XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemToolbox
用于建模快速动态大脑活动
神经活动包含与认知相对应的丰富时空结构。这包括跨大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些活动都可能发生在数十毫秒的时间尺度上。虽然可以通过大脑记录和成像访问这些过程，但建模它们会由于其快速和短暂的性质而提出了方法论挑战。此外，有趣的认知事件的确切时机和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了OHBA软件库Dynamics Toolbox（OSL-Dynamics），这是一个基于Python的软件包，可以识别和描述在时间尺度上的功能神经影像学数据中的复发动力学，就像数十毫秒一样。的核心是机器学习生成模型，能够适应数据并了解大脑活动的时机以及空间和光谱特征，几乎没有假设。OSL动力学结合了可以并且已被用来阐明各种数据类型中的大脑动力学的最先进方法，包括磁/电脑术，功能磁共振成像，侵入性的地方局部效果潜在的潜在记录和皮质图。它还提供了大脑动力学的新摘要措施，可用于告知我们对认知，行为和疾病的理解。我们希望OSL动力学能够通过增强快速动态过程的建模来进一步了解大脑功能。
人道主义从业者的气候变化和洗涤工具箱
此工具箱提供了加强能力的资源和工具，可帮助组织了解和解决水，卫生和卫生（WASH）空间的气候变化，特别是与适应，缓解和环境主流化有关。资源包括技术和培训指南，在线课程和学习简介。此工具箱利用了许多组织生产的资源。我们感谢组织为开发这些资源和使它们开放和自由提供的时间和资源。该工具箱旨在满足参与WASH参与的人道主义专业人员的实际需求，解决气候变化问题及其对编程的影响。它包括来自开发部门的资源，这些资源与WASH中的人道主义工作相关。该工具箱的预期受众是人道主义部门的专业人士，特别关注从事WASH的人。
实现欧盟混合工具箱：机遇与陷阱
近年来，欧洲和其他国家越来越多地成为各种操纵或胁迫手段的目标，这些手段仍处于暴力的门槛之下，通常被称为混合威胁。1 例如，2016 年，美国大选被外国政府通过有针对性的宣传和泄露黑客材料操纵，这些材料危及了其中一位总统候选人的安全。同年，英国留在欧盟的公投也成为精心策划的宣传行动的目标。2 因此，欧盟战略指南承认需要全面应对这些威胁。它规定开发一个工具箱，为成员国提供广泛的措施来应对混合活动，如果它们选择寻求欧盟的援助。欧盟混合工具箱 (EUHT) 旨在收集所有可用于对抗混合战役的民用和军用工具。计划在 2022 年底前投入使用，但这似乎已无法实现。然而，乌克兰冲突证明了拥有协调反应能力以对抗混合战役的重要性，并可能为 EUHT 的发展提供动力。
MIL-STD-130N w/CHANGE 1 - 国防部采购工具箱
2. 本期 MIL-STD-130 继续提供关于实施机器可读信息 (MRI) 以识别美国军事财产和自动数据采集的说明、深入见解、指导和标记标准。MRI 为从采购到制造再到分发和最终处置的生命周期资产管理提供了宝贵的工具。然而，MRI 的使用可能并不适合或不足以满足每一种识别标记需求。对于许多已识别物品的最终用户来说，自由文本物品识别标记与 MRI 结合或代替 MRI 的应用仍然是必要的。找到两种标记协议（单独使用或组合使用）的最有效用途是采购活动的首要责任。
FAA/EUROCONTROL ATM 安全技术和工具箱
摘要 本文件包含目前可用于空中交通管理应用的一些最佳安全评估技术，这些技术基于 FAA 和 EUROCONTROL 1 的联合经验，并基于对九个不同行业中使用的 500 多种安全技术的审查。结果是一组二十七种技术，可供安全从业人员和管理人员用来评估和提高空中交通管理的安全性。该文件首先概述了一种简化的八阶段安全评估方法，然后以一致的模板格式提供了所需的安全评估技术。此模板格式回答了基本问题，例如该技术的来源、其成熟度和生命周期阶段适用性，以及对该技术的流程和数据要求以及实际和理论上的优缺点的更详细见解。本文件中的总体方法偏向于概念设计和开发阶段，因为当今 ATM 中正在发生的重大且快速发展的变化代表了系统安全评估的主要驱动力。尽管如此，大多数技术可以（并且通常）同样轻松地应用于现有系统。许多技术本身都涉及人为因素和人为错误方面的安全问题，因为人为因素是当前和未来 ATM 安全性的关键决定因素，在安全保障活动中不容忽视。一些概述示例
