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提高英格兰和威尔士警方记录犯罪统计数据质量的行动计划
为了加强对警察部队数据质量的监督，内政部对各警察部队进行了一项调查，以记录各警察部队使用的犯罪记录 IT 系统和流程。内政部将选择一组警察部队来代表现有的所有系统和流程，并进行深入的跟踪，以确定和记录每个 IT 系统的主要优势和局限性以及对数据质量的影响。与使用的各种 IT 系统相关的信息将于 2025 年 7 月在 ONS 犯罪统计用户指南中发布。这些信息将每年更新一次。
混合学习：在线和录制视频作为提高 21 世纪技能的创新策略
摘要 混合式学习是一种正规的教育项目，学生至少部分地通过在线学习进行学习，同时学生可以控制时间、地点、路径和/或进度。通常，混合式学习包括部分教师主导的课程和部分时间制的课程，学生通过在线数字课程学习内容。混合式学习模式的优势在于能够不受空间和时间的限制进行学习。即使不在同一地点面对面见面，混合式学习也可以进行学习。同学们还可以在线分享学习资料。混合式学习模式的弱点是需要有足够的互联网接入。没有支持在线学习的设施和基础设施（如电脑、笔记本电脑或智能手机）的学生将很难使用混合式学习模式进行学习。
董事会秘书 PO Box 827 Florence AZ 85132 ...
一项决议，亚利桑那州Pinal County，批准2022年重大综合计划修正案的监事会委员会，并允许为Pinal County兼容性兼容章节创建军事兼容性章节，并将其应用于该计划的次要全面计划计划修正案；与Pinal County社区发展部案件相关。PZ-PA-008-22，而Pinal County监事会（“董事会”）被授权根据亚利桑那州修订法规第11-805条和Pinal County Development Services Services守则§2.170.110批准批准重大的全面计划修正案；鉴于2020年4月29日，平台县监事会批准并通过了2020年3月的Pinal County联合土地使用研究（JLUS）；鉴于2022年9月1日，Pinal县公民咨询委员会开会并批准了案件 PZ-PA-008-22通过10-0的投票，对2019年Pinal County综合计划进行了重大的全面计划修正案，以允许为Pinal County兼容使用兼容使用的军事兼容性章节，并将其应用于该计划的次要次要综合计划修正案；和PZ-PA-008-22，而Pinal County监事会（“董事会”）被授权根据亚利桑那州修订法规第11-805条和Pinal County Development Services Services守则§2.170.110批准批准重大的全面计划修正案；鉴于2020年4月29日，平台县监事会批准并通过了2020年3月的Pinal County联合土地使用研究（JLUS）；鉴于2022年9月1日，Pinal县公民咨询委员会开会并批准了案件PZ-PA-008-22通过10-0的投票，对2019年Pinal County综合计划进行了重大的全面计划修正案，以允许为Pinal County兼容使用兼容使用的军事兼容性章节，并将其应用于该计划的次要次要综合计划修正案；和PZ-PA-008-22通过10-0的投票，对2019年Pinal County综合计划进行了重大的全面计划修正案，以允许为Pinal County兼容使用兼容使用的军事兼容性章节，并将其应用于该计划的次要次要综合计划修正案；和
可以使用开放硬件低成本脑电图放大器记录人类刺激引起的窄带伽马振荡
人类脑电图 (EEG) 中刺激引起的窄带伽马振荡 (30-70 Hz) 与注意力和记忆机制有关，在自闭症、精神分裂症和阿尔茨海默病等精神健康疾病中是异常的。然而，由于 EEG 中的绝对功率随着频率的增加按照“1/f”幂律迅速下降，并且伽马波段包括线路噪声频率，这些振荡很容易受到仪器噪声的影响。先前记录刺激引起的伽马振荡的研究使用昂贵的研究级 EEG 放大器来解决这一问题。虽然低成本 EEG 放大器在主要依赖低频振荡（< 30 Hz）或稳态视觉诱发电位的脑机接口应用中已经变得流行，但它们是否也可以用于测量刺激引起的伽马振荡尚不清楚。我们使用一个低成本的开源放大器（OpenBCI）和一个传统的研究级放大器（Brain Products GmbH）记录脑电图信号，两者都连接到 OpenBCI 帽，在男性（N = 6）和女性（N = 5）受试者（22-29 岁）观看全屏静态光栅时，已知这些光栅会在部分受试者中诱发两种不同的伽马振荡：慢伽马和快伽马。虽然来自 OpenBCI 的脑电图信号噪声要大得多，但我们发现在 Brain Products 记录中表现出伽马反应的七个受试者中，六个在 OpenBCI 中也表现出伽马反应。尽管 OpenBCI 设置中存在噪声，但这些反应在 alpha（8-13 Hz）和伽马波段的光谱和时间曲线在 OpenBCI 和 Brain Products 记录之间高度相关。这些结果表明低成本放大器可能用于刺激诱发的伽马反应检测。
有关英国或苏格兰无家可归、失业或被记录为处于困境的退伍军人的信息
