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CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
疫苗接种记录非实时（4）.docx
第 DI 部分证明我是：(1) 患者，且年满 18 岁；(2) 未成年患者的父母或法定监护人；或 (3) 患者的法定监护人。此外，我特此同意 Desert Life Pharmacy 的医疗保健提供者为我注射上述疫苗。我理解不可能预测接种疫苗可能产生的所有副作用或并发症。我了解上述疫苗的风险和益处，并且已收到、阅读/已向我解释了我选择接种的疫苗的疫苗信息声明。我还承认我有机会提出问题，并且这些问题得到了令我满意的答复。此外，我承认，接种疫苗后，管理医疗保健提供者建议我留在疫苗接种地点附近约 15 分钟，以便观察。我谨代表我自己、我的继承人和个人代表，在此免除 Desert Life Pharmacy 及其员工、代理人、继任者、部门、关联公司、子公司、管理人员、董事、承包商和雇员的任何和所有已知或未知的因接种上述疫苗而引起、与之相关或与接种上述疫苗有关的责任或索赔。我承认 (a) 我了解我所在州的免疫登记处（“登记处”）的目的/好处；(b) 如果我所在州允许，我可以向 Desert Life Pharmacy 提供一份经州批准的登记处披露退出表格，反对 Desert Life Pharmacy 向登记处披露我的免疫信息；以及 (c) 除非我授权 Desert Life Pharmacy (如适用) (i) 向我的医疗保健专业人员、Medicare、Medicaid 或其他第三方付款人披露我的医疗或其他信息，包括我的传染病（包括 HIV）、精神健康和药物/酒精滥用信息，以便进行护理或付款，(ii) 向我的保险公司提交上述要求的物品和服务的索赔，以及 (iii) 要求代表我向 Desert Life Pharmacy LLC. (如适用) 支付与上述要求的物品和服务相关的授权福利。我还同意对任何共同分摊金额（包括共付额、共同保险和免赔额）以及我的保险福利未涵盖的任何要求的物品和服务承担全部经济责任。我理解，任何我应承担经济责任的付款都应在服务时支付，或者 Desert Life Pharmacy 会在服务结束后收到此类发票后向我开具发票。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
Leidos 对记录问题 (“QFR”) 的答复
2022 年 11 月，Leidos 在 Ice 上发起了一项沟通活动，鼓励受害者、旁观者和目击者举报所有事件。该活动包括电子邮件、在公共区域发布信息以及管理人员向计划参与者不断发送消息，以确定 ASC 员工可用的所有报告途径。Leidos 还从非 ASC 利益相关者那里收集了有关报告途径的信息，并在计划/站点内部网上发布了这些信息，并在电子邮件中提供了这些信息并将其发布在站点/船只/办公室中。此外，NSF 提供了一种新资源（ASC 计划的受害者倡导者），这又提供了另一种报告途径（请注意，Leidos 无权访问向倡导者提交的任何报告）。受害者倡导者的联系信息已在内部网上、电子邮件通信中、在站点/船只/办公室上发布并在会议上口头传达。此外，我们还更新了我们的无骚扰操作程序，其中包括流程报告流程图，以使报告流程和后续步骤对所有计划参与者透明。
