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开放空间 - 带溶液电势的Barcamp
我们需要一个带椅子的椅子圆圈（大组的几个同心圆）。墙壁（或销板）挂上四个海报（即邀请），原理，规则和声明（请参见下文）。一个议程（请参阅下文），如果您想将其作为flipcharts收集，则较大的结果。
补充信息：定量实时内部成像揭示了凝结之前蛋白质的异质簇
Chenyang Lan, 1, 2, 3 Juhyeong Kim, 1 Svenja Ulferts, 4 Fernando Aprile-Garcia, 5 Sophie Weyrauch, 1, 6, 7 Abhinaya Anandamurugan, 1 Robert Grosse, 4 Ritwick Sawarkar, 8 Aleks Reinhardt, 9, ∗ and Thorsten Hugel 1, 2, ∗ 1 Institute of Physical Chemistry, University德国弗雷堡，弗雷堡2个Bioss和CIBSS信号研究中心，弗雷堡大学，德国弗雷堡，德国弗雷堡3 picoquant Gmbh，Rudower Chaussee 29，12489柏林，柏林，德国4研究所4 Germany 6 Spemann Graduate School of Biology and Medicine (SGBM), University of Freiburg, Freiburg, Germany 7 Faculty of Chemistry and Pharmacology, University of Freiburg, Freiburg, Germany 8 Medical Research Council (MRC), University of Cambridge, Cambridge, CB2 1QR, United Kingdom 9 Yusuf Hamied Department of Chemistry, University of Cambridge, Cambridge, CB2 1EW, United王国
CS 598：生成AI
- AE：Pierre Baldi。自动编码器，无监督的学习和深度体系结构。在ICML关于无监督和转移学习的研讨会上，第37-49页。JMLR研讨会和会议记录，2012年。URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper：Diederik P. Kingma和Max Welling。 自动编码变分贝叶斯。 在Yoshua Bengio和Yann Lecun，编辑，第二届国际学习代表会议，ICLR 2014，2014年，AB，加拿大AB，2014年4月14日至16日，2014年会议赛道诉讼，2014年。 url http：// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial：Diederik P Kingma，Max Welling等。 变分自动编码器的简介。 基金会和趋势®在机器学习中，12（4）：307–392，2019。 url https：// www。 nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧：Yuri Burda，Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。 重要的加权自动编码器。 ARXIV预印ARXIV：1509.00519，2015。 URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper：Diederik P. Kingma和Max Welling。自动编码变分贝叶斯。在Yoshua Bengio和Yann Lecun，编辑，第二届国际学习代表会议，ICLR 2014，2014年，AB，加拿大AB，2014年4月14日至16日，2014年会议赛道诉讼，2014年。url http：// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial：Diederik P Kingma，Max Welling等。变分自动编码器的简介。基金会和趋势®在机器学习中，12（4）：307–392，2019。url https：// www。nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧：Yuri Burda，Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。重要的加权自动编码器。ARXIV预印ARXIV：1509.00519，2015。URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519
政府租赁房屋的抄表
电力、水和煤气 Gmuend Zum Steinbruch 所有 Gmuend Bernbuehl 所有 Grafenwoehr Am alten Bahnhof 所有 Grafenwoehr Untere Wiesenstr.所有 Grafenwoehr Bierlohstr。所有 Grafenwoehr Creussenauen 所有 Grafenwoehr Kiefernweg 所有 Grafenwoehr Nelkenweg 所有 Grafenwoehr Paul-Deyerling-Str.所有 Huetten Stadelwiesen 所有 Luhe Eschlingweiher 所有 Luhe Wacholderweg 所有 Meerbodenreuth # 13 - 13e 所有 Netzaberg 所有 Parkstein v. Grafenstein Str. 3, 21 Parkstein v. Weveld Str. 4, 6, 8, 10, 12, 14 Pressath Eichenstr. 21a, 21b, 23a, 23b Pressath Eichenstr. 14, 14a Pressath Am Brueckl 所有 Pressath Schinnerstr。所有 Pressath Am alten Sportplatz 所有 Pressath Parkweg 所有 Vilseck Grosse Leite 所有 Vilseck Obere Hut 所有 Vilseck Hieroldstr.所有 Vilseck Dr. Reichenberger Str. 位于 Weiden Meilerstr.全部 Weiden Schlehdornweg 全部 Weiden Stockerhutpark 全部 Weiden Thannhaeuser Str. 全部 Weiden Wuerthemberger Str. 全部
癫痫研究研讨会：iEEG 和脑网络...
