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[FINAL]AliceHaighThesis2021.pdf
英国皇家档案馆 (BTA)...................................................................................................................... 181 布伦特博物馆和档案馆 (BMA) .............................................................................................................. 184 帝国战争博物馆 (IWM) ................................................................................................................ 185 邮政博物馆和档案馆 (PMA) ............................................................................................................. 185 科学博物馆集团 (SMG) ............................................................................................................. 186 国家档案馆 (TNA) ...................................................................................................................... 186
标准化在北约国防规划中的作用...
美国 DSP 会议，2020 年 10 月 13 日 Cdr Nikolaos Myriounis GRC (N) NATO SMG/教育小组主席 希腊国防总参谋部 (HNDGS) 国防规划和计划局 (DPPD) n.miriounis@hndgs.mil.gr
来自人类参与者的单个神经元的在线内部语音解码
5 Rancho Los Amigos 国家康复中心，美国加利福尼亚州唐尼 90242 *主要联系人：skwandelt@caltech.edu 摘要：语音脑机接口 (BMI) 将脑信号转换成单词或音频输出，使因疾病或受伤而失去语言能力的人们能够进行交流。虽然在发声、尝试和模仿语音解码方面已经取得了重要进展，但内部语音解码的成果却很少，而且尚未实现很高的功能性。值得注意的是，目前仍不清楚可以从哪些大脑区域解码内部语音。在这项工作中，一名四肢瘫痪的参与者在边缘上回 (SMG) 和初级体感皮层 (S1) 植入了微电极阵列，该参与者进行了六个单词和两个伪词的内部和发声语音转换。我们发现 SMG 单神经元活动具有强大的内部语音解码能力，在在线任务中分类准确率高达 91%（偶然水平 12.5%）。发现内部语音、单词阅读和发声语音过程之间存在共享神经表征的证据。SMG 表示不同语言（英语/西班牙语）的单词以及伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）实现了高分类。S1 中的活动受发声语音而非内部语音的调节，这表明在内部语音生成过程中没有发生声道的发声器运动。这项工作代表了高性能内部语音 BMI 的第一个概念验证。
AlphaGateway™ SMG-HP
外形小巧、接口结构灵活，支持多种应用和部署选项。与所有 AlphaGateway 设备一样，SMG-HP 采用工业高温硬化材料制成，包括 Alpha ® 设计的 DOCSIS ® 3.1 调制解调器。AlphaGateway SMG-HP 采用了 Alpha 在开发屡获殊荣的 (BTR Diamond) AlphaGateway SMG 和 AlphaGateway BSC 时学到的所有知识，并增加了“以薄取胜”的价值主张——无论是现在还是未来。
国家太阳能路线图，2021-2041
3.1 Large-scale Grid Tied Solar PV Projects ___________________________________________ 55 3.2 Solar Home System (SHS) _____________________________________________________ 56 3.3 Solar Mini-grid (SMG) _________________________________________________________ 57 3.4 Solar Irrigation Pump (SIP) _____________________________________________________ 59 3.5 Net Energy Metering for Rooftop Solar PV Systems _________________________________ 60 3.6 Solar Drinking Water __________________________________________________________ 60 3.7 Solar-powered Telecom Tower __________________________________________________ 60 3.8 Solar Street Light_____________________________________________________________ 60 3.9 Solar Charging Stations ___________________________________________________________________________________10
指定：经济，就业和合作伙伴等级
职位名称：经济，工作和合作伙伴关系等级：SMG 3部门：住房，再生和公共领域邮政编号：候选人的注意事项是个人规格的图片，描述了执行工作所需的技能，知识和经验。它已用于绘制广告，还将用于此帖子的入围和面试过程。标记为“ S”的类别将特别用于入围名单。如果您是残疾人，但由于您的残疾而无法满足某些工作要求，请在您的申请中解决此问题。如果您符合所有其他标准，您将被入围，我们将与您共同探索，如果可以更改工作以使您满足要求。
障碍和数学学习障碍的认知神经科学。
图1（1）支撑MD的认知和大脑系统。数学困难来自数学认知的两个核心领域的损害：（i）数字感官和数量操纵，以及（ii）算术事实检索和解决问题。在数量意义上和数量操纵上的损害是由数量的弱符号和非符号表示产生的，以及视觉空间工作记忆能力和认知控制中的“域将军”缺陷。算术事实检索和解决问题的损害是由于操纵数量内部表示的能力以及视觉空间工作记忆，认知控制以及编码和检索的视觉空间工作记忆，认知记忆控制以及关联记忆的缺陷而引起的。这些组件中的任何一个都可能损害数值解决问题技能的效率，并构成MD的风险因素。（2）MD中受损的数字，算术，记忆和认知控制电路的示意图。下颞皮层解码数形式的梭状回（FG），并与顶叶皮层中的顶内沟（IPS）一起，有助于构建数值数量的视觉量表（以绿色框和链接为单位）。分别将IPS和上侧回（SMG）与额眼球（FEF）和背外侧前额叶皮层（DLPFC）分别差异地连接了iPS和上方的回旋（SMG）。这些电路促进了空间中对象的视觉空间工作记忆，并创建了短期表示的层次结构，可以在几秒钟内操纵多个离散数量。锚定在内侧颞皮层（MTL）中的声明记忆系统 - 特别是海马，在长期记忆形成和超越单个问题属性之外的概括中起着重要作用。最后，锚定在前裂（AI），腹外侧前额叶皮层（VLPFC）和DLPFC中的前额叶对照回路（以红色为单位）和促进跨注意力系统的信息，从而促进了目标特定问题的问题和决策>
量子计算和机器学习在网络安全中的应用：智能微电网上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击检测
摘要：机器学习 (ML) 正在有效地颠覆和现代化城市，改善移动、安全、机器人、医疗保健、电力、金融等服务质量。尽管机器学习算法取得了不可否认的成功，但它需要高速计算硬件进行大量计算，以应对模型复杂性和承诺，从而获得高效、可靠且有弹性的解决方案。量子计算 (QC) 被认为是一种强有力的候选者，可帮助机器学习达到最佳性能，尤其是在网络安全问题和数字防御方面。本文提出了量子支持向量机 (QSVM) 模型来检测智能微电网 (SMG) 上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。针对真实的 DDoS 攻击实例数据集对我们的方法的评估表明了我们提出的模型的有效性。最后，本文总结了将机器学习与量子计算相结合的一些未解决的问题和挑战。