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探索人工智能信任对企业创造力的影响，以产生
人工智能 (AI) 越来越受到企业欢迎，用于支持员工的工作。本研究旨在确定人工智能可为企业带来组织价值的情况，分析人工智能能力的概念以提升企业创造力和企业绩效，同时也发现人工智能信任在产生创造力方面发挥的作用程度。研究收集了 61 名受访者的原始数据，并使用 PLS-SEM 进行分析，以发现变量之间的关系。本研究强调了人工智能信任在印度尼西亚企业的人工智能能力和企业创造力之间的调节作用，发现人工智能能力本身在培养创造力方面更为重要，尽管信任并非为了产生绩效而嵌入的。这一发现提供了一个关键点，即信任应该被引导到确保其合乎道德和负责任地使用上，而不是被用作一种削弱人工智能激发创造力的能力的机制。尽管在印度尼西亚，具备人工智能准备的公司仍然非常有限，但这项研究表明，更多的公司开始为员工提供人工智能来支持他们的工作，不仅要增强能力，还要以系统、渐进和迭代的方式分享知识，以形成对如何在工作中与人工智能合作的相同理解和道德规范。
直接和间接神经发生产生不同谷氨酸能6
- 同一动物中直接和间接神经发生差异可视化的遗传策略。30 31- DNG和差异促进皮层，基底外侧杏仁核，海马和32 Neofortex 33 34-而DNG产生所有主要的PN类，在33级37- dng和Indections Indectdent condectdent comptsitation Indections Intercomption clandical contrysptict clandicals in 35 classection PNS中产生差异化和多样化的PN。38 39
从我的我的神经信号生成您的神经信号：个人到...
大多数对一个受试者训练的认知和计算神经科学模型，由于个体差异，对其他受试者的训练不会概括为其他受试者。理想的个体对个体神经转换器有望从另一个主题中产生一个主题的真实神经信号，这可以克服认知和计算模型的个体差异问题。在这项研究中，我们提出了一种新型的个体至个体的EEG转换器，称为EEG2EEG，灵感来自计算机视觉中的生成模型。我们将EEG2数据集应用于训练和测试72个独立的EEG2EEG模型，对应于9个受试者的72对。我们的结果表明，EEG2EEG能够有效地学习一个主题中EEG信号中神经表示的映射，并实现高转换性能。此外，生成的EEG信号包含的视觉信息表示比从真实数据获得的更清晰的视觉信息表示。此方法为脑电图信号的神经转化建立了一个新颖和最新的框架，该框架可以实现从个人到个体的灵活且高性能的映射，并为神经工程和认知神经科学提供洞察力。代码：https：//github.com/zitonglu1996/eeg2eeg
IDT 差旅报销生成授权 - HQ RIO
第 7 步：调整每日津贴，将所有天数清零。IDT 差旅费根据实际费用报销，不允许按天支付每日津贴。在每日津贴选项卡上，单击 3 个点进行编辑。调整日期范围以涵盖所有 IDT 天数。向下滚动到“值班条件”并选择“非现役训练（本地）”。将住宿费更改为 $0，然后单击“保存调整”。您的每日津贴将更新为显示 $0。IDT 住宿费将在单独的 DTS 本地凭证中申领。使用此处的 IDT 住宿快速指南。
一种新的深度学习模型，用于分类和生成脑电图
摘要：运动图像（MI）期间脑电图的分类代表了神经治疗中的一项具有挑战性的任务。在2016年，一个称为EEGNET（基于CNN）的深度学习（DL）模型及其变体引起了人们的关注，因为它们在4级MI分类中达到80％精度的能力引起了人们的关注。但是，他们可以很难解释自己的产出决策，从而阻止他们确定与受试者间可变性，概括和最佳分类有关的问题。在本文中，我们提出了一个基于EEGNET的新模型Veegnet，其目标现在是两个方面：它用于对MI进行分类，但也用于重建（最终生成）EEG信号。这项工作仍然是初步的，但是我们能够证明Veegnet能够将4种类型的MI与最新状态分类，更有趣的是，我们发现重建的信号与所谓的运动相关的皮质潜力是一致的，非常具体且相关的电动机与EEG相关的EEG模式。因此，共同培训VEEGNET对EEG进行分类和重建脑电图可能会导致其降低受试者间的性能变异性，并生成新的EEG样本以增强小型数据集以改善分类，并对神经释放产生强大的影响。
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2022 年 RGGI 投资产生环境和经济效益