我们非常高兴邀请您参加 Lengg 诊所瑞士癫痫中心的培训活动。今年的癫痫研究研讨会重点关注癫痫患者的术前评估。一方面，我们提出了新的诊断方法，另一方面，我们也重点介绍了颅内记录基础研究的工作。除了来自瑞士癫痫中心的演讲者外，我们还邀请了来自其他机构的知名专家。伯尔尼大学计算机科学研究所的 Athina T z ovara 教授展示了不同的时间尺度如何调节不同大脑区域的过程。丹麦奥胡斯大学的 Sándor Beniczky 教授介绍了电磁源定位，并展示了这种非侵入性方法如何支持术前患者的诊断。日内瓦大学的Serge Vulliémoz教授讲述了术前诊断的新发展，重点关注癫痫网络连接模式。我们很高兴邀请您参加一个内容丰富且主题鲜明的节目。
和德国联邦国防军的灾难救助
来源和文献： - 德国联邦国防军的外国使团。代表军事历史研究室。由 Bernhard Chiari 和 Magnus Pahl 编辑，帕德博恩、慕尼黑、维也纳、苏黎世 2010 年（=《历史指南》），第 25-31 页。 - 德国联邦国防军纪念馆。具有军事传统的人物、事件和机构。由 Hans-Günther Behrendt 编辑，柏林 2020 年，第 90 页、第 96 页。 - Grosse，Cornelia Juliane，《一种辩护案例》。 1962 年汉堡风暴潮。见：军事史。历史教育杂志，2021年第4期，第20-21页。 - 汉斯·彼得·冯·基希巴赫 (Hans Peter von Kirchbach)，《Heart on the Hook》，柏林 2021 年；第 200-214 页。 - 亚历山大·洛塞特，《拯救天使》。 1962 年汉堡风暴潮。出处：克劳塞维茨特刊，德国联邦国防军。重整军备，冷战对外行动，2015 年，第 14-15 页。 - Merziger，Patrick，《超出区域》。 1959 年至 1991 年德国联邦国防军在国外的人道主义援助。见：历史研究。当代史研究 15（2018），第1期，第40-67页。 ——燕子行动。出自：《南德意志报》，2015 年 10 月 9 日。- https://www.bundeswehr.de/de/aktuelles/meldungen/1962-erster-hochwasser-katastrophen- einsatz-bundeswehr-5350166，最后访问于 2022 年 3 月 16 日。 - NDR.de – 历史 - 年表，历史，最后访问于 2022 年 3 月 16 日。 - 1978 年雪灾：致命的暴风雪袭击德国 - WELT，最后访问时间为 2022 年 3 月 16 日。 - 阿尔河上的洪水：一名为祖国执行救援任务的士兵（bundeswehr.de），最后访问于 2022 年 3 月 16 日。 - 洪水：Ahr 的救援工作仍在继续 (bundeswehr.de)，最后访问时间为 2022 年 3 月 16 日。 - https://www.bundeswehr.de/de/aktuelles/Coronavirus-Bundeswehr，最后访问于 2022 年 3 月 16 日。
海军航空站联合预备基地 (NASJRB) WILLOW GROVE 修复咨询委员会 (RAB) 会议记录
Willow Grove 海军看守站点办公室 Willow Grove 海军看守站点办公室 Bill Gildea-Walker* 霍舍姆镇经理 Tom Ames 霍舍姆土地重建局 (HLRA) Mike Shinton HLRA Larry Burns HLRA Mike Pickel** 霍舍姆水务和污水管理局 (HWSA)/RAB 成员 Toby Kessler Gilmore and Associates, Inc.（HWSA 顾问） Laura Restrepo 美国参议员 Fetterman 的办公室 Ashley Conaway 宾夕法尼亚州参议员 Frank Farry 的办公室 Alex Myers** 宾夕法尼亚州众议员 Melissa Cerrato 的办公室/RAB 成员 Hope Grosse** Buxmont 安全用水联盟/RAB 成员 Joanne Stanton** Buxmont 安全用水联盟/RAB 成员 Tracy Carluccio 特拉华河流守护者网络 Ed Rodgers 特拉华河流守护者网络 Joseph McGrath** RAB 成员 Samantha Slaff** 成员RAB Alan McPeak** RAB 成员 Rick Newsome** RAB 成员 Danette