如此。此外，与传家宝番茄一样，传家宝土豆品种似乎也有市场，尤其是紫色品种。用于制作薯片的品种是圆形白色品种，其中许多是薯片加工商或品牌的专有品种。其他土豆品种不太受欢迎，但它们是消费者可以选择的众多品种的代表。尽管美国有各种各样的选择，但南美洲种植的土豆品种超过 5,000 种（Madigan 2021），这为进一步扩大美国生产的品种创造了潜力。
太空旅行的问题
Guide（纽约：McGraw-Hill，1960），第 212 页，以及 Wernher von Braun 和 Frederick I. Ordway TIT 著的《火箭与太空旅行史》（纽约：Crowell，1966），第 202 页及后续版本（Crowell，1969；Crowell，1975；以及 Harper & Row，1985 - 最后一版名为《太空旅行：一部历史》）。其他作者也给予 Noordung 同样颇具意义的启示，例如 David Baker 著的《马穆德太空飞行史》（纽约：Crown，1981），第 212 页。 14. 1987 年，Sylvia Doughty Fries 和我在我们的《空间站：从概念到不断发展的现实》一文中为 Noordung 提供了稍多一点但远远不够的空间，《跨学科科学评论》第 12 卷（1987 年 6 月）：143-59 页。5. 本序言中提到的所有信件均位于阿拉巴马州亨茨维尔美国太空及火箭中心中心图书馆和档案馆的 Ordway 收藏中。
SCL-RAI：基于跨度的对比学习与检索增强推理，用于 NER 中未标记实体问题
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发
实验室生活：- 斯坦福 OTL
利用 AI 工具促进医学研究 OTL 与斯坦福大学众多团队和办公室（斯坦福医学产业关系部、VPDOR 研究数据治理和隐私总监、赞助研究办公室、总法律顾问办公室）合作，为由医学院研究工程师 Jason Fries 博士和 Nigam Shah 教授领导的 AI 模型和数据集起草定制的开源非商业许可证。该模型生成患者的表征，然后可用于下游预测任务。它是首批能够处理 EHR 中丰富的结构化数据的电子健康记录 (EHR) 模型之一。Shah 教授表示：“与 OTL 这样一个创新的许可部门合作真是太好了。如果没有他们的支持，Jason 的愿景——让医疗保健领域的 AI 实现可重复的科学——就不可能实现。”这项努力使研究人员能够通过点击包装许可证将这些工具无缝集成到他们的工作流程中，并且无疑将推动斯坦福大学和更广泛的研究界进一步开展 AI 驱动的医学研究。
CLB 1-加拿大食品指南课程计划
背景信息：加拿大食品指南提供英语和法语，已被翻译成许多其他语言。可以通过加拿大卫生网站订购或下载。对于学习者来说，重要的是要知道加拿大的食品指南是针对所有加拿大人开发的。患有糖尿病，心脏病或其他健康状况的人仍然可以使用加拿大食品指南，但他们可能需要营养师，医生或其他健康专业人员的其他个人指导。班级讨论了这个主题，对于讲师来说，强调任何国家的健康食品适合食品指南也很重要。限制钠，糖或饱和脂肪的食物，例如蛋糕，炸薯条或冰淇淋。它们不是健康饮食方式的一部分。作为课程的一部分，审查饮食以进行良好的健康表现（在新移民营养教育工具包中发现）可能会帮助参与者完成活动。
社论：脑振荡活动在人类感觉运动控制和学习中的作用：桥接理论与实践
神经振荡，自发发生以及大脑从事任务的振荡活动的节奏模式，在功能网络内部和跨功能网络的神经交流中起着至关重要的作用。在感觉运动网络中，MU（8-13 Hz）中的振荡，β（13.5-25 Hz）和γ（30-90 Hz）频率范围通常会锁定为运动开始时，并且在逐渐振幅（desynchroncrization）中逐渐降低（ERNCHRONING）（ERCHRORINCER）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERNCHRORIAN）的特征（ERNCHRORINCER）（ERNCH）（ERNCRORIN）（ERNCRORINCERNINCERRORN）（ERNCRORCH）（EVENTRORIN）（EVENTRORIN）。尽管他们的功能作用仍在争论中，但MU，Beta和γ振荡在几种神经精神病学条件下发生了改变（Peter等，2022），并被认为与感觉运动控制，学习和可塑性有关（Pfurtscheller and Lopes da Silva da Silva，1999; 1999; Engel and Frard; ghillies; ghillies; ghillies;该研究主题展示了有关皮质振荡在运动控制和学习中的作用以及这种知识的转化适用性的研究。它包含涉及实验和方法研究和文献综述的五篇文章。
![arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日](/simg/b\b7e6a9ae6b38ee9c06b20450fe2c26f4763d6541.webp)
arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发