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物有所值：指标、标准和披露框架
实现养老金的物有所值是 TPR 的一项主要任务——这是我们将储蓄者置于工作核心位置的所有工作的一部分。监管机构、行业和其他各方必须能够有效评估物有所值，以确保良好的养老金结果。此次咨询阐述了我们对全行业 VFM 评估框架的期望。DC 储蓄者依赖养老金系统在其储蓄的整个生命周期内尽可能发挥最佳作用——每一分钱都很重要。绝大多数储蓄者不会选择或使用他们的养老金，而该系统实际上是由惯性建立和驱动的。因此，我们认为应该支持那些负责监督价值的人关注对养老金储蓄者结果最重要的事情。根据现有措施，不可能准确地审查计划以比较相对于市场上其他计划的价值。这就是为什么受托人需要一个框架来全面评估 VFM 的含义，以便他们能够让提供商承担责任并为储蓄者提供最佳结果。我们认为，由惯性驱动的系统必须确保所有储蓄者默认获得物有所值的回报。我们决心通过专注于提高透明度、可比性和竞争力，推动整个养老金行业长期关注物有所值。在过去两年中，我们一直与 FCA 和 DWP 密切合作，以建立一个共同的评估框架。这个拟议的框架将允许共同
第21届年度Camtesol会议1
ANOVA Analysis Of Variance (statistics) ASEAN Association of Southeast Asian Nations BA Bachelor of Arts BEd Bachelor of Education BSc Bachelor of Science CALL Computer Assisted Language Learning CELTA Certificate in English Language Teaching to Adults CLIL Content and Language Integrated Learning CLT Communicative Language Teaching DELTA Diploma in English Language Teaching to Adults EAP English for Academic Purposes EFL English as a Foreign Language EIL English as an International Language ELF English as a Lingua Franca ELT English Language Teaching EOP English for Occupational Purposes ESL English as a Second Language ESP English for Specific Purposes iBT (TOEFL) Internet-based Test ICT Information and Communication Technology IELTS International English Language Testing System IT Information Technology L1 First language L2 Second language MA Master of Arts MEd Master of Education MTESOL Master of TESOL NGO Non-Government Organisation NNEST Non-Native English Speaker Teacher PhD Doctor of Philosophy SLA Second Language Acquisition TEFL Teaching英语作为外语TESL教英语作为第二语言TESOL教授英语的其他语言toefl的英语测验作为外语的英语测试，用于国际交流的英语测试
一种在线脑机接口单通道脑电图精准检测运动意图的新方法
当人们想要进行想象 (IMI) 或真实运动 (RMI) 时，脑电图 (EEG) 中会引发低频准备电位 (RP)。虽然大多数脑机接口 (BCI) 应用中面临的挑战是从给定的 EEG 试验中对不同肢体的 RP 进行分类，但本研究的目的是从整个单通道 EEG 信号中快速自动检测 RP。所提出的算法有两个阈值块，第一个阈值块基于非线性 Teager-Kaiser 能量算子 (TEO)，第二个阈值块以 RP 波形的形态特性为约束。性能受到瞬变和伪影导致的突然能量变化的强烈影响。作为主要贡献，所提出的非线性凸优化算法通过提供快速阈值机制，实现将瞬变与低频分量分离。将所提出的方法应用于 Physionet RMI 数据集、BCI 竞赛 IV-1 IMI 数据集和我们自己的健康受试者左手运动数据集，可获得 76.5 ± 8.27%、83.85 ± 11.4% 和 81.1 ± 5.23% 的真阳性率 (TPR)，2.4 ± 1.07、1.4 ± 0.7 和 1.6 ± 0.69 的 FPs/min 数量，以及 85.4 ± 3.83%、90 ± 3.56% 和 91.2 ± 2.04% 的准确率。我们的自动 RP 检测器的运动开始检测延迟为 -384.9 ± 296.5 毫秒。总之，所提出的方法优于使用低至单通道 EEG 的最先进的技术，使其适用于中风瘫痪患者的实时神经康复。