“我写信给您，是想请求您提供有关英国或苏格兰无家可归、失业或处于困境的退伍军人的任何信息。如有任何与此相关的信息，我们将不胜感激。我知道这些信息可能不是最新的，但任何报告或统计数据都会对此事有所帮助。”我将您的信件视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索，我可以确认没有保存您请求范围内的任何信息。根据《信息自由法》第 16 条（建议和援助），了解英国退伍军人协会记录了向退伍军人福利服务处（VWS）寻求支持的退伍军人人数可能会有所帮助，但这些信息并未按要求细分为类别。所保存的任何信息都只能反映需要支持的退伍军人的百分比，因为慈善机构或其他部门可能在 VWS 不知情的情况下被联系。我们可能能够提供在特定时间段内联系过 VWS 的退伍军人人数，但这可能是为了任何福利支持，而不仅仅是住房、就业或经济困难。如果您对这封信的内容有任何疑问，请首先联系本办公室。如果您想投诉您的请求的处理方式或此回复的内容，您可以通过联系信息权利合规团队，请求进行独立内部审查，地址：国防部主楼底层，Whitehall，SW1A 2HB（电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）。请注意，任何内部审查请求都应在回复之日起 40 个工作日内提出。
使用消费级耳机记录的错误相关电位进行深度学习在线脑电图解码脑机接口
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 允许感觉运动障碍的受试者与环境互动。依赖于事件相关电位 (ERP) 等脑电信号的非侵入式 BCI 已被证实是时空分辨率和患者影响之间的可靠折衷，但由于便携性和多功能性而受到限制，因此无法广泛应用。在这里，我们描述了一种使用消费级便携式耳机脑电图 Emotiv EPOC + 的深度学习增强误差相关电位 (ErrP) 辨别 BCI。方法。我们在视觉反馈任务中记录并辨别了 14 名受试者的在线和在线 ErrP。主要结果：我们实现了高达 81% 的在线辨别准确率，与使用生成对抗网络或训练数据和极简计算资源的内在模式函数增强进行深度学习获得的准确率相当。意义。我们的 BCI 模型有可能将 BCI 的范围扩展到更便携、人工智能增强、更高效的接口，从而加速这些设备在科学实验室受控环境之外的常规部署。
神经元图：钙成像记录的神经元微观功能网络的图论入门
连接网络是神经生物学的基本结构。了解这些网络将有助于我们阐明计算的神经机制。从数学上讲，这些网络是“图”——包含连接对象的结构。在神经科学中，对象可以是大脑的某些区域，例如 fMRI 数据，也可以是单个神经元，例如荧光显微镜钙成像。图的正式研究，即图论，可以为神经科学家提供大量用于探索网络的算法。图论已经以多种方式应用于 fMRI 数据，但最近开始应用于神经元的尺度，例如功能性钙成像。在本入门书中，我们解释了图论的基础知识，并将它们与钙成像中神经元的微观功能网络的特征（神经元图）联系起来。我们探讨了图论应用于钙成像的最新示例，并强调了该领域新研究人员可能出错的一些领域。
使用机器学习和通过智能手机录制的语音样本进行声音分析评估语音障碍
摘要：背景：将边缘计算集成到智能医疗保健系统中需要开发计算高效的模型和方法，以监视和检测患者的医疗状况。在这种情况下，移动设备（例如智能手机）越来越多地用于协助诊断，治疗和监测。值得注意的是，智能手机广泛普遍，很容易被大部分人口访问。这些设备使个人能够方便地记录和提交语音样本，从而有可能促进声音不规则或变化的早期发现。这项研究重点是基于智能手机捕获的人声样本来创建各种机器学习框架，以区分病理和健康的声音。方法：调查利用了公开发音的数据集，包括58个健康的语音样本和150个来自表现出病理状况的声音和机器学习技术的样本，通过使用MEL频率经常性经系系数来分类健康和患者的患者。结果：通过经过跨验证的两类分类，最佳的K-Neareb邻居表现出最高的性能，在识别健康和病理学的声音方面的准确率达到98.3％。结论：这项研究有望使智能手机能够有效识别人声疾病，为个人和医疗保健系统提供多种优势，包括提高可访问性，早期检测和持续监测。
通过记录飞行数据的机器学习算法预测飞行员对跑道偏离风险的误解
本论文 - 开放获取由 Scholarly Commons 免费提供给您。它已被 Scholarly Commons 的授权管理员接受纳入学位论文和论文中。有关更多信息，请联系 commons@erau.edu 。
卷积神经网络根据小鼠广角成像记录的皮层反应对视觉刺激进行分类
摘要 目的。视神经是视觉神经假体的理想位置。当受试者无法接受视网膜假体时，可以将其作为目标，并且它比皮质植入物的侵入性更小。电神经假体的有效性取决于必须优化的刺激参数组合，优化策略可能是使用诱发的皮质反应作为反馈进行闭环刺激。然而，有必要确定目标皮质激活模式，并将皮质活动与受试者视野中存在的视觉刺激联系起来。视觉刺激解码应在视觉皮层的大面积上进行，并使用尽可能可转化的方法，以便将来将研究转移到人类受试者身上。这项工作的目的是开发一种满足这些要求的算法，并可以利用该算法自动将皮质激活模式与产生它的视觉刺激联系起来。方法。向三只小鼠展示十种不同的视觉刺激，并使用广角钙成像记录它们的初级视觉皮层反应。我们的解码算法依赖于卷积神经网络 (CNN)，该网络经过训练可以从相应的广角图像中对视觉刺激进行分类。我们进行了几项实验来确定最佳训练策略并研究推广的可能性。主要结果。最佳分类准确率为 75.38% ± 4.77%，在 MNIST 数字数据集上对 CNN 进行预训练并在我们的数据集上对其进行微调后获得。通过对 CNN 进行预训练以对鼠标 1 数据集进行分类并在鼠标 2 和鼠标 3 上对其进行微调，可以进行推广，准确率分别为 64.14% ± 10.81% 和 51.53% ± 6.48%。意义。广角钙成像和 CNN 的组合可用于对皮质对简单视觉刺激的反应进行分类，并且可能是现有解码方法的可行替代方案。它还使我们能够将皮质激活视为未来视神经刺激实验中的可靠反馈。