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DoDI 8531.01，“国防部漏洞管理”，2020 年 9 月 15 日
第 3 部分：漏洞管理流程 ................................................................................................................ 14 3.1. 概述。 ................................................................................................................................ 14 3.2. 步骤 1：漏洞识别。 ............................................................................................................ 14 a. 漏洞扫描 ............................................................................................................................ 15 b. 渗透测试 ............................................................................................................................ 15 c. 安全控制评估 ...................................................................................................................... 15 d. 历史文档 ............................................................................................................................ 15 e. 协调的 VDP ............................................................................................................................ 16 f. VEP ............................................................................................................................................ 16 3.3. 步骤 2：漏洞分析 ................................................................................................................ 17 a. 影响评估 ............................................................................................................................ 17 b. 分析优先级排序 ................................................................................................
热电联产技术：弗吉尼亚州的路线图
背景 2018 年弗吉尼亚能源计划 (VEP) 建议弗吉尼亚联邦到 2030 年实现 750 MW 的额外热电联产 (CHP) 技术。它指示 DMME 制定路线图，通过公用事业赞助的计划、公共建筑和私人市场实现这一部署水平。为了实现该指令，本路线图报告是与能源部和环境保护署官员合作创建的。该报告旨在介绍 CHP 技术的背景，并考虑如何通过增加对该技术的投资来支持有关能源效率、应急准备和恢复力的公共政策战略。该报告还研究了弗吉尼亚州 CHP 政策的现状，以及阻碍该技术进一步发展的障碍。报告最后提出了实现 2018 年弗吉尼亚能源计划中提出的 CHP 目标的建议。
在投票课程计划中解决种族歧视
在1961年夏天，民权领导人与总检察长罗伯特·肯尼迪（Robert Kennedy）进行了会谈，导致了选民教育项目（VEP）的创建。由私人基金会资助，为民权组织提供了赠款，以帮助协调和增加南部各州黑人选民的注册。一个关键的民权组织，学生非暴力协调委员会（SNCC）是获得资金的团体之一。不久，在SNCC野战秘书鲍勃·摩西（Bob Moses）在密西西比州发起了投票登记之后，黑人选民被殴打，而SNCC野外工作人员赫伯特·李（Herbert Lee）被杀。在1963年，由约翰·刘易斯（John Lewis）领导的SNCC在阿拉巴马州的塞尔玛（Selma）发起了投票驱动。在刘易斯被捕并入狱后，高中生自愿组织选民注册，尽管大多数被拒之门外。
