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EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
REDInet：基于 TCN 的 A-to-I RNA 编辑检测分类器，利用数百万个已知事件
和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阳性。相反，在 WT、SI 和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阴性。RNAseq 的最小深度为 50，WGS 的最小深度为 10。如果每个 A-to-G 变化至少有 3 个 G 支持或显示替换率 > = 1%，则将其视为阳性和阴性候选者。最终使用 REDItools [12, 19] 包中兼容 python3 的 AnnotateTable.py 脚本版本对阳性和阴性候选者进行注释。重复性位点
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
CTCN 2025 年性别工作计划
1. CTCN 业务： i. 技术援助 a. 设计和实施 在 CTCN 业务领域，主要目标是促进 CTCN 业务各个方面的性别平等和赋权。这涉及将性别考虑因素系统地纳入技术援助活动的设计、实施和评估中。 2024 年底，秘书处推出了一项性别评估和行动计划 (GAAP)，该计划将在 2024 年第四季度至 2025 年第二季度期间试行。GAAP 将由执行伙伴完成，并应根据每个具体的技术援助响应计划进行量身定制，确保在实施过程中以及作为提供技术援助的结果，有效地融入性别主流化。GAAP 旨在确保在整个技术援助过程及其成果中纳入性别主流化。性别主流化的资源分配主要来自为此目的指定的 5% 拨款。此外，每项技术援助都需要一名性别专家，以确保适当处理性别问题，并可以从 CTCN 性别和气候技术专家名册或其他相关来源中确定合适的专家。为了促进将性别考虑因素持续纳入技术援助活动，秘书处致力于制定特定行业的性别主流化指南。2025 年，秘书处将优先制定建筑和基础设施行业的指南，确保在各个行业采取全面的性别融合方法。尽管最初计划在 2024 年制定能源系统和国家创新系统 (NSI) 指南，但预算限制推迟了其完成。尽管面临这些挑战，秘书处仍专注于制定这些指南，以加强性别主流化工作。
NETCNOTE 5215，2023 年 8 月 15 日
a. 根据本通知创建的记录，无论格式或媒体如何，均须按照海军部行政助理、指令和记录管理司门户页面上的记录处置时间表进行维护和处置，网址为 https://portal.secnav.navy.mil/orgs/DUSNM/DONAA/DRM/Records-and-Information-Mana g ement/Approved%20Record%20Schedules/Forms/Al1Items.aspx。
教师Bio Carrie Bellerive，BSN，RN，BMTCN血液＆...
Carrie Bellerive，BSN，RN，BMTCN血液和骨髓移植和细胞免疫治疗护士协调员协调员Huntsman Cancer Institute，犹他大学盐湖城，UT Carrie Bellerive，RN，RN，是血液和Marrow Transplant and Marrow Transular and Marrow Transular and Marrow Transular and Marrow Transular and Marrow Transular and Marrow Transular and hunts Mantherapy Programitte的护士协调员。Carrie在成人骨髓移植护理方面拥有8年的经验。她的专业知识包括创新的过程驱动的变化，以加快临床决策并改善临床结果。Carrie还是肿瘤学护理学会（ICONS）以及美国移植与蜂窝疗法学会（ASTCT）的成员。
Microsoft Word - NSTCNOTE 1050 - FY25 假期周末安排
2. 政策。为 NSTC 总部军事和文职人员提供规划家庭旅行和工作时间表的能力。此时间表可能会根据紧急任务要求而更改。根据适用法律法规，文职雇员和承包商可在任务要求允许的情况下提前休假，但须经主管批准和合同协议。有关文职人员解雇的政策将在假期前公布。军事人员在以下日期享有特殊自由。
将预训练的 ViT 与 TCNet 融合以实现增强型 EEG 回归
摘要。脑电图 (EEG) 分析任务对于脑机接口 (BCI) 的发展至关重要。然而，要达到开发稳健、有用的 BCI 的目标，很大程度上取决于 BCI 理解神经动态的速度和准确性。为了实现这一目标，本文详细介绍了预训练视觉变换器 (ViT) 与时间卷积网络 (TCNet) 的集成，以提高 EEG 回归的精度。这种方法的核心在于利用 ViT 的顺序数据处理优势以及 TCNet 的卓越特征提取能力，显着提高 EEG 分析的准确性。此外，我们分析了如何构建最佳补丁以供注意力机制分析的重要性，以平衡速度和准确性。我们的结果表明，回归准确度显著提高，EEGEyeNet 的绝对位置任务的均方根误差 (RMSE) 从 55.4 降至 51.8，优于现有的最先进模型。在不牺牲性能的情况下，我们将该模型的速度提高了一个数量级（最高可提高 4.32 倍）。这一突破不仅为 EEG 回归分析树立了新的标杆，还为未来将 Transformer 架构与针对不同 EEG 数据集的专门特征提取方法相结合的研究开辟了新途径。
POP Ovidiu Aurel - ETTI UTCN
罗马的金融工具参与欧洲倡议 – 支持“中央政治政策 bazate pe dovezi la nivel 中央” in cadrul proiectului SIPOCA 704/ SMIS 129878 “Cadru 战略采用地区和技术创新的利用” 2021-2027 年公共行政——解决有效活动问题”
MASA-TCN - DR-NTU
摘要 — 从脑电图 (EEG) 信号中进行情绪识别是生物医学研究的一个重要领域，其应用范围广泛，从精神障碍调节到人机交互。在本文中，我们讨论了 EEG 情绪识别的两个基本方面：情绪状态的连续回归和情绪的离散分类。虽然分类方法已经引起了广泛关注，但回归方法仍然相对未被充分探索。为了弥补这一差距，我们引入了 MASA-TCN，这是一种新颖的统一模型，它利用时间卷积网络 (TCN) 的空间学习能力进行 EEG 情绪回归和分类任务。关键创新在于引入了空间感知时间层，使 TCN 能够捕捉 EEG 电极之间的空间关系，从而增强其辨别细微情绪状态的能力。此外，我们设计了一个具有注意力融合的多锚块，使模型能够自适应地学习 EEG 信号中的动态时间依赖性。在两个公开数据集上的实验表明，MASA-TCN 在 EEG 情绪回归和分类任务中都取得了比最先进方法更高的结果。