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分层动态编码协调大脑中的语音理解
语音理解需要人类大脑将声波转换为意义。为此，大脑会生成一个特征层次结构，将感官输入转换为越来越抽象的语言属性。然而，人们对这些分层特征的生成和持续协调方式知之甚少。在这里，我们提出每个语言特征都在大脑中动态表示，以同时表示连续事件。为了检验这个“分层动态编码”（HDC）假设，我们使用时间分辨的大脑活动解码来跟踪语言特征综合层次结构的构建、维护和整合，涵盖声学、语音、亚词汇、词汇、句法和语义表示。为此，我们为 21 名参与者录制了脑磁图 (MEG)，让他们听了两个小时的短篇故事。我们的分析揭示了三个主要发现。首先，大脑逐步表征并同时维持连续的特征。其次，这些表征的持续时间取决于它们在语言层次中的级别。第三，每个表征都由动态神经代码维护，该代码以与其相应的语言水平相称的速度发展。这种 HDC 可以随时保持信息，同时限制连续特征之间的干扰。总体而言，HDC 揭示了人类大脑在自然语音理解过程中如何不断构建和维持语言层次，从而将语言理论锚定到其生物学实现上。
峰值超维网络：与内存启发的框架集成的神经形态模型
最近，从鲁棒性和能量效率方面，受到脑启发的计算模型表现出巨大的潜力，可以超越当今的深度学习解决方案。尤其是，尖峰神经网络（SNN）和高维计算（HDC）在实现了有效和鲁棒的认知学习方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管取得了成功，但这两个受大脑启发的模型具有不同的优势。SNN模仿了人脑的物理特性，而HDC则以更抽象和功能水平对大脑进行建模。他们的设计理念展示了激励其组合的互补模式。在记忆的经典心理模型的帮助下，我们提出了SpikeHD，这是第一个从根本上结合尖峰神经网络和超维计算的框架。SpikeHD生成了一个可扩展且强大的认知学习系统，可以更好地模仿大脑功能。SpikeHD通过保留基于原始事件的Spike数据的空间和时间相关性来利用尖峰神经网络提取低级特征。然后，它利用HDC通过将信号映射到高维空间，学习抽象信息并对数据进行分类来通过SNN输出进行操作。我们对一组基准测试问题的广泛评估表明，与SNN架构相比，SpikeHD提供了以下好处：（1）通过利用两阶段信息处理来增强学习能力，（2）使噪声和失败的实质性稳健性和（3）减少网络的大小和需求的参数，从而使学习能力具有重要的功能。
风险管理策略
高管总结风险管理策略的目的是传达为什么应在整个组织中应用风险管理，以支持实现Huntingdonshire区议会（HDC）公司目标的实现。公司目标可以通过Intranet在2023-2028的公司计划中找到。对于所有员工熟悉风险管理及其职责至关重要。此策略是建立在HM政府橙色书1中的原则上的，该书列出了风险管理 - 原则和概念，但确实务实地接受了本文件的指导。“试图定义一种千篇一律的方法来管理风险或标准化风险管理实践，将被误导，因为公共部门组织的规模不同，结构不同，并且有不同的需求。” 2为了使HDC拥有成功的风险管理框架，所有员工都必须意识到以下几点在此策略中详细介绍……
生物多样性净收益实施注意事项
1.1《环境法》 2021年对地方当局签署法定义务，以确保发展至少10％的生物多样性净收益（BNG）。bng可以通过异地交付，非显着的现场交付或通过大量现场交付来实现。本报告仅关注现场交付。1.2不重要的现场BNG交付只需要通过计划条件来确保，并且至少需要管理和监视30年。但是，必须至少对现场BNG进行管理和监控30年，并且可以通过规划义务或条件来确保（如《 1990年城镇和国家规划法》第7A段中所述）。作为Horsham区议会（HDC）生物多样性义务的一部分，HDC将需要监视大量现场BNG的进度，以在30年前达到目标条件。但是，为了承担这一额外的负担，HDC需要收取监控费（次要申请总计2,605.27英镑，主要开发项目的4,176.87英镑）只能通过S106法律协议确保。1.3本报告的目的是对拟议的定义获得内阁批准，以构成重要的现场BNG。目前尚无对国家立法或指导中“重要”构成的构成的定义，因此由个人当局做出自己的判断。1.4尽管没有设定的定义，但该指南确实提供了示例，说明了现场BNG可能是什么样的。1.6官员的建议是，要定义为：但是，提供的列表表明，要求BNG的绝大多数规划申请都可以符合“重要”的资格，在每种情况下，在每种情况下，在30年的管理和监视制度中，S106法律协议都必须与理事会和申请人的相关费用确保。与将确保的BNG的规模和性质相比，与申请人和理事会施加巨大和不成比例的负担的风险。1.5通过提供自己对“重要”的定义，HDC将能够在不付出不当和不成比例的成本和时间负担上为申请人和理事会资源带来不成比例的成本和时间负担。