脑卒中患者的闪光视觉诱发潜在记录
脑冲程是一个灾难性事件，可能会损害人体的各种器官，包括视觉系统。视觉的电生理学是一种诊断技术，用于评估视觉系统的不同病理状况，主要是视觉途径和视网膜。电视图（ERG），电视学（EOG）和视觉诱发电位（VEP）在该领域通常使用电生理技术。Abdolalizadeh等。（2022）进行了一项研究，以研究使用ERG对毒药对患者的潜在影响。该研究包括20名参与者，由十名男性和十名女性组成，年龄在15至30岁之间。这些发现揭示了这些患者的视网膜变化，这些变化是通过测量ERG的振幅（特别是B波峰）诊断的[1]。同一研究小组还检查了使用EOG接受抗癫痫药物治疗的患者的视网膜色素上皮（RPE）。他们使用了同一组患者并观察到病理变化
探索脑-人工智能接口中 c-VEP 解码的人工神经网络模型
摘要 — 对话式脑人工智能接口 (BAI) 是一种新型脑机接口 (BCI)，它使用人工智能 (AI) 帮助有严重语言障碍的人进行交流。它通过先进的 AI 对话代理将用户的广泛意图转化为连贯的、特定于上下文的响应。BAI 中意图翻译的一个关键方面是解码代码调制的视觉诱发电位 (c-VEP) 信号。本研究评估了五种不同的人工神经网络 (ANN) 架构，用于解码 BAI 系统中基于 c-VEP 的 EEG 信号，强调了轻量级、浅层 ANN 模型和使用来自其他参与者的数据进行预训练策略以增强分类性能的有效性。这些结果为 ANN 模型在解码基于 c-VEP 的 EEG 信号中的应用提供了宝贵的见解，并可能使其他基于 c-VEP 的 BCI 系统受益。索引术语 — 脑-人工智能接口 (BAI)、c-VEP、EEG、chatgpt、人工神经网络 (ANN)。
高密度脑电图研究调查虚拟现实电影中连续性编辑理论的神经相关性
摘要：本文通过认知心理学实验探讨2D和VR电影剪辑技术之间的差异。我们招募了16名志愿者观看一系列不同显示模式和剪辑类型的实验材料。参与者观看时同时记录脑电图（EEG）。主观结果表明VR模式反映了更高的负荷分数，特别是在努力维度。不同的剪辑类型对主观沉浸感分数没有影响。VR模式引发更强的EEG能量，差异集中在枕叶、顶叶和中央区域。在此基础上，进行了视觉诱发电位（VEP）分析，结果表明VR模式引发了更大的空间注意，而2D模式的剪辑引发了更强的语义更新和主动理解。此外，我们发现虽然两种显示模式下不同剪辑类型的效果相似，但交叉轴剪辑比连续性剪辑引发了更大的认知违规，这可以为未来VR电影剪辑技术的发展提供科学的理论支持。
舒适干脑电图的花电电极
干脑电图（EEG）电极提供快速，无凝胶且易于EEG的准备，但穿着有限的舒适性。我们提出了一种新型的干电极，该电极包含多个倾斜的销钉。新颖的花电极在保持易用性的同时增加了舒适和接触区域。在一项与20名志愿者的研究中，我们将新型的64通道干燥花电极盖的性能与坐姿和仰卧位置的商业干型多元电极盖进行了比较。将花帽的舒适舒适度被评估，因为坐姿和仰卧姿势都显着改善。两个电极系统的通道可靠性和平均阻抗都是可比的。平均VEP组件在全球场功率振幅和延迟以及信噪比和地形上没有明显差异。在1至40 Hz之间的静息状态脑电图的功率谱密度中没有发现很大的差异。总体而言，我们的发现为坐姿和仰卧位置上比较的CAP系统的等效通道可靠性和信号特征提供了证据。的可靠性，信号质量以及显着改善了花电电极的舒适性，可以在长期监测，敏感人群和仰卧位置记录的新应用领域。
报告摘要
数据分析 使用 Intogen 框架的详细信息和代码可在此处获得 (https://intogen.readthedocs.io/en/latest/index.html)。执行此分析的具体代码可在 Genomics England 研究环境中的 /re_gecip/shared_allGeCIPs/pancancer_drivers/ code/ 下找到。成为 Genomics England 研究网络成员并获得访问权限的链接可在此处找到 https:// www.genomicsengland.co.uk/research/academic/join-gecip。执行 canSAR 化学基因组学分析的代码可通过 Zenodo (https://zenodo.org/record/8329054) 获得。