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遵守2015年现代奴隶制法案
该公司仅在英国和ROI中雇用。我们的招聘程序确保所有申请人都有权在英国或ROI工作。所有成功的申请人必须在第一天生产，其中之一是：他们的护照或驾驶执照（仅原始文档，没有影印本）。此外，为了遵守1996年《庇护和移民法》的要求，并符合内政部的综合指导，雇主预防非法工作，证明在英国或ROI中居住和工作的证据，包括工作许可证和签证，包括所有成功的申请人，并由所有成功的申请人进行检查，并由HR检查，并保留了员工的文件。符合我们的GDPR程序，一旦员工离开公司，所有人力资源文件均保存6年。
fMRI分析的可解释的脑形神经网络
摘要。了解哪些大脑区域与特定的1个神经系统疾病或认知刺激有关，一直是神经成像研究的重要领域。我们提出了Braingnn，这是一个图神经网络-3工作（GNN）框架，以分析功能磁共振图像4（fMRI）并发现神经生物标志物。考虑到大脑图的特殊5属性，我们设计了新型的Roi Awaw Agraw consolu-6 Tional（RA-GCONV）层，以利用fMRI的拓扑和功能7信息。是在需要透明度的透明度分析中的动机中，我们的braingnn包含ROI选择的池池9 ers（R-Pool），突出了显着的ROI（图中的节点），因此10我们可以推断出哪个ROI对预测很重要。此外，我们11提出正则化项 - 单位损失，TOPK PORING（TPK）损失和12个组级别的一致性（GLC）损失 - 通过汇总结果，以鼓励13个可追溯的ROI selection，并提供完全14个个人或与小组级别数据一致的单个个人或模式。我们将15个BRAINGNN框架应用于两个独立的fMRI数据集：自闭症16频谱障碍（ASD）fMRI数据集和人类Con-17 Nectome Project（HCP）900主题释放的数据。我们研究了超参数的18种选择，并表明Braingnn优于19的替代fMRI图像分析方法，该方法在四个不同的20个ENT评估指标方面。获得的社区聚类和显着的21 ROI检测结果表明，与先前的22个神经影像学衍生的ASD和特定任务的生物标志物的证据相应很高。23为HCP解码的状态。25接受后，我们将公开公开24。
静息态功能连接对中风后上肢功能结果的影响：一项功能性近红外光谱研究
方法：纳入 49 名患有皮质下病变的亚急性（2 周 − 6 个月）脑卒中患者，根据 FMA-UE 评分分为三组：轻度损伤（n = 17）、中度损伤（n = 13）和重度损伤（n = 19）。所有患者均接受 FMA-UE 评估和 10 分钟静息态 fNIRS 监测。在 7 个 ROI 上记录 fNIRS 信号：双侧背外侧前额皮质（DLPFC）、中部前额皮质（MPFC）、双侧初级运动皮质（M1）和双侧初级体感皮质（S1）。通过每个通道与每个 ROI 对之间的相关系数计算功能连接（FC）。为了揭示三组之间 FC 的综合差异，我们比较了组水平和 ROI 水平的 FC。此外，为了确定不同 ROI 之间的 FMA-UE 评分与 RSFC 之间的关联，我们进行了 Spearman 相关性分析，显著性阈值为 p < 0.05。为了便于比较，我们在 MATLAB R2013b 中将左半球定义为同侧半球，并将病变右半球翻转。
CCS 和 CCU 的潜在商业模式
同时，要让排放者或运营商考虑实施 CCS 和 CCU，就需要有机制来获得其初始投资回报 (ROI) 并通过新的收入来源收回成本。对于私人投资者来说，此类投资通常必须超过最低门槛 RIO。对于城市来说，这个门槛可能非常低甚至为零，而且额外的运营成本不必产生利润。因此，从城市的角度来看，将 CAPEX、OPEX 和 ROI 问题定义为“成本回收”更为合适。对于 CCU 来说，从市属设施捕获的二氧化碳将以“成本价”或适度的利润出售给第三方。第三方将面临将购买的二氧化碳转化为产品（或服务）的挑战，使他们能够实现其门槛 ROI。
