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单一内容多次用法策略通过最大化我们的IP
当我们为多个游戏平台使用流行的专有内容时，我们还积极地将其转变为电影，戏剧制作和其他非游戏媒体。此单一内容多次使用策略使我们能够享受多级盈利能力。此外，我们创建了一个周期，从而增加了每个IP的品牌力量，从而促进了新游戏的销售，这反过来又引起了用户对目录游戏的关注。
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
职位发布气候行动顾问（多个员工）
●分析：解释财务，能源和排放数据；为市议会，大学和公司领导以及公众撰写报告和计划；监测行业的进步和政策；并进行研究。●公众参与：支持气候行动计划与各种有兴趣和受影响的当事方和政府工作人员的参与，向更广泛的非技术受众解释了技术细节，并将参与与分析联系起来。●区域环境专业知识：了解美国，加拿大或法国加拿大气候规划的独特动态（重点是魁北克）。●实施：导航市政结构，开发系统变更模型，确定资金机制和人员配备建议以及制定跨部门政策以实现气候目标。●项目领导力：作为主要客户联系，管理SSG项目团队并与亚顾问合作，并领导报告和计划开发。●适应/脆弱性/韧性：分析技术建模输出，研究气候危害和脆弱性以及审查市政政策和文件。
利用生物传感器实现抗生素多路复用现场治疗药物监测
随着抗生素耐药性不断上升到危险水平，我们面临失去抗生素效力的风险。新开发的药物失效速度比过去几十年快得多，而我们新发明的速度却令人担忧地落后。这一瓶颈迫使我们重新评估关于如何使用现有抗生素的战斗策略。治疗药物监测 (TDM) 是一种临床实践，用于测量血液或血浆中或可与血液药物水平相关的其他生物体液中的药物浓度。抗生素治疗的成功在很大程度上取决于能否将抗生素浓度保持在治疗范围内，以适应患者独特的药代动力学/药效动力学 (PK/PD)。然而，在目前的实践中，这个操作窗口是根据数据确定的
成人多发性硬化症：治疗
本指南中的建议代表了 NICE 的观点，是在仔细考虑了现有证据后得出的。在做出判断时，专业人士和从业者应充分考虑本指南，以及患者或使用其服务的人的个人需求、偏好和价值观。应用这些建议并非强制性的，指南并不凌驾于根据个人情况做出适当决定的责任，这些决定应与个人及其家人、护理人员或监护人协商。