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深度卷积神经网络在脑电图中的应用：原始数据与光谱特征
摘要 — 深度学习在计算机视觉领域的成功启发了科学界探索新的分析方法。在神经科学领域，特别是在电生理神经成像领域，研究人员开始探索利用深度学习来预测他们的数据，而无需进行广泛的特征工程。本文使用两种不同的深度卷积神经架构比较了使用经过最低限度处理的 EEG 原始数据的深度学习与使用 EEG 光谱特征的深度学习。其中一个来自 Putten 等人 (2018)，专门用于处理原始数据；另一个来自 VGG16 视觉网络 (Simonyan and Zisserman, 2015)，旨在处理 EEG 光谱特征。我们应用它们对来自 1,574 名参与者的大型语料库的 24 通道 EEG 进行性别分类。我们不仅改进了此类分类问题的最新分类性能，而且还表明在所有情况下，与光谱 EEG 特征相比，原始数据分类可带来更出色的性能。有趣的是，我们表明，专门用于处理 EEG 频谱特征的神经网络在应用于原始数据分类时性能有所提高。我们的方法表明，用于处理 EEG 频谱特征的相同卷积网络在应用于 EEG 原始数据时可产生优异的性能。
儿童社交媒体使用中的在线风险和父母的调解：Rawalpindi City的定量研究
这项研究调查了儿童及其周围动态的在线媒体使用的不同方面。它旨在确定儿童在线媒体消费的模式，并理解他们关于在线接触不适当内容的看法。这项研究得到了父母的调解理论和定量设计的支持，以检查儿童的在线经验。从346名受访者那里收集的数据显示，受访者表示在在线媒体中的高级参与度，主要用于冲浪和即时消息传递，每天使用时间从1到3 h不等，有些不等五个小时。受访者在四个以上的社交网站上有个人帐户，Facebook是主要平台。关于在线不雅内容的脆弱性，受访者强调了在线活动期间意外暴露的例子，即冲浪和即时消息传递，大部分是在家里和学校发生的。暴露频率通常被归类为四次或更多次，从而导致可能对儿童幸福感产生风险和危害。这项研究进一步强调了儿童对在线媒体使用中父母调解的看法。因此，这项研究强调了计划使父母具有知识和能力来处理和管理孩子的在线媒体活动的重要性。此外，在利用在线媒体的教育益处和保护儿童免受可能风险之间保持平衡至关重要，这突出了父母在这个关键领域中的重要作用。最后，这项研究提出了一些含义，并相应地讨论了局限性。
购买政策原材料
可可种植是超过550万人的主要收入来源，可为超过1400万人提供生计。3原材料的生产通常与不人道的工作条件和其他侵犯人权行为有关。全球贸易涉及的供应链中的许多实体使得很难将原材料直接追溯到其来源。因此，可能无法对可能的违规行为进行充分的调查。同时，如果使用过多的农药和肥料，则原材料的生产也会对环境产生影响，例如，森林区域被清除以提供耕种的空间。在2018年在巴西，大豆种植几乎占据了德国的大小，但仍在增加。 4个热带雨林的物种区域通常是为此目的转化的。 这种森林砍伐也加速了气候变化的过程。在2018年在巴西，大豆种植几乎占据了德国的大小，但仍在增加。4个热带雨林的物种区域通常是为此目的转化的。这种森林砍伐也加速了气候变化的过程。
欧洲竞争力需要对原材料领域进行战略投资承诺
EIT RawMaterials 认识到挑战和机遇，呼吁在框架计划 10 下投入 40 亿欧元，对整个原材料价值链的研究、创新和教育进行有针对性的高影响力投资。这笔资金对于解决欧洲的紧迫问题和加强其原材料生态系统至关重要。EIT RawMaterials 提出的投资与 CRMA 的目标直接一致，即推进可持续采矿、推动先进材料研究和促进循环经济实践。这些努力将使欧洲能够建立安全、自给自足的关键原材料供应链，使欧洲大陆成为绿色和数字化转型的全球领导者，促进经济增长，并确保欧洲的工业韧性。
Rawi Abdelal
也在俄语中出版，饰演“ Razlichnoe Ponimanie vzaimozavisimosti：national'natna bezopasnost'i torgovlia energosami mezhdu rossiei，乌克兰，我白俄罗斯。”在Mechi I Orala中：Ekonomika nountsional'noi bezopasnosti Belarusi I Ukraine编辑。罗伯特·莱沃德（Robert Legvold）和塞莱斯特·沃兰德（Celeste Wallander）。莫斯科：Interdialect，2004年，pp。125-156。
中央军械库拉瓦尔品第电话
2. 准备和提交投标/招标文件 a. 按照附件 E 中提到的格式和要求，全套表格和文件应以“技术提案”的形式提交，两份硬拷贝印在投标公司的信头上，一份数字拷贝印在 CD/DVD 上，密封在信封中，信封外面用粗体字清楚标明“技术提案 – 用于采购迷你热武器瞄准器 (TWS) 的 IT 编号 23/Normal/2024-25 ” ”，并注明投标公司/实体的名称。b.按照附件 D 中提到的格式和要求，完整的表格和文件应以“财务提案”的形式提交，两份硬拷贝印在投标公司的信头上，一份数字拷贝印在 CD/DVD 上，并妥善包装在密封的信封中，信封外面用粗体字清楚标明“财务提案 – 用于采购迷你热武器瞄准器 (TWS) 的 IT，23/Normal/2024-25” ”，并注明投标公司/实体的名称。c.按照附件 C 中提到的格式和要求，全套表格和文件应以“供应商简介/资格”的形式提交，两份硬拷贝印在投标公司的信头上，一份数字拷贝印在 CD/DVD 上，并妥善包装在密封的信封中，信封外面用粗体字清楚标明“供应商简介/资格文件 - 采购迷你热武器瞄准器 (TWS) 的 IT 23/Normal/2024-25”，以及投标公司/实体的名称。3. IT 文件的内容和投标资格。a. 投标人应从 COD Rwp 获得完整的 IT 文件及其附录，并检查这些文件中提到的所有说明、表格、条款和规范。未能提供 IT 文件中要求的所有信息，投标人将承担风险，并可能导致其投标被拒绝。b.投标人准备的投标/IT 文件以及所有相关信函和文件均应以英文书写。投标人提供的支持文件、小册子、印刷品，如果使用其他语言，必须附上相关页面的经认证的准确英文翻译。c. 如果投标/IT 文件包含以下部分，则将被视为有效。任何违反这些方面的规定都可能导致所提交的投标/IT 文件被拒绝：-
关键原材料供应侧创新路线图...