使用的其他软件包/软件：VerifyBamID v1.1.3 = https://github.com/statgen/verifyBamID Ccube v1 = https://github.com/keyuan/ccube Isaac aligner v03.16.02.19 = https://github.com/Illumina/Isaac3 Strelka v2.4.7 = https://github.com/Illumina/strelka bcftools v1.9 = https://samtools.github.io/bcftools/bcftools.html alleleCount-FixVAF v4.1.0 = https://github.com/danchubb/alleleCount-FixVAF VEP v101 = https://github.com/Ensembl/ensembl-vep CADD v1.6 = https://github.com/kircherlab/CADD-scripts/ OncoKb v3.11 = https://www.oncokb.org/api-access trackViewer v1.38.2 = https://github.com/jianhong/trackViewer mSINGS = https://bitbucket.org/uwlabmed/msings/src/master/ HRDetect = https://github.com/eyzhao/hrdetect-pipeline
人类棋盘格和导航图像中单次试验表面脑电图和源的黎曼分类
自从发现 [1,2] 以来，EEG 已越来越多地应用于基础研究、临床研究和工业研究。针对每个领域，都陆续开发出了特定的工具。这些工具包括：(i) 利用微电极进行脑内记录 [3,4]，该方法可以识别 EEG 信号的神经元来源，并更好地理解 EEG 活动的生理机制；(ii) 大平均法，包括由重复事件 (视觉、听觉、体感……) 触发的一系列试验的平均值 [5]，该方法开启了诱发相关电位 (ERP) 领域的研究，最近包括 EEG 源发生器 [8–10] 在内的 EEG 动力学工具 [6,7] 丰富了这一研究领域； (iii) 将 EEG 用于神经反馈和脑机接口 (BCI) [ 11 , 12 ]。过去，这些领域及其相关工具是分开发展的，但计算资源和实验数据的日益普及推动了横向方法和方法论桥梁的发展。视觉诱发电位 (VEP) 是一种特殊的 ERP，从枕叶皮质记录的 EEG 信号中提取，可由不同类型的视觉刺激触发，从简单（如棋盘格）[ 13 ，第 14 页，15 ] 到更复杂的视觉刺激（如人脸、3D 或运动图像）[ 14 , 16 – 20 ]。VEP 是通过计算大量正在进行的 EEG 信号试验的总平均值获得的（见公式 1），从而产生精心设计且易于识别的电位，随后可用于更好地理解视觉输入的连续处理阶段。然而，这些诱发反应来自至少两种不同的机制，分别源自加法模型或振荡模型 [8, 21 – 24]。对于加法模型，诱发反应来自对感觉输入的自下而上的连续处理。这会产生特定序列的单相诱发成分峰，这些峰最初嵌入自发 EEG 背景中。后者 EEG 活动被视为噪声，并通过随后的平均排除。对于振荡模型，诱发电位可能是由于特定频带内正在进行的 EEG 节律的相位锁定所致。这种 EEG 相位重组可以通过试验间一致性 (ITC) 来测量，作为对外部刺激的反应。从根本上讲，只有当相关 EEG 功率没有同时变化（增加或减少）时，这种测量才有意义。在这种情况下，我们处于纯相位锁定状态，诱发反应仅归因于正在进行的 EEG 振荡的重组。例如，体感诱发电位的 N30 分量就是这种情况，其中 70% 的幅度归因于纯相位锁定 [ 25 ]。事实上，在大多数 ERP 研究中，会出现混合情况（功率变化和相位锁定），这使得基础和临床解释变得困难。另一个缺点是，在大多数诱发电位研究中，对一组受试者进行的是总体平均值。虽然总体平均值方法可以得到适当的统计数据[26]和关于基本或临床结果的实际结论，但它掩盖了从临床角度来看可能至关重要的个体特性。当诊断工具基于总体平均值诱发电位[27]时，这个问题尤其重要。同样，对总体平均值数据应用逆建模[10,28]可以非常有效地识别ERP发生器[19,29-31]，但不利于确定个体特征。面对这些缺点，
使用深度神经密度估计器进行癫痫全脑网络建模的基于模拟的推理
癫痫的全脑网络建模是一种数据驱动的方法，它将个性化的解剖信息与异常大脑活动的动态模型相结合，以生成在大脑成像信号中观察到的时空癫痫发作模式。这种参数模拟器配备了一个随机生成过程，它本身为推断和预测受疾病影响的局部和整体大脑动态提供了基础。然而，全脑尺度的似然函数计算往往是难以解决的。因此，需要无似然推理算法来有效估计与大脑中假设区域有关的参数，理想情况下包括不确定性。在这项详细的研究中，我们提出了基于模拟的虚拟癫痫患者 (SBI-VEP) 模型推理，它只需要前向模拟，使我们能够摊销代表全脑癫痫模式的低维数据特征参数的后验推断。我们使用最先进的深度学习算法进行条件密度估计，通过一系列可逆变换检索参数和观测值之间的统计关系。这种方法使我们能够根据新输入数据轻松预测癫痫发作动态。我们表明，SBI-VEP 能够从颅内 EEG 信号的稀疏观测中准确估计与大脑中致痫区和传播区范围相关的参数的后验分布。所提出的贝叶斯方法可以处理非线性潜在动力学和参数退化，为从神经影像学模式可靠地预测神经系统疾病铺平了道路，这对于制定干预策略至关重要。