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负责任旅游战略季度行动和进展报告 #2
2024 年 6 月 20 日 – 9 月 20 日简介：经过一年的磋商，全机构参与的苏格兰南部负责任旅游战略于 2024 年 3 月 20 日在 SSDA 年度会议上启动。在参加发布会的约 200 家企业中：97% 表示支持该战略（84% 表示“强烈”支持）。在磋商过程结束时的其他反馈中，95% 的受访企业表示他们认为自己参与了该战略的实施，97% 表示他们认为自己从该战略中受益。实现这一战略是苏格兰南部目的地联盟 (SSDA)、苏格兰旅游局 (VS)、苏格兰南部企业 (SOSE)、苏格兰边境委员会 (SBC)、邓弗里斯和加洛韦委员会 (DGC) 以及苏格兰南部所有机构的共同责任：让我们的游客经济增加 10 亿英镑并再创造 6,000 个工作岗位。为了取得成功，苏格兰南部的每家游客经济企业和社区都必须拥有并实施这一战略。这是我们的共同愿望。因此，我们邀请每家企业参与实施：加入 SSDA 成为会员，在“苏格兰从这里开始”网站和应用程序（我们面向消费者的品牌）上列出，并积极参与。SSDA、VS、SOSE、DGC 和 SBC 可以发挥推动作用，为成功奠定先决条件，但最终实现我们共同寻求的经济增长的还是企业本身。因此，我们希望支持和支持企业，真正实现我们的愿望。
基于脑电图的运动想象分类的独立于主题的深度架构
摘要 —基于脑电图 (EEG) 的运动想象 (MI) 分类是非侵入式脑机接口 (BCI) 系统中广泛使用的技术。由于 EEG 记录在不同受试者之间具有异质性并且标记数据不足，因此设计一个使用有限的标记样本独立于受试者执行 MI 的分类器是可取的。为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的独立于受试者的半监督深度架构 (SSDA)。所提出的 SSDA 由两部分组成：无监督和监督元素。训练集包含来自多个受试者的标记和未标记数据样本。首先，无监督部分，称为列时空自动编码器 (CST-AE)，通过最大化原始数据和重建数据之间的相似性从所有训练样本中提取潜在特征。采用维度缩放方法来降低表示的维数，同时保留其可辨别性。其次，监督部分使用在无监督部分获得的潜在特征，基于标记的训练样本学习分类器。此外，我们在监督部分使用中心损失来最小化类中每个点到其中心的嵌入空间距离。该模型以端到端的方式优化网络的两个部分。在训练阶段模型未见过的测试对象上评估了所提出的 SSDA 的性能。为了评估性能，我们使用了两个基于 EEG 的基准 MI 任务数据集。结果表明，SSDA 优于最先进的方法，并且少量的标记训练样本足以实现强大的分类性能。