Richards** RAB 成员 Ellen Zschunke Horsham Council Elect John Jackson 州众议员 Maria Collett 办公室 Carl Meixsell 公众成员 Denise Boecklen 公众成员 Michael Treacy 公众成员 Guido Fetta 公众成员 Eric White Montrose Environmental Seth Winkleman 公众成员 Steve Moss DLA Piper Lesley Chuang DLA Piper Mark Higgins Haley & Aldrich John Bartos Haley & Aldrich 电话呼叫者 1 公众成员 电话呼叫者 2 公众成员 电话呼叫者 3 公众成员 Mike P. 公众成员 Beth 公众成员 KL 公众成员
修改欧洲的太空词
Pedro Madrigal, 1 Alexander Gabel, 2 Alicia Villacampa, 3 Ara´ nzazu Manzano, 3 Colleen S. Deane, 4 , 5 Daniela Bezdan, 6 Euge´ nie Carnero-Diaz, 7 F. Javier Medina, 3 Gary Hardiman, 8 Ivo Grosse, 2 Nathaniel Szewczyk, 9 Silvio Weging, 2 Stefania Giacomello，Stephen D.R. 10哈里奇，11泰莎·莫里斯·帕特森（Tessa Morris -Paterson），托马斯·卡希尔（Thomas Cahill）11，8岁的威利安·戴·西尔维拉（Willian A. da Silveira），8岁，劳氏（Rau'l Herranz）和劳恩·赫兰兹（Rau´l Herranz）3， * 1惠康 - MRC剑桥干细胞研究所，剑桥大学，英国剑桥大学，英国2号哈勒大学，哈雷（Saale），哈勒（Saale），德国3 Centro decers''''''''' （CSIC），马德里E28040，西班牙4体育与健康科学系，生活与环境科学学院，埃克塞特大学生活与环境科学学院，埃克塞特大学，英国埃克塞特5号5生活系统研究所，埃克塞特大学，埃克塞特大学，埃克塞特大学4QD，UK 6 TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN，TUEBINGEN 7 ISSTE SOSTE SOSTEICERICE，MUSERICE，MUSERICE，EDODIVES，EDODIVER，EDODIVER，EDODIVER，EDODODIVES，EDODIVES（EXODIVE），Exodive” Naturelle, CNRS, Sorbonne Universite´ , Paris, France 8 Queen's University Belfast, Faculty of Medicine, Health and Life Sciences, School of Biological Sciences, Institute for Global Food Security (IGFS), Belfast, Northern Ireland, UK 9 MRC Versus Arthritis Centre for Musculoskeletal Ageing Research, NIHR Nottingham BRC, University of Nottingham, School of Medicine.英国德比皇家德比医院中心10 Scilifelab/kth皇家学院技术，斯德哥尔摩，瑞典11人类与应用生理科学中心（CHAPS）生命科学与医学学院伦敦国王学院，伦敦国王学院https://doi.org/10.1016/j.cels.2020.10.006
抽象书
