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使用可穿戴脑感应头带的EEG信号引起的驱动器嗜睡的研究文章检测
摘要：驾驶员嗜睡检测在道路安全和高级驾驶辅助系统领域起着重要作用。脑电图（EEG）信号是疲劳和嗜睡最准确，最可靠的指标之一，但在检测嗜睡的情况下，其医学分级测量系统可能对驾驶员来说是侵入性的。这项研究的目的是测试消费者分级的脑电图传感器的可行性和可用性，以在驾驶员嗜睡检测系统中使用。实验是通过使用Muse的大脑感应头带进行的。快速傅立叶变换（FFT）方法用于从EEG信号中提取特征。然后，提取的特征数据随后用于构建两个分类模型，即支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。嗜睡的检测是二进制分类任务，它是在昏昏欲睡的时期和警报时期进行分类。在仅检测到昏昏欲睡的时期的情况下，SVM模型检测到82.7％的昏昏欲睡时期，这比ANN模型更好，而ANN模型只能检测到81.25％的昏昏欲睡时期。但是，在昏昏欲睡和警报时期的检测中，ANN模型的性能要比SVM更好。使用不同的内核函数测试了SVM模型，而精细的高斯SVM模型的精度最高为87.8％。ANN模型的执行略高于SVM模型，精度为87.9％。在这项研究中验证了消费者分级的EEG传感器在嗜睡检测系统中使用的能力。关键字：驱动程序嗜睡检测，脑电图（EEG），脑部计算机接口（BCI），支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）
展望未来——确保欧盟 IT 系统具备抵御新兴威胁的网络弹性
所有利益相关者之间需要合作与协作，因为只有共同应对这些新挑战。沟通与合作将有助于在利益相关者之间和系统中建立信任。在组织中建立网络安全文化非常重要。网络安全应该成为每个组织战略中不可或缺的一部分，从高层管理人员开始。我们需要让最终用户做好准备，提高他们的网络意识水平：培训和教育作为第一道防线至关重要。我们缺乏具有高水平网络安全技能的人力资源。我们必须面对用更少的资源做更多事情的挑战。因此，仅基于人为干预的手动防御不再是一种可行的选择。我们需要专注于自动化，以便将我们宝贵的人力资源用于仅处理真正的高风险威胁，而错误警报则由机器过滤掉。这可以通过使用人工智能来实现。人工智能不应该被妖魔化。人工智能是一种可用于发动攻击（如虚假信息、深度伪造）或提高网络弹性（如自动检测威胁、识别新漏洞）的技术。我们还需要更积极主动地预测新威胁，而不仅仅是对已经发生的事情做出反应。展望未来，量子计算的到来是此次活动期间重点关注的领域之一，也是我们需要积极主动并做好准备的领域之一。与人工智能一样，量子时代将带来新的威胁，也会带来新的机遇。提高网络弹性的新方法包括：以网络欺骗为防御模型，提供虚假信息来误导和迷惑对手；使用和分析公开信息（如来自常规网络、深网、暗网的视频、文本、音频和图片）以尽早发现新威胁。
美国陆军工程兵团 (USACE) 使用 CONSOLIDOMETER 进行落头渗透性测试
（1）20 o C 时水的粘度校正系数见表 VII-1。 （2）k 20 = 2.303 xa/A x L/t (Log h 1 - ∆h/h 2 - ∆h) RT = CL/t (Log h 1 - ∆h/h 2 - ∆h) RT
M-23-15 致行政首脑的备忘录...
今年春天，各机构将制定更新的工作环境计划，描述对改善组织健康和组织绩效至关重要的当前运营政策。这些计划还应描述旨在改善机构任务执行的政策未来变化。作为这些评估的一部分，预计各机构将继续大幅增加联邦办公室（特别是总部和同等机构）有意义的现场工作，同时仍将灵活的运营政策作为人才招聘和保留的重要工具。各机构对组织健康和组织绩效（定义如下）的例行评估将确保持续优化机构工作环境等优先事项。本备忘录指示各机构：
信头空白 - 美国陆军驻地
(3) APF 员工 - 奖项文件必须在驻军指挥官批准之前发送至人力资源劳动力发展局 (DHR WFD) 办公室。DHR WFD 将审查奖项提名的资格，包括平等就业机会 (EEO) 和文职人员咨询中心 (CPAC) 的审查，并将准备适当的证书供驻军指挥官签字，或将奖项转发给 IMCOM 理事会 - 培训 (ID- T)（如果超出驻军指挥官的批准权限）。如果奖项获得批准，DHR WFD 办公室将向 CPAC 提供奖项信息，以便更新员工的记录。当证书和随附的奖章准备好领取时，DHR WFD 办公室将通知发起活动。
AIM-AHEAD RFI 响应
机器学习正在个人和人口层面使用，以支持风险分层、预测模型和诊断与治疗的决策支持。由于这些模型是根据现实世界的数据开发的，因此算法反映了当前和历史偏见，这些偏见可能会加剧种族和民族、性别认同、性取向、残疾、年龄、社会阶层和地理位置的不平等。此回应将重点关注 NIH 需要解决的数据和系统问题，以支持 AI/ML 公平研究。为了解决公平问题，NIH 需要多样化的数据来源，涵盖广泛的人口统计、社会经济和健康相关数据。这些应提供社会和经济背景以及心理社会风险因素，例如种族、年龄、性别、经济状况、既往病史、住房状况、临床接触内外的患者体验，以及充分代表人群多样性的数据。由于临床诊疗之外的数据不是以常规或标准化方式捕获的，因此在获取和管理这些高度复杂和敏感的数据方面存在重大挑战。强大的信息学方法包括：1）了解报告数据的当前状况，包括评估报告数据是否代表公平相关的努力，以及是否足以识别在这些数据上训练的算法中的偏见。2）确定和实施策略以提高现有数据的质量和完整性。这些应包括：a）持续的数据质量识别、解决和验证，以解决差距、不准确性和偏见；b）预先识别数据质量问题，以便快速分类到报告实体；c）统计估算措施以填补空白。3）跟踪这些策略的有效性以改进现有数据。4）识别新的数据来源。这些来源可能包括诊所层面的社会需求筛查、大型公共卫生队列（如国家健康和营养检查调查 (NHANES)）和监测系统（如行为风险因素监测系统 (BRFSS)）、大型研究队列研究（如美国国立卫生研究院的精准医学计划、我们所有人研究计划和国家 COVID 队列协作 (N3C)）——它们整合了参与者从不同群体收集的数据源。其他潜在来源包括移动或遥感设备和在线地理编码数据，这些数据可能提供有关公平性的宝贵见解。5) 模型评估。虽然有不断发展的分析技术来评估和解释可能反映社会偏见的算法偏见，但开发、测试和使用这些模型的研究人员需要对意外结果保持敏感，并识别数据中和训练模型的专家中的偏见。社区参与和包括那些代表性不足的人（偏见最受影响的人）的观点是必不可少的一步。