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自传中的神经科学的历史12
史蒂夫·利斯伯格（Steve Lisberger）一直是理解使用眼动运动作为醒着的模型系统的运动控制和运动学习的神经回路基础的先驱，表现非人类灵长类动物。接受了数学和计算机科学培训，他作为研究生转向神经科学。在整个50年的职业生涯中，他一直用作工具单单元电生理学，巧妙的目标运动范例，对眼动行为的定量分析和计算建模。他对小脑皮层的输出如何控制运动以及其与前庭反射（VOR）的相互作用进行了重要发现。他对VOR中运动学习的神经回路基础的分析显示，前庭输入中存在于小脑皮层和前庭核中“小脑核”神经元的三个平行VOR途径。他的研究生涯的后半部分扩展到了平稳追捕眼动的视觉指导分析。他评估了如何从外部视觉皮层中解码视觉运动的种群响应，并将解码器的神经回路基础表征为一种途径，它估计了物理目标运动的速度和方向，并且可以评估运动可靠性并利用它来设置信号传播的强度，从而将信号传递从视觉系统到电机系统。最近，他将运动学习用于追捕眼运动，以阐明小脑皮层中学习神经回路的工作原理。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值
净零社区 - 逻辑模型和数据规范
尽管表中有许多数据点，但大量只需基线数据即可。由于提供干预措施的范围有限，因此针对项目产出的报告可能很小。如果交付项目输出，逻辑模型提供了推荐的报告方法。因此，针对这些指标和输出报告的资源负载相对较低。此外，下面列出的许多数据点可能超出了此阶段的项目范围。例如，IM.32-自然基础设施最大化碳固存，需要在测量该指标之前提供自然基础设施。在这种情况下，如果没有提供此领域的活动，则不需要针对此指标的数据。在第一次每月会议上，将根据其项目计划的提交和协议确认每个洛杉矶的完整监控和评估报告指南。
Huw iranca-Davies MP/MS副总理兼内阁气候变化和农村事务副副部长副部长和内阁SE
威尔士政府对草案裁决的回应，威尔士政府在其战略优先事项和对水公司的战略转移中阐明了对价格评估24的期望。我们希望这些以及威尔士的立法和威尔士政府政策将成为水公司业务计划背后的推动力，以及在选秀和最终决心中的决定。确定是由Ofwat独立进行的复杂过程，因此，对特定方面的详细评论是不合适的，我们提供了主题反馈。投资我们认识到，需要水公司的投资大幅提高，以改善和维持水质，供应的弹性，绩效承诺并履行法定义务。这既需要对新基础设施的投资和现有基础设施的维护，我们知道客户水费需要增加以资助这项改进计划。在确定账单和水公司投资水平之间，不可避免地会有艰难的权衡。因此，OFWAT允许水公司征收足够的资金很重要，但我们也希望Ofwat会挑战水公司，但也愿意与反馈和有关裁决草案咨询期间提供的反馈和进一步的证据。我欢迎Ofwat参与威尔士价格
指南澳大利亚和新西兰中风管理临床指南 - 第 5 章（共 8 章）：康复
这些临床指南是适当实践的一般指南，应根据临床医生的判断和患者在每种情况下的偏好来遵循。临床指南旨在提供信息以协助决策，并基于制定时可获得的最佳证据。临床指南可在 www.informme.org.au 上查看 - 引用：中风基金会。中风管理临床指南。澳大利亚墨尔本。© 未经中风基金会许可，不得以任何方式复制本出版物的任何部分。2022 年 6 月。
Repsol 在加油站推出 100% 可再生优质柴油商业品牌 Nexa
在这方面，雷普索尔去年 4 月宣布在其位于西班牙卡塔赫纳的工业园区开始大规模生产可再生燃料。该工厂是伊比利亚半岛第一家专门生产 100% 可再生燃料的工厂，投资额为 2.5 亿欧元。其年产能为 25 万吨。它可以生产可再生柴油和可持续航空燃料 (SAF)，可用于任何交通工具：汽车、卡车、公共汽车、轮船或飞机，利用现有的加油基础设施。
社论：内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式，对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式，受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发，克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是，通过在内存中执行计算，神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈，从而提高了计算能力，同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法，但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的，这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术，以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段，但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而，这些主要是软件实现，与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力，仍存在硬件层面（材料和设备）的基本挑战需要解决。因此，“内存传感和计算：新材料和设备迎接新挑战”于去年启动，引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
COVID-19 检测结果：新增 84 例，17 例住院
● 2022 年 8 月 16 日，第 391 例 COVID-19 相关死亡病例发生在关岛美国海军医院。患者是一名 94 岁的男性，没有疫苗接种记录，潜在健康状况不明，8 月 16 日检测呈阳性。● 2022 年 8 月 17 日，第 392 例 COVID-19 相关死亡病例发生在关岛纪念医院 (GMH)。患者是一名 57 岁的女性，部分接种了疫苗，有潜在健康状况，7 月 21 日检测呈阳性。● 2022 年 9 月 3 日，第 393 例 COVID-19 相关死亡病例发生在 GMH。患者是一名 70 岁的男性，完全接种了疫苗但未接种加强针，有潜在健康状况，8 月 20 日检测呈阳性。● 2022 年 9 月 4 日，第 394 例 COVID-19 相关死亡病例抵达 GMH 时被宣布死亡。患者是一名3 周大的男性，因潜在健康状况不明而不适合接种疫苗，9 月 4 日检测呈阳性。
iCE Neurosystems, Inc. Allison Komiyama，博士，RAC...
贸易/设备名称：iCEWav 神经监测平台 法规编号：21 CFR 882.1400 法规名称：脑电图 监管类别：II 类 产品代码：GWQ、OLT 日期：2020 年 1 月 20 日 收到日期：2020 年 1 月 21 日 亲爱的 Komiyama 医生： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述设备，并已确定该设备与 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类设备基本等同（就附件中注明的用途而言），或与根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的设备基本等同，这些设备不需要获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以营销该设备，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和列名（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。