Abraham Jalbout (Auxilium)、Adam Burley (Nuton、力拓)、Aditya Ramji (加州大学戴维斯分校)、Adriana Zamora (Minviro)、Alan Morales (世界经济论坛)、Alexander Allen (Nth Cycle)、Alvaro Baeza (Glencore)、Anthony Weiss (TechMet)、Antonio Valente (Ecoinvent)、Arnaud Jouron (Arthur D. Little)、Batchimeg Ganbataar (Nomadic Venture Partners)、Brenda Haendler (突破能源研究员)、Brendan Smith (SiTration)、Buff Lopez (CleanTech Group)、Caleb Boyd (Molten Industries)、Chris Beatty (TechMet)、Cristobal Undurraga (Ceibo)、Darryl Steane (Ceibo)、Emily Ritchey (运输与环境)、Eric Dusseux (突破能源风险投资公司)、Eric McShane (Electroflow)、Francisco Jeria (Ceibo)、Gareth Taylor (S&P Global)、Gero Frisch（弗莱堡大学）、Henry Finnegan（TechMet）、Ian Hayton（CleanTech Group）、Jared Deutsch（GeologicAI）、Javiera Alcayaga（Nuton、力拓）、Jenni Kiventera（EIT Raw Materials）、Jonathan Dunn（英美资源集团）、Jordan Lindsay（Minviro）、Joseph Bertin（Tokia Cobex）、Julia Poliscanova（运输与环境）、Karan Bhuwalka（斯坦福大学）、Katarina Nilsson（ETP SMR）、Kevin Bush（Molten Industries）、Laura Sonter（生物多样性咨询公司）、Laure Latour（Tokai Cobex）、Libby Wayman（Breakthrough Energy Ventures）、Lucy England（FLSmidth）、Ludivine Wouters（Latitude Five）、Luis Arbulu（Sunna VC）、Madeleine Luck（QCF）、Marcus Clover（Energy Revolution Ventures）、Mat Ganser（Lilac Solutions）、Mouna Tatou（DGALN）、Nathan Flaman（I-ROX）、Nigel Steward（力拓）、Nour Amrani（FLSmidth）、Philip Newman（力拓 - HDS 技术）、Roland Gauss（EIT Raw Materials）、Romain Dechelette（Infravia）、Rosemary Cox-Galhorta（突破能源研究员）、Saad Dara（Mangrove Lithium）、Sam Jaffe（Addionics）、Scott Thomsett（Rovjok）、Stephen Northey（悉尼大学）、Sylvain Eckert（Infravia）、Tae-Yoon Kim（IEA）、Thomas Requet（DGALN）、Vincent Pedailles（Carbon Scape）。
![GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]](/simg/c/c2198d55ef11638e64693034d757bb4c81053a45.png)
GRACE, Jamie 和 BAMFORD, Roxanne (2020)。“人工智能正义理论”：使用罗尔斯方法更好地为政府的机器学习立法。法庭之友。[文章]
SyRI 法律没有规定那些在 SyRI 中处理其数据的人有告知义务，因此可以合理地认为相关人员知道其数据正在或已经用于该处理。SyRI 立法也没有规定在适当情况下单独通知数据主体已进行风险报告的义务。只有一项法律义务，即提前在政府公报上公布 SyRI 项目的启动情况，并在之后根据要求访问风险报告登记册。可以在实践中使用的示范信……不是基于“挨家挨户”通知相关人员的法律义务，而法院无法根据现有信息确定市政当局之间是否存在实施法律的固定做法。相关人员事后也不会自动收到通知。只有在对风险报告进行审计和调查时才会发生这种情况。这并非易事。
一种新型在线废钢质量预测系统，可改善电弧炉炼钢过程中的原料优化
废钢质量预测和原材料优化在电弧炉炼钢中的重要性 废钢是电弧炉 (EAF) 工艺中最重要的输入材料，而经过精心分拣的干净废钢的供应却越来越有限。目前，全球55%的可用废钢（约8.8亿吨）是报废废钢，其成分高度不确定。预计到2050年，这一比例将上升到65%。1 在欧洲，超过60%的可用废钢中已经含有超过0.3%的不需要的元素，这些元素无法通过电弧炉工艺中的氧化作用去除。2 此类不需要的元素只能通过直接还原铁 (DRI)/热压铁块 (HBI) 或高质量且昂贵的废钢等原生铁源来稀释。因此，至关重要的是尽可能多地物理分离不需要的废钢部分，或者在现场准确了解每种废钢的确切属性。这些特性包括实际化学成分、金属产率和要装入熔炉的废钢混合物中每种废钢类型的特定能耗。只有准确了解这些废钢特性，才能制定出有理有据的、