区域温室气体倡议 (RGGI) 的参与州今天发布了一份报告，跟踪了 RGGI 区域二氧化碳排放配额拍卖所得收益的投资情况。该报告跟踪了 2022 年 RGGI 收益的投资情况，提供了各州特定的成功案例和计划亮点。RGGI 各州根据州特定目标自行决定如何投资收益。因此，各州将资金直接用于各种各样的计划，涉及能源部门的各个方面。2022 年，RGGI 收益中有 3.64 亿美元被投资于包括能源效率、清洁和可再生能源、有益电气化、温室气体减排和直接账单援助在内的计划。预计这些 2022 年的投资将在整个生命周期内为参与的家庭和企业节省 18 亿美元的能源费用，并避免排放 660 万短吨二氧化碳。投资中最大的份额用于提高能源效率，占 2022 年总额的 49%。其他获得大量投资的类别包括直接账单援助、清洁和可再生能源计划、有益的电气化以及温室气体减排和气候适应计划。这些投资中约有 30% 用于以环境正义和公平为重点的计划。有关 2022 年及累计投资和收益的更多详细信息，请参阅完整报告《2022 年 RGGI 收益投资》。“RGGI 收益投资的最新报告强调了各州借助 RGGI 基金能够为其社区带来的环境、经济和公共卫生效益，”康涅狄格州能源与环境保护部专员兼 RGGI, Inc. 董事会主席 Katie Dykes 表示。“在我的家乡康涅狄格州，我们正在重新投资 RGGI 收益，为当地家庭和企业提供能源效率升级，并增加全州的可再生能源部署。这只是该地区借助 RGGI 基金帮助社区的众多计划中的一小部分。” “参与州对 RGGI 收益的投资是 RGGI 设计的一个关键组成部分，它带来的好处不仅限于监管电力部门的排放，”马里兰州环境部部长兼 RGGI, Inc. 董事会副主席 Serena McIlwain 表示。“在马里兰州，RGGI 收益被投资于战略能源投资基金，该基金减少了能源费用，创造了就业机会，提高了弹性，并促进了能源独立。”
Mega-Electronvolt电子的微型加速器：TIFR Hyderabad研究人员生成
在一个令人兴奋的飞跃中，海得拉巴塔塔基础研究所（TIFRH）的科学家设计了一种优雅的解决方案，以成功地产生MEV（10 6 eV）温度电子，仅以先前认为是必要的激光强度的分数（小100倍）。该技术实现了两种激光脉冲；首先是在微螺旋体中产生微小的，受控的爆炸，然后是第二个脉冲，将电子加速到Megaelectronvolt（MEV）能量。更令人兴奋的是，他们用激光比以前认为必要的少100倍实现这一目标，从而使其更容易访问和通用，以便将来的研究！由于能够为从非破坏性测试，成像，层析成像，层析成像和显微镜产生高能量电子束的能力，因此该发现的含义可能是戏剧性的，并且可以影响材料科学到生物学科学。
扩散模型可以有条件地产生天体物理图像吗？
a b s t r a c t generativ e Adveranial网络（GAN）经常用于天文学中来构建数值模拟的模拟器。然而，培训甘斯可能会被证明是一项不稳定的任务，因为它们容易出现不稳定，并且经常导致模式崩溃问题。相反，扩散模型还具有在没有对抗训练的情况下生成高质量数据的能力。它在几个自然图像数据集方面表现出了优势。在这项研究中，我们通过一组来自散射变换的强大摘要统计数据进行了降级扩散概率模型（DDPM）（DDPM）（DDPM）（DDPM）（最坚固的gan类型之一）之间的定量比较。特别是，我们利用这两个模型来生成21 cm亮度温度映射的图像，作为一个案例研究，基于天体物理参数有条件地研究，这些参数与宇宙复离的过程相关。使用我们的新fr`echet散射距离（FSD）作为e v aluation指标，以定量比较生成模型和仿真之间的样本分布，我们证明了DDPM在各种训练集的大小上都优于stylegan2。通过Fisher的预测，我们证明，在我们的数据集中，StyleGAN 2以各种方式崩溃，而DDPM产生了更强大的生成。我们还探讨了无分类指导在DDPM中的作用，并仅在训练数据受到限制时才显示出对非零指导量表的偏好。我们的发现表明，扩散模型在生成准确的图像中提供了一种有希望的替代品。这些图像随后可以提供可靠的参数约束，尤其是在天体物理学领域。
本地运行管理器生成 FASTQ 分析模块 v3 ...
请注意，生成 FASTQ 分析模块 v3.1.0 需要本地运行管理器框架 v3.0 或更高版本，并且与本地运行管理器框架 v2 或更低版本不兼容，而生成 FASTQ 分析模块 v2.1.0 需要本地运行管理器框架 v2，并且与本地运行管理器框架 v3.0 或更高版本不兼容。