用于引导多注意分类的循环网络
近年来，基于注意机制的图像分类越来越受欢迎。最先进的基于注意机制的分类方法通常需要大量的训练集，并且假设图像的标签仅取决于图像中的单个对象（即感兴趣区域）。然而，在许多实际应用中（例如医学成像），收集大型训练集的成本非常高。此外，每张图像的标签通常由多个感兴趣区域（ROI）共同确定。幸运的是，对于这类应用，通常可以收集每张训练图像中 ROI 的位置。在本文中，我们研究了引导式多注意分类问题，其目标是在（1）样本量小和（2）每张图像有多个 ROI 的双重约束下实现高精度。我们提出了一个用于多注意分类的模型，称为引导式注意循环网络（GARN）。与现有的基于注意力机制的方法不同，GARN 利用了多个 ROI 的引导信息，因此即使样本量较小，也能很好地发挥作用。对三种不同视觉任务的实证研究表明，我们的引导注意力方法可以有效提升多注意力图像分类的模型性能。
在耐药性抑郁症中连续酮胺输注后白质微观结构的变化
图3连续氯胺酮输注后WM的重大变化。在连接时间，枕骨和边缘区域的区域中观察到NDI的显着降低，包括左后丘脑辐射，左下纵向筋膜，以及内囊的左后角区域。（a）NDI显着降低的WM区域的多切片视图，在MNI-152 T1W脑上覆盖了每个切片视图的MNI坐标。更明亮的颜色表示更大的意义。（b）使用显着的WM道作为统计ROI，在每个受试者的氯胺酮处理前后，在此ROI中计算了平均NDI值。每个时间点的箱形图显示了平均NDI值的分布，在两个时间点上连接受试者的线显示在氯胺酮治疗后每个受试者的平均NDI变化（蓝色=减少，红色=增加）。a p -value（6.3e -08）来自配对的t检验comapring在ROI内的平均NDI随时间变化的平均变化在框图上方列出。ndi，神经突密度指数； ROI，感兴趣的地区； WM，白色物质
成年生命周期中大脑整体信号拓扑的时空去分化
图 1 全局信号 (GS) 拓扑的时空分布及其随年龄变化的时空去分化。面板 (a)，左：所有受试者的 GS 与局部信号之间的总平均一致性（热图）以及所有感兴趣区域 (ROI) 的平均一致性（折线图）。右：GSCORR 与年龄（热图）之间的相关性以及所有 ROI 的平均相关系数（折线图）。颜色条上带有星号的红色值表示显著 Z 值的阈值（FDR 校正，q < 0.05）。中间：GSCORR 与 GS 拓扑随年龄变化 (GS-TV) 之间的相关性，即 GS 拓扑随年龄变化的整体时空去分化。面板 (b)：每个 ROI 的时间去分化，具有去分化（负）和分化（正）趋势。图 (c)：各频率的空间去分化（负值）以及相应的去分化带散点图。红色虚线表示显著相关的阈值（FDR 校正，q < 0.05）。显著的 Z 值（P < 0.05，FDR 校正）用星号 (*) 表示。
WSC'22准备手稿
数字双技术正在迅速发展，提供虚拟表示，该虚拟表示形式并将复杂的物理系统连接起来，以进行仿真，监视，维护和优化等各种目的。与限于模拟特定物理过程的传统方法相反，数字双胞胎中的模拟包括精确描绘大型系统的多态性环境。这些数字双胞胎通过实时数据和反馈循环连接到其物理对应物。虽然实施数字双胞胎的好处很多，但所需的资源，精力和投资对于每种用例可能会有所不同。制造商通常必须评估投资回报率（ROI），然后才能制定这些计划。然而，数字双胞胎复杂的多维性质在准确评估其ROI时构成了挑战。本研究评估了开发数字双胞胎对制造系统的经济影响，并提出了评估ROI的实用框架。这种系统的方法可以帮助利益相关者增强数字双胞胎项目的财务可行性。
港口和码头中的 rfid | pema
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