这是原始文章的电子重印。该重印可能与分页和印刷细节的原始版本不同。
在热带金枪鱼钱包面临的各种挑战中，需要减少燃油消耗和碳足迹，并最大程度地减少对易受伤害物种的兼容。设计用于预测最佳金枪鱼捕捞场的工具可以通过确定新合适的钓鱼场的位置，从而减少搜索时间，从而适应由于气候变化而导致的鱼类分布变化。虽然有关发现脆弱物种的较高可能性的信息可能会导致兼容减少。本研究的目的是为更可持续和清洁的捕鱼做出贡献，即捕获相同数量的目标金枪鱼，并以更少的燃油消耗/排放和较低的旁观捕获。为了实现这一目标，热带金枪鱼作为目标物种捕获，而丝滑的鲨鱼意外捕获，因为印度洋中的机器学习模型使用了这些机队的历史捕获数据和环境数据来建模。所得模型的SKJ和YFT为0.718和0.728的AC稳定性（SKJ的TPR = 0.996，YFT分别为0.993），比高或低捕获量更好。在BET的情况下，不是该机队的主要目标物种，其准确性低于先前物种的准确性。关于丝滑鲨，存在/不存在模型的精度为0.842。即使模型的性能具有改进的余地，目前的工作还是通过仅使用AS AS AS AS INTUP数据预测环境数据来实时通过地球观察计划实时提供的预测捕捞场的基础。将来可以改进这些模型，因为更多的输入数据和有关影响这些物种的主要环境条件的知识。
用于验证卫星星座间空间通信的区块链协议
摘要：除了比特币之外，区块链在不同领域还有许多应用，在卫星通信和航天工业中具有极大的应用潜力。可以使用区块链技术构建以太空数字代币 (SDT) 形式处理和操纵卫星群太空交易的去中心化安全协议。使用 SDT 对太空交易进行代币化将为基于区块链的不同新解决方案打开大门，以推动航天工业中基于星座的卫星通信的发展。使用智能合约开发区块链解决方案可用于安全地验证卫星群内/之间的各种 P2P 卫星通信和交易。为了管理和保护这些交易，本文使用提出的 SDT 概念提出了一种基于区块链的协议，称为空间交易证明 (PoST)。采用该协议来管理和验证 P2P 连接中的卫星星座交易。PoST 协议使用以太坊区块链进行原型设计，并进行了实验，使用四个指标评估其性能：读取延迟、读取吞吐量、交易延迟和交易吞吐量。根据读取和交易延迟结果，模拟结果阐明了所提出的 PoST 协议在短时间内处理和验证卫星交易的效率。此外，安全性结果表明，根据真实阳性率 (TPR)、真实阴性率 (TNR) 和准确性指标，所提出的 PoST 协议在验证卫星交易方面是安全且高效的。这些发现可能会形成开发新一代基于区块链的卫星星座系统的真正尝试。
采用深度梯度卷积神经网络进行基于眼动追踪信号的情感分类
利用生物医学信号作为计算人类情感状态的基础是情感计算（AC）的重要问题。随着对情感信号研究的深入，多模型认知与生理指标的结合、动态完整数据库的建立以及高科技创新产品的加入成为AC的最新趋势。本研究旨在开发一种深度梯度卷积神经网络（DGCNN），用于利用眼动追踪信号进行情感分类。首先应用通用信号处理工具和预处理方法，例如卡尔曼滤波器、汉明窗、短时傅里叶变换（SIFT）和快速傅里叶变换（FTT）。其次，将眼动和追踪信号转换为图像。随后应用基于卷积神经网络的训练结构；实验数据集是通过眼动追踪设备通过分配16名参与者的四种情感刺激（紧张、平静、快乐和悲伤）获得的。最后，使用真阳性率 (TPR) 和假阴性率 (FPR) 指标将 DGCNN 与决策树 (DT)、贝叶斯高斯模型 (BGM) 和 k-最近邻 (KNN) 的性能进行比较。最后还部署了自定义小批量、损失、学习率和梯度定义以用于深度神经网络的训练结构。预测分类矩阵显示了所提出方法对眼动和跟踪信号的有效性，其准确率超过 87.2%。这项研究为通过眼动和跟踪信号寻找更自然的人机交互提供了一种可行的方法，并且在情感产品设计过程中具有潜在的应用价值。
dtsyn：一个基于双转化器的神经网络，可预测协同药物组合
抽象的药物组合疗法在解决肿瘤异质性问题时在许多方面都优于单一治疗癌症治疗。对于湿lab实验，由于可能的药物对搜索空间，筛选新型的协同药对具有挑战性。因此，已经开发了计算方法来预测具有潜在协同功能的药物对。尽管当前模型取得了成功，但对其他数据集的概括的力量以及了解化学化学相互作用或化学样本相互作用机制的理解是缺乏研究，从而阻碍了实际应用的当前算法。在本文中，我们提出了一种基于多头注意力机制的DTSYN（药物对协同预测的双变压器模型）的深神经模型，以鉴定新的药物组合。我们设计了一种细粒状变压器，用于捕获化学下结构基因和基因 - 基因关联以及一种用于提取化学化学化学和化学细胞线相互作用的粗粒状变压器。dtsyn在曲线（ROC AUC）下达到了最高的接收器工作特征区域，为0.73，0.78。0.82和0.81在四个不同的交叉验证任务上，表现优于所有竞争方法。此外，DTSYN在五个独立数据集中实现了最佳的真实正率（TPR）。消融研究表明，两个变压器块都导致了DTSYN的性能。此外，DTSYN可以在化学物质和细胞系之间提取相互作用，这可能代表了药物作用的机制。因此，我们设想模型是通过使用化学物质和转录组数据来确定协同药物对优先级的有价值工具。
口腔照顾儿童与年轻人重新征询 - ...