DFA紧凑型胶囊过滤器
9零件编号中的E代表电子级产品。HDC II和个人资料星可用10个额外的冲洗选项（F）。11 S级选项被视为具有非常低的初始提取。12在4201J012、4201J025和DFA3201，
使用组合通道编码和细胞自动机的超维计算实现高效的情绪识别
摘要 本文提出了一种基于高效受脑启发的超维计算 (HDC) 范式的硬件优化情绪识别方法。情绪识别为人机交互提供了宝贵的信息；然而，情绪识别涉及的大量输入通道 (> 200) 和模态 (> 3) 从内存角度来看非常昂贵。为了解决这个问题，提出了减少和优化内存的方法，包括一种利用编码过程的组合性质的新方法和一个基本的细胞自动机。与所提出的技术一起实施了具有早期传感器融合的 HDC，在多模态 AMIGOS 和 DEAP 数据集上实现了两类多模态分类准确率，效价 > 76%，唤醒 > 73%，几乎总是比最先进的技术更好。所需的矢量存储无缝减少了 98%，矢量请求的频率减少了至少 1/5。结果证明了高效超维计算在低功耗、多通道情绪识别任务中的潜力。关键词：脑启发、超维计算、情绪识别、可穿戴、内存优化、硬件高效、多模态传感器融合
B细胞淋巴瘤中嵌合抗原受体T细胞的其他可能性：联合疗法
+ B细胞血液学恶性肿瘤，随着更多免疫治疗方法的可用性，对常规化疗的需求继续下降。将利妥昔单抗添加到CHOP（环磷酰胺，阿霉素，长春新碱和泼尼松）中，将完全缓解（CR）的病例百分比从63％增加到76％，2年的免费生存（EFS）从38％到57％到57％，总体生存率（OS），以及57％至70％至70％（6）。目前，R-Chop（Chop Plus Rituximab）仍然是许多类型B-NHL的标准一线治疗：50％至60％的用R-Chop治疗的患者可实现临床治疗。但是，30％至40％的患者将复发。患有复发/难治性疾病的患者通过二线营救化疗治疗。那些反应的人，然后接受自体干细胞移植（HDC/ASCT）的高剂量化学疗法。不适合HDC/ASCT的患者可能会接受随后的化学疗法。此外，引入靶向药物（例如编程死亡1（PD-1） /程序性细胞死亡凸型1（PD-L1）抑制剂，Bruton的酪氨酸激酶（BTK）抑制剂（BTK）抑制剂，组蛋白脱乙酰基酶（HDACS）抑制剂（HDAC）抑制剂，在相互重复的b-cell b-cell b-cell b-cell b-cell b-cell b-cell beclory bection（HDAC）抑制剂（HDAC）抑制剂（HDAC）中。
GrapHD：基于图的超维记忆，用于类似大脑的认知学习
记忆是一项基本功能，它使当今的机器学习算法能够为每个预测提供高质量的学习和推理。记忆为算法提供了先验知识，以保持上下文并确定其决策的信心。不幸的是，现有的深度学习算法对记忆的概念很弱且不透明。大脑启发的超维计算 (HDC) 被引入作为人类记忆的模型。因此，它通过使用计算上可处理且在描述人类认知方面数学严谨的向量来模仿大脑记忆的几个重要功能。在本文中，我们介绍了一个大脑启发系统，该系统表示关系图上的 HDC 记忆能力。我们提出了 GrapHD，即表示高维空间中基于图的信息的超维记忆。GrapHD 定义了一种表示复杂图结构的编码方法，同时支持加权和非加权图。我们的编码器将所有节点和边的信息分散到完整的整体表示中，以便没有一个组件比另一个组件更负责存储任何信息。然后，GrapHD 在编码记忆图上定义了几个重要的认知功能。这些操作包括记忆重建、信息检索、图匹配和最短路径。我们的广泛评估表明，GrapHD：(1) 通过为学习算法提供短期/长期记忆的概念，显著提高了学习能力；(2) 支持基于记忆图的认知计算和推理；(3) 支持全息类脑计算，对噪声和故障具有很强的鲁棒性。
听证会声明 – 事项 8：住房
1.11 提出的问题并不反映 NPPF 中规定的政策方法。NPPF 第 11(b)(ii) 段指出，不满足客观评估的需求和邻近当局的任何未满足需求的原因可能是，满足这些需求的影响将显著且明显地超过收益。只有当这些不利影响显著且明显地超过收益（满足需求）时，才不应满足这些需求。HDC 所依赖的不利影响是对水中性的影响。如果可以避免这种不利影响，那么就不会有超过收益的重大不利影响，更不用说显著且明显地超过收益的不利影响了。因此，我们认为理事会应该满足客观评估的需求和邻近当局的一些未满足的需求