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萨尼特地方规划栖息地法规评估
本报告总结了 Wood 对当地规划提交版本与可能受影响的任何欧洲遗址的保护目标的评估，总结了为支持当地规划的制定并确保其符合法规 105 的要求而开展的迭代 HRA 流程。该报告附在规划的提交版本中，因此主要反映和评估最终规划的当前预期内容（有关最终规划中包含的政策的审查，请参阅附录 E）；但是，该报告还记录了已遵循的迭代评估过程，因此对早期版本的规划（首选方案）的审查包含在附录 C 中，以保证完整性并说明规划的演变 1 。
脑电图记录中的错误通道检测
摘要：脑电图 (EEG) 广泛应用于临床应用和基础研究。干脑电图为游戏和神经反馈期间的自我应用等新领域开辟了应用领域。在记录过程中，信号总是受到伪影的影响。手动检测坏通道是凝胶和干脑电图的黄金标准，但很耗时。我们提出了一种简单而强大的方法，用于自动检测脑电图中的坏通道。我们的方法基于对每个通道标准差的迭代计算。这些标准差的统计测量可作为坏通道检测的指标。我们将新方法与从手动识别的脑电图记录坏通道获得的结果进行了比较。我们分析了闭眼静息状态下的脑电图信号和头部运动数据集。结果显示，凝胶和干脑电图的静息状态脑电图准确率为 99.69%。对于两种设置中带有头部运动的数据集，我们的新方法的准确率为 99.38%。手动识别不良通道的黄金标准与我们的迭代标准差方法之间没有显著差异。因此，所提出的迭代标准差方法可用于静息态和运动脑电图记录中的不良通道检测。
飞利浦 SmartSpeed。绝不妥协。
在飞利浦 SmartSpeed 中，深度学习应用于重建链的线圈元件组合部分。这确保了最高的数据一致性和信号保真度。飞利浦 SmartSpeed 中使用的深度学习集成到经过验证的加速框架中，该框架由优化的采样范例、多线圈元件输入和具有稀疏性约束的迭代重建组成。从最基本的角度来看，飞利浦 SmartSpeed 中迭代重建的稀疏性约束步骤是基于深度学习的。所应用的卷积神经网络针对所有对比度和各种加速因子进行训练。通过将人工智能技术集成到重建的线圈元件组合步骤中，飞利浦 SmartSpeed 不同于当前的行业规范，在当前的行业规范中，深度学习技术应用于复杂的成像数据或作为后处理步骤。
主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
QI 方法与 QI 计划 2024 之间的差异
QI：持续和迭代，涉及计划、行动和审查的循环。QIP：结构化且有时限，有明确的开始和结束点。负责人：指定负责每项任务的团队成员。QI：可能并不总是正式记录为单个实体。您心中有一个目标，但并不完全清楚如何实现目标 - 迭代测试变化可以推动改进和学习。QIP：详细文件概述改进工作的各个方面。您心中有一个目标，并且您知道希望如何实现目标的具体步骤。评估方法：评估计划有效性的措施。这些通常包括基于反馈和数据分析的定期审查和调整。
在代表性月球风化层中进行低成本测试......
快速原型设计和测试是早期技术研发中常见的迭代设计的关键推动因素。在尘土飞扬的环境中进行测试对于准备低温磁耦合器进行月球操作至关重要。为了能够对尘土缓解概念进行早期和迭代测试，美国国家航空航天局 (NASA) 阿姆斯特朗飞行研究中心 (加利福尼亚州爱德华兹) 开发了一种低成本、低保真度的代表性月球风化层环境。基于对该测试装置的初步测试，类似的装置可能会引起大学和其他实体的兴趣，这些实体希望开发使用月球风化层模拟物安全测试相对小规模组件的能力。本文介绍了该月球风化层测试室的开发和初步测试的结果。还讨论了进一步的开发策略，以潜在地改进该装置。
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。