从整体上支持驾驶员的关注：来自前方财团Bryan Reimer 1*，Linda Angell 2，Bruce Mehler 1，Lee Skrypchuk 3，Steven Feit 4，Gregory M. Fitch 5，Alexandria M. Noble 6 1 Massachusett of Technology，Massachusetts Aver，MASACACHUSETTS A，MA，MA，MA，MA，USADSTONCTONDOND，USO，MA，USO，MA，USA，U. Kercheval Avenue, Suite 200, Grosse Pointe Farms, MI 48236, USA 3 JLR, Abbey Road, Whitley, Coventry, CV3 4LF, United Kingdom 4 Honda Development & Manufacturing of America LLC, 21001 State Route 739, Raymond, OH, USA 5 Google, 1600 Amphitheatre Pkwy, Mountain View, CA USA, USA 6 CARIAD, Inc., 450美国国家大街山脉（National Ave. Mountain View），CA 94043，美国 * reimer@mit.edu摘要：由于开发了当前的驾驶员分心指南，因此对眼镜行为，注意力线索，情况意识，驾驶环境的作用以及其他相关主题的科学理解在很大程度上取决于自然主义驱动研究。此外，车辆系统还以新形式的外部和内部感应形式，增加的计算能力，更好的屏幕，更大的多模态接口集成，驱动程序监视和驱动程序反馈系统。小组讨论将总结相关的研究和一种新的概念方法，用于通过系统设计和驾驶员的支持来解决注意力管理，而先进的人为因素评估者正在为汽车需求（前方）财团开发。前提是建立现有工作，引入以注意力为中心的设计，并实时评估驾驶员是否对当前情况充分关注。领先是一种基于麻省理工学院的行业学术前竞争性协作实体，旨在以先前的工作为基础，同时为驾驶员车辆界面设计，验证和测试开发了更新的方法，可改善系统可用性，同时为实时驾驶员注意力提供基础。的目的是利用技术来促进对情境相关的知识和响应准备的重建。本文总结了该框架的基础，并选择了操作考虑因素。
基于脑启发前向的图神经网络...
工业中的过程控制（Huang et al., 2023; Liu et al., 2023; Zhang R. et al., 2023）。受益于信号处理和深度学习（DL）的进步，BCI 的一个突出子集是脑电图 (EEG)（Gao and Mao, 2021; Zhao et al., 2022; Li H. et al., 2023）。EEG 技术主要用于识别和分类运动想象 (MI) 信号，这对中风患者等行动障碍者来说是一种重要的辅助手段。EEG 的高精度、实时响应和成本效益使其有别于其他神经成像技术，如脑磁图和功能性磁共振成像（Huang et al., 2021; Mirchi et al., 2022; Tong et al., 2023）。传统的 MI-EEG 分类算法采用空间解码技术，利用从头皮记录的多通道 EEG 数据来识别运动意图 (Xu et al., 2021)。为了对来自多通道 MI-EEG 的信号进行分类，已经提出了各种方法，有效地捕捉它们的时间、频谱和空间特征 (Tang et al., 2019; Wang and Cerf, 2022; Hamada et al., 2023; Li Y. et al., 2023)。鉴于 EEG 信号的节律性和非线性特性，已经提出了几种利用小波调制和模糊熵的特征提取技术。 Grosse（Grosse-Wentrup and Buss，2008）介绍了一种结合公共空间模式 (CSP) 进行空间滤波和降低维数的方法，并辅以滤波器组技术将空间细化信号划分为多个频率子带。同样，Malan 和 Sharma（2022）开发了一个基于双树复小波变换的滤波器组，将 EEG 信号分离为子带。将 EEG 信号分割成这些子带后，通过 CSP 从每个子带得出空间特征，随后采用监督学习框架进行细化。Fei 和 Chu（2022）提出了一种利用相空间和小波变换的多层孪生支持向量机。尽管这些方法具有潜力，但它们忽略了电极之间的拓扑关系，因此需要进一步优化以提高 MI 分类准确性。认识到神经科学对脑网络动力学和神经信号传播机制的日益重视，图卷积网络 (GCN) 已被引入用于解码 EEG 信号（Wang 等人，2021；Du G. 等人，2022；Gao 等人，2022）。然后 Kipf 和 Welling（2016）将图论和深度学习结合起来以捕捉节点之间的关系。巧合的是，Hinton（2022）提出的神经传递领域的一个突破性概念前向-前向 (FF) 机制正在引起人们的关注。该机制提供了一种有效的方法来处理神经网络中的序列数据，而无需存储神经活动或暂停以进行错误传播。我们的研究旨在将 FF 机制与 GCN 相结合，用于基于 EEG 的 BCI，从而在运动意象分类方面取得重大进展。在研究中，我们提出了一种创新的 F-FGCN 框架用于 MI 分类。我们研究的突出贡献如下：