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文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
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1- OECD定义。2-G20/OECD公司治理2023，https：//www.oecd.org/en/publications/g20-oecd-principles-of-corporate-of-corporate-governance-2023_ ed750b30-en/full-report.en/full-report.html 3- iCgn Global Commentance。集成报告，https://integratedReporting.ifrs.org/resource/icgn-global-governance-principles/
1。供应链可持续性观点的董事会监督。 ...
董事会监督供应链可持续性简介大多数公司不是独立企业；相反，它们被放置在更广泛的价值链中，并具有上游和下游伙伴。每个公司都取决于其供应链来支持业务模型。建立牢固，长期和可持续的关系可以帮助使这些供应链具有弹性。公司可以通过为供应链中的第三方提供商建立和应用适当的政策和标准来影响其供应链中的治理，商业行为，社会和环境因素。最终的消费者，包括客户，相关利益相关者和投资者，越来越多地要求完全供应链透明度，这一趋势只有可能增长。代理是监管机构对范围3的排放目标，供应链的弹性和供应链中的工人权利的重点，这要求公司与供应和价值互动以确定相关风险和机会，并制定了应变计划。由于各种原因，许多企业曾经并且目前正在经历频繁或长期供应链中断，例如最近与COVID相关的限制，劳动力短缺，地缘政治风险或对第三方供应商的制裁，通常是他们无法控制的。虽然这些干扰可能无法避免，但我们认为，对供应链风险和机会管理的互动董事会监督可以带来更好的计划，并最终在面对这种干扰方面为公司做好更好的准备。此观点阐明了投资者对公司供应链董事会监督的期望，以支持董事会的目标，即为投资者和相关利益相关者创造长期价值并保护其劳动力。2021 ICGN全球治理原则（ICGN GGP）涉及董事会相对于其供应链的职责：
2023 年公司治理报告
谨代表阿布扎比国家能源公司（“TAQA”或“公司”）董事会（“董事会”），我们荣幸地向您呈交 2023 年公司治理报告（“报告”）。本报告根据我们的市场监管机构阿拉伯联合酋长国（“UAE”）证券和商品管理局（“SCA”）的要求编制，该要求载于其 2020 年第 3 号主席决定《股份公司治理指南》（“治理指南”）。本报告还参考了全球报告倡议（“GRI”）、经济合作与发展组织（“OECD”）公司治理原则以及国际公司治理网络（“ICGN”）发布的全球治理原则等国际标准。
2024 年 3 月 人工智能：参与指南
1 OECD，《人工智能理事会建议》，OECD/LEGAL/0449，2023 年 2 Christine Chow、Mark Lewis 和 Paris Will，《工作的未来：投资者对人力资本管理中合乎道德的人工智能的期望》，2022 年 3 ICGN 已在此观点中纳入了挪威银行投资管理公司 (NBIM) 的负责任人工智能框架。请参阅 NBIM，“负责任的人工智能”，2023 年 8 月 15 日 4 Holly J. Gregory，“人工智能与董事会的作用”，哈佛法学院公司治理论坛，2023 年 10 月 7 日；David Edelman 和 Vivek Sharma，“董事会是时候认真对待人工智能了”，哈佛商业评论，2023 年 11 月 2 日； Andrew Kakabadse 和 Nada Kakabadse，《董事会真正需要了解的 AI 知识》，董事会议程，2023 年 8 月 4 日；Chow 等人，同上。