nleis.py：非线性电化学阻抗分析工具箱
随着电化学阻抗谱 (EIS) 社区越来越多地采用 impedance.py（Murbach 等人，2020 年）作为开源软件工具，nleis.py 是 impedance.py 的一个工具箱，旨在提供一种易于访问的工具来执行二次谐波非线性 EIS (2nd-NLEIS) 分析，并能够在未来扩展到更高的谐波分析。该工具箱在设计时考虑了 impedance.py，以最大限度地缩短用户的学习曲线。它继承了 impedance.py 的基本功能，引入了成对的线性和二次谐波非线性电路元件，并能够同时分析 EIS 和 2nd-NLEIS。使用此工具箱，可以选择单独分析 EIS 或 2nd-NLEIS 光谱，或者使用 impedance.py 工作流程同时对线性和非线性阻抗数据进行参数估计。最终，随着采用的增长，nleis.py 工具箱将被集成到impedance.py中，同时保留nleis.py的独立版本作为平台，以便在该领域成熟时开发高级功能。
首席规划师的角色 - 规划社区工具箱
• 将团队凝聚在一起以使研究能够取得进展的“粘合剂” • 报告责任 - 质量、完整性、凝聚力 • 指导 PDT 完成研究过程并遵守政策 • 帮助 PDT 进行批判性思考和决策以制定合理的建议 • PDT 会议 - 主持人 o 事先将议程分发给团队；分发会议记录供团队审查 • 传达关键的不确定性和相关风险 o PDT 生成风险登记册（新的电子风险登记工具！） o https://err.sec.usace.army.mil/ • 规划团队的负责人可能会根据以下因素不时发生变化：
IABC：大脑连接智能分析的工具箱
在获得功能网络后，需要定位相关的重要脑区并解释其主要脑功能，这将极大地帮助研究人员探索结果。由于研究人员一直在研究基于微观结构、宏观结构和连接特征的脑区划分，我们的工具箱通过计算经典脑图谱的脑区与每个功能网络中激活区域的重叠度来识别每个功能网络中的相关脑区。自动解剖标记（AAL）（Tzourio-Mazoyer 等人，2002 年）、自动解剖标记 3（AAL3）（Rolls、Huang、Lin、Feng 和 Joliot，2020 年）和脑网络组图集（BNA）（Fan 等人，2016 年）包含在当前版本中用于计算。这些图谱中的每一个都可用于提取每个网络最相关的几个区域。我们的工具箱提供了一个
用于建模快速动态大脑活动的工具箱
神经活动包含与认知相对应的丰富的时空结构。这包括跨越大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些都可能在几十毫秒的时间尺度上发生。虽然这些过程可以通过脑记录和成像来访问，但由于其快速和短暂的性质，对其进行建模在方法上存在挑战。此外，有趣的认知事件的确切时间和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了 OHBA 软件库动力学工具箱 (osl-dynamics)，这是一个基于 Python 的软件包，可以在几十毫秒的时间尺度上识别和描述功能性神经成像数据中的递归动态。其核心是机器学习生成模型，这些模型能够适应数据并在几乎不做假设的情况下学习大脑活动的时间以及空间和光谱特征。 osl-dynamics 采用了最先进的方法，这些方法可以（并且已经）用于阐明各种数据类型中的大脑动力学，包括磁/脑电图、功能性磁共振成像、侵入性局部场电位记录和皮层脑电图。它还提供了大脑动力学的新颖总结测量方法，可用于帮助我们理解认知、行为和疾病。我们希望 osl-dynamics 能够通过增强快速动态过程建模的能力，进一步加深我们对大脑功能的理解。
工具箱|新墨西哥州经济发展部
该计划将包含该州九个目标行业领域的独特策略，包括可行的建议，并将承认其他州和地方组织所需的努力。它将直接与国家，州和地区数据收集，SWOT（优势，劣势，机遇，威胁）分析，州长的经济复苏理事会的路线图和五年计划以及新墨西哥商业和行业协会与EDD协调进行的研究。