1。引入需要化学疗法或对头颈部放疗的儿童的患有口腔并发症的风险增加，包括：口腔疼痛；口腔溃疡；口干和失去品味。并发症可能是在癌症治疗期间和之后的恶性肿瘤直接导致的，也可能是不需要的治疗效果。因此，孩子可能很难说话，吞咽和进食。制定基于证据的管理策略来最大程度地减少任何并发症，对于孩子的福祉和生活质量很重要。通常，儿童癌症患者反映了英国的儿童人口。因此，由于英格兰的所有5岁儿童中有31％的牙齿腐烂，平均有4颗牙齿影响，因此儿童癌症患者的比例很可能也会腐烂（Davies等，2011）。如果未治疗牙齿龋齿会引起牙痛和感染。此外，受影响的儿童比没有龋齿的同龄人更小，更轻。牙科评估和治疗，以确保儿童在开始癌症治疗之前对儿童保持适合，并进行适当的预防性制度，可以降低在免疫抑制期间发生牙齿感染的风险。本地临床指南基于皇家外科学院和英国残疾与口腔健康学会的最新建议（2012年）。2。开始癌症治疗之前的牙科管理：•入院时，护理团队应使用Eiler的口服评估指南评估所有儿童的口服状况（请参阅附录I）。在TPR图表和相关护理计划中记录分数。按照临床指示重复。任何3个单独的分数表示口腔并发症的风险增加。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
机器学习的对抗性攻击与防御
近年来，物联网设备的数量无疑呈爆炸式增长，达到数十亿台。然而，随着这一发展，一些新的网络安全问题也随之出现。其中一些问题是未经授权设备的部署、恶意代码修改、恶意软件部署或漏洞利用。这一事实促使人们需要基于行为监控的新设备识别机制。此外，由于该领域的进步和处理能力的提高，这些解决方案最近利用了机器和深度学习 (ML/DL) 技术。相比之下，攻击者并没有停滞不前，他们开发了针对上下文修改和 ML/DL 评估规避的对抗性攻击，并将其应用于物联网设备识别解决方案。然而，文献还没有详细分析这些攻击对个人识别解决方案的影响及其对策。这项工作探讨了基于硬件行为的个人设备识别的性能，它如何受到可能的上下文和 ML/DL 重点攻击的影响，以及如何使用防御技术提高其弹性。在这个意义上，它提出了一种基于硬件性能行为的 LSTM-CNN 架构，用于个人设备识别。然后，使用从运行相同软件的 45 台 Raspberry Pi 设备收集的硬件性能数据集，将最常见的 ML/DL 分类技术与所提出的架构进行了比较。LSTM-CNN 改进了以前的解决方案，在所有设备上实现了 +0.96 的平均 F1 分数和 0.8 的最低 TPR。之后，对之前的模型应用了以上下文和 ML/DL 为重点的对抗性攻击，以测试其稳健性。基于温度的上下文攻击无法破坏识别，但一些 ML/DL 最先进的逃避攻击是成功的。最后，选择对抗性训练和模型蒸馏防御技术来提高模型对逃避攻击的弹性，将其稳健性从高达 0.88 的攻击成功率提高到最坏攻击情况下的 0.17，而不会以有影响力的方式降低其性能。