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P300拼写器BCI
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）是人脑和计算机之间通信的常见设备。本文研究了使用3D界面为BCI机器使用的效率。为此，已修改了P300拼写器（使用户能够使用脑电波在屏幕上拼写字符的BCI设备）已进行了修改。P300拼写器的经典虚拟键盘被3D立体图像替换，从而增强了设备的人体工程学特征。此外，3D接口上的范围范式可以以三种方式影响设备的孔隙：准确性，速度和容量。本文提出了两种称为天然3D和平行2D界面的不同浮雕范式，并研究了它们在提到的三种措施方面的效果。前者在3D空间中的平面，后者包括不同3D深度的平行键盘的灰烬。提出了这些效果的理论分析。通过从实际受试者获得的实验数据来验证结果，并与经典的2D界面进行了比较。两个提出的键盘都提高了设备的速度，而平行2D的总性能比天然3D更好。
比较不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响
摘要 —P300 拼写器是脑机接口研究中广泛使用的应用。事实证明，P300 拼写器可以作为神经反馈训练工具，通过逐渐增加拼写任务的难度来增强注意力。这种自适应方法使用户更难正确拼写单词，鼓励他们提高注意力以抵消日益增加的难度。因此，自适应 P300 拼写器有可能成为患有 ADHD 的儿童、患有痴呆症的老年患者的治疗选择，并成为健康成年人的认知增强工具。但是，训练长度（包括设置时间）需要很快，以确保用户接受。本研究调查了使用和不使用 xDAWN 空间滤波器时不同电极子集对 P300 拼写器性能的影响。结果表明，xDAWN 空间滤波器可以提高许多电极的性能，但会降低少于八个电极的结果。对于近乎完美的性能至关重要且有许多电极可用的场景，建议使用一组带有 xDAWN 空间滤波器的 16 个电极。对于需要考虑成本和设置时间，且可以接受较低性能的情况，使用不带空间滤波器的六个电极就足够了。
数据和人工智能现在是资产管理的工具
John Nolan 是 Network Rail 威尔士和西部地区资产数据分析主管。John 参与过许多备受瞩目的项目，包括为西松建筑公司设计的都柏林港隧道项目，还曾在澳大利亚的 KBR 工作过一段时间。在英国，John 参与过各种铁路和隧道项目，包括与 URS Scott Wilson 合作的东伦敦线以及与 Balfour Beatty Carillon JV 合作的现场项目；与 Halcrow 合作的托特纳姆法院路车站升级项目；与 Arup Atkins JV 合作的 Crossrail Ltd 项目；目前就职于 Network Rail。在之前担任威尔士和西部地区 Network Rail BIM 项目经理期间，John 制定了区域 BIM 战略、交换信息需求和信息管理战略，并领导实施了用于项目交付的 One CDE。John 一直站在最前沿，提倡和实施在铁路建设环境中使用 BIM 的更有效方式。在此过程中，John 转到了资产数据管理部门，现在他为 Network Rail 资产的全生命周期信息管理提供领导力和战略愿景。
为什么要老兄 - 孩子到touchtype-yrd typing-typing-club-2。 ...
2。它特别帮助有特殊需求/神经多样性触摸打字的儿童有助于患有阅读障碍，障碍/DCD，ASD/自闭症和视觉障碍的儿童。成功并能够创作书面作品也可以极大地提高自尊心。拼写中涉及强大的小脑/肌肉记忆完全改变了大脑的过程。单词不是字母的字符串，它们是键盘上的手指运动和图案。这是学会拼写并变得无意识的一种截然不同的方法。‘一些阅读障碍的学生发现打字比手写更容易，因为施加键盘的触觉要素可以帮助管理困难的单词，”英国阅读障碍协会前教育经理Linda Eastap说。“打字的多感觉方面可以帮助孩子使用字母模式。”3。因此，这并不是真正要用您的小手指来p type P and Q，最近有一些研究从芬兰进行了一些研究，说您不需要成为触摸打字员即可有效打字。，但他们确定了构成高效有效键盘使用的因素 - 所有这些都是接触式打字的基本原理：
可解释人工智能（XAI）评估方法的新视角
摘要 — 可解释人工智能 (XAI) 领域的一大挑战是如何评估可解释性方法。已经提出了许多评估方法 (EM)，但尚未建立黄金标准。几位作者根据 EM 本身的特点将可解释性方法的 EM 分为几类（例如，基于启发式、以人为本、基于应用、基于功能）。在本愿景论文中，我们提出也可以根据 EM 所针对的 XAI 过程的各个方面对 EM 进行分类。基于阐明 XAI 中主要过程的模型，我们提出存在解释信息 EM、理解 EM 和需求 EM。这种新颖的观点旨在通过较少关注 EM 本身而是关注可解释性方法想要实现的目标（即提供良好的解释信息、促进理解、满足社会需求）来增强其他作者的观点。我们希望这两种观点的结合能让我们更全面地评估可解释性方法的优缺点，帮助我们做出更明智的决定，决定使用哪种方法或如何改进它们。索引术语——可解释性、可解释人工智能、XAI、评估、评估方法、指标、研究
“保护”妇女的法律的政治经济学
“保护”妇女的法律的政治经济学 Michèle Tertilt、Matthias Doepke、Hanno Foerster 和 Anne Hannusch 摘要：在 20 世纪上半叶，美国出台了限制妇女劳动力市场机会的州法律。这些所谓的“保护性立法”包括妇女最低工资法、最高工时法、为女员工提供椅子的要求以及对夜班工作的限制。最终，这些法律在 20 世纪 60 年代和 70 年代通过一系列法案和最高法院裁决被取消，例如 1963 年的《同酬法》和 1964 年的《民权法》第七章。在本文中，我们研究了这些法律的出台和废除的政治经济学。具体来说，我们研究了女性劳动力市场竞争是政治变革的主要驱动力这一假设。为此，我们首先使用政治经济模型来阐明这一机制。其次，我们表明，当根据美国数据进行校准时，该模型可以很好地解释保护性劳工立法的兴衰。第三，我们使用新的、全面的跨州数据为该机制提供实证证据，并将这些发现与其他解释进行对比。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
报告名称：农业生物技术年鉴
环境森林和气候变化委员会隶属于总理办公室，是埃塞俄比亚政府 (GOE) 内负责《生物安全宣言》的主管部门，该宣言是管理转基因技术使用的总体立法。隶属于农业部的埃塞俄比亚农业研究所 (EIAR) 提供技术专长，以支持研发、安全评估和田间试验，并执行宣言及其下属实施条例中的规定。隶属于信息部、农业部和工业部 (MOI) 的埃塞俄比亚生物技术研究所 (EBTi) 也在制定该国的生物技术监管框架方面发挥着作用。在埃塞俄比亚总统签署了 2015 年修订的《生物安全宣言》后，政府随后修改了宣言的基本五项实施指令，以明确有关该技术研究和应用的具体要求。这些法律变化是由于高层官员的强烈政治推动，因为他们预计生物技术棉花，特别是 Bt 棉花，将促进当地生产，以满足日益增长的纺织和服装行业的预期需求。埃塞俄比亚生物技术委员会、EIAR 和 EBTi 负责协调不同部门的生物技术政策和研究。
课程图 计算机和技术 K-12
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