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BRAIN 计划使命
BRAIN 计划具有独特的优势，可以促进神经科学领域的跨领域和加速发现，超越了 NIH 任何单个研究所或中心的能力，通过利用多个领域的协同作用来解决人类大脑带来的个人和社会挑战 John Ngai 博士 NIH 大脑计划主任
我们如何扩展可信赖的自愿碳市场？
Sources: 1 A look at the 2023 voluntary carbon market, 2023, Carbon Direct 2 Real Voluntary Carbon Market Value is USD 2 Billion, 2022, Carbon Credits 3 Analysis: Global CO2 emissions from fossil fuels hits record high in 2022 4 Voluntary Carbon Markets: A Critical Piece of the Net Zero Puzzle, 2023, Citi GPS 5 New research: Carbon credits are associated with businesses decarbonizing faster, 2023, Ecosystem Marketplac e 6 Carbon Offset in Southeast Asia: Assessing Benefits and Opportunities, 2023, Green Network 7 Tapping potential of South-east Asia's carbon market, 2022, The Straits Times 8 Thailand tackles sustainability with carbon credits, 2023, Lombard Odier 9 Cambodia goes all-in on carbon offset sales, 2022, The Phnom Penh Post 10减少森林砍伐和森林退化（REDD+）的排放是一种回避信用，为重点放在高危成熟森林的可持续管理和保护方面的活动中提供了资金。
公司概况 SMS 认证 最近的经验
我们正在帮助国防情报局 (DIA) 升级和现代化其系统，以对抗来自民族国家的威胁。我们正在利用敏捷软件开发方法来实现现代化，并增强 DIA 处理和处理全球信息的能力，方法是利用数据分析和数据科学、深度编程和人工智能方面的高级技能，使该机构领先于对手。
公司概况 SMS 认证 近期经历
我们正在帮助国防情报局 (DIA) 升级和现代化其系统，以应对来自民族国家的威胁。我们正在利用敏捷软件开发方法来实现现代化，并增强 DIA 处理和处理全球信息的能力，方法是利用数据分析和数据科学、深度编程和人工智能方面的高级技能，使该机构领先于对手。
审计质量报告2024
许多私人公司一直在攻读太空行业。目前，法规仅涵盖公共部门。如果在空间站发生了严重的事件，那么对太空行业的信任可能会被破坏。我们正在探索服务，以提供有关增强私营部门指导的建议，以及提供有关对空间业务和相关系统内部控制的优化和保证建议的服务。
＃SEJ2025招股说明书的副本 - SEJ的年度会议
数据中心提供商如何利用核能资源来管理AI的电力要求？风能和太阳能技术对野生动植物有什么影响？EV基础设施的发展如何影响全球碳足迹？服装提供商在减少时尚供应链中的废水工作是什么？地方和州政府如何在本地获得资源以减少浪费，以解决负担得起的住房危机？
智能移动性生活实验室
这种关系以相互成功为标志，在伦敦原本安静的部分中攻入智能车辆的时代精神，并将其确立为英国数字化转型计划背后的推动力。合作的基础是其致力于更广泛的Infratech世界的承诺，以确保英国拥有必要的基础设施，以适应影响运输系统中更广泛的社会变革的技术，从而对区域经济，技术枢纽和环境产生积极的变化。
脑电图的深度学习方法（...
摘要：在深度学习中，由于时间序列数据的随机性和非线性特性，寻找最佳算法可能具有挑战性。本研究致力于解决采用深度学习算法的 10 类分类和二元分类问题所带来的挑战。我们收集了参与 Corsi Block Tapping 任务的参与者的脑电图 (EEG) 数据，利用多层卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆 (LSTM) 和双向 LSTM (BiLSTM) 模型的各种组合，以在不同频带（即 beta 波段 (14-30 Hz)、alpha 波段 (8-13 Hz)、theta 波段 (4-8 Hz) 和 delta 波段 (0.5-4.35 Hz)）上实现最高精度。我们在 10 类分类问题中的研究结果突出了 1 CNN + 4 线性层模型的卓越性能，准确率高达 64.47%。在二元分类领域，1 LSTM + 4 线性层模型表现最佳，准确率高达 93.30%。值得注意的是，β 波表现出增强的预测能力。这些结果对脑机接口实验的设计具有重要意义，特定大脑区域可以以更高的准确率预测反应。此外，未来的应用可能包括认知系统的开发，其中时间和准确性都起着关键作用。
通过基于 fNIRS 的大脑功能网络指纹识别个体
基于脑功能网络 (BFN) 的个体识别近年来吸引了大量的研究兴趣，因为它为身份验证提供了一种新颖的生物特征识别，同时也提供了一种在个体层面探索大脑的可行方法。先前的研究表明，可以通过从功能性磁共振成像、脑电图或脑磁图数据估计出的 BFN 指纹来识别个体。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种新兴的成像技术，通过测量血氧浓度的变化来对大脑活动做出反应；在本文中，我们研究基于 fNIRS 的 BFN 是否可以用作识别个体的“指纹”。具体而言，首先使用 Pearson 相关性根据预处理的 fNIRS 信号计算 BFN，然后使用最近邻方案匹配不同个体之间估计的 BFN。通过在开放的 fNIRS 数据集上进行实验，我们有两个主要发现：（1）在交叉任务（即休息、右撇子、左撇子手指敲击和脚敲击）的情况下，BFN 指纹通常可以很好地进行个人识别，更有趣的是，（2）交叉任务下的准确率远高于交叉视图（即氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白）下的准确率。这些发现表明，基于 fNIRS 的 BFN 指纹是一种潜在的个人识别生物特征。