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TRICARE® 国民警卫队和预备役的选择
被征召或命令服现役超过 30 天的国民警卫队和预备役成员（及其符合条件的家庭成员）有资格享受现役健康和牙科福利。如果因联邦预先计划的任务或支持应急行动而发出了延迟生效日期的现役命令，且激活时间超过 30 天，国民警卫队和预备役成员及其符合条件的家庭成员可能有资格根据提前资格 (E-ID) 获得早期 TRICARE 福利。E-ID 从发起人的命令发布之日起或他们报到服现役前 180 天开始，以较晚者为准。一旦符合 DEERS 资格，家庭成员将自动加入 TRICARE Prime，如果他们居住在 PSA 中。否则，他们将自动加入 TRICARE Select。家庭成员可以选择在自动注册之日起 90 天内更改其保险范围。
企业合作伙伴经理职位描述
• 与团队合作，确定高管与 MCA 董事和董事会接触的接触点。 • 管理福利交付、福利跟踪并支持合作伙伴利用协议中提供给他们的所有资源。 • 与内部部门合作，在整个组织内开展复杂的大规模活动。 • 根据投资组合层级与合作伙伴协商可用的访问级别和福利。 • 积极寻找 MCA 业务、计划和活动中的合作伙伴参与机会。 • 积极提供入职流程，例如向相关部门提供内部简报以建立新的合作伙伴关系、推出应得的福利和续约流程，以成功保持长期关系。 • 在需要时准备合作伙伴活动报告。 • 以积极的态度向利益相关者宣传 MCA 的愿景和使命。 • 支持并与企业合作伙伴协调员就合作伙伴关系、活动和团队流程密切合作。 • 撰写和谈判合同。 • 按指示履行其他职责。
评论 大脑功能的默认模式：一个思想演变简史
大脑功能默认模式的概念源于一种集中需求，即解释当控制状态为被动视觉注视或闭眼休息时功能性神经影像数据中出现的活动减少。这个问题尤其引人注目，因为这些活动减少在各种任务条件下都表现出惊人的一致性。使用 PET，我们确定这些活动减少不是由静息状态下的激活引起的。因此，它们的存在意味着默认模式的存在。虽然引发这种分析的独特大脑区域群被称为默认系统，但大脑的所有区域都具有高水平的有组织的默认功能活动。最重要的是，这项工作引起了人们对内在功能活动在评估大脑行为关系中的重要性的关注。© 2007 Elsevier Inc. 保留所有权利。
年报
在一个地缘政治、经济和环境快速变化的世界中，会议计划经过精心设计，旨在应对这些全球挑战，同时促进创新和思想领导力。11 月的活动获得了 1,000 多名与会者和 23 个行业合作伙伴的大力支持，取得了巨大成功。超级博览会展示了 34 个为养老金行业服务的品牌，通过激活、屏幕内容、展台现场互动以及充足的交流和互动机会营造了充满活力的氛围。综合计划包括 10 场主题演讲和 15 场平行会议，涵盖了广泛的主题，包括建议、品牌和技术、投资、QAR、人工智能、业务转型、监管、数据和隐私、净零和气候、住房、退休等。周四晚上与 Allianz Retire+ 合作举办的会议晚宴是此次活动的另一个亮点，代表们纷纷出席。
为嘈杂的单开关用户提供灵活的接口
患有严重运动障碍（如脑瘫或闭锁综合征）的人通常通过具有单个开关输入的增强和替代通信 (AAC) 设备进行交流 [13、30、42]。用户可以通过按下按钮、释放一股空气或眨眼等方式控制开关的激活时间 [3、14、15]。最常见的是，这些开关激活（以下称为“点击”）用作扫描界面的输入 [52、54]。图形用户界面依次突出显示不同的选项；当开关被激活时，界面会选择突出显示的选项。但即使对于中等数量的选项，按顺序突出显示每个选项也可能是低效的。虽然一种称为行列扫描的流行变体效率更高，但它要求选项以网格排列。计算机用户经常需要在未排列在网格中的选项中进行选择；例如在绘图、游戏和网页浏览中。1
2024 ISEK抽象书
25年前引入了肌肉激活模式作为肌肉协同作用的组合，作为研究运动神经控制的一种简单但定量的方法。此方法旨在通过识别运动输出中的低维结构来测试模块化运动控制的假设。在模块化控制器中，通过几种不变的肌肉协同作用的柔性组合产生肌肉模式，将目标映射到运动命令中。这些协同作用是具有特定空间（跨肌肉），时间或时空组织的肌肉群的协调激活。肌肉协同作用是通过使用尺寸降低算法（例如非阴性矩阵分解）在多种条件上分解EMG模式来提取的。自从青蛙的原始工作以来，这种方法越来越多地应用于对各种运动行为和实验任务的各种动物，健康的人类和神经病变患者的研究。
迈向整合的EEG-fMRI-神经反馈
神经反馈 (NF) 允许通过返回从大脑活动测量中实时提取的信息来对自己大脑活动的特定方面进行自我调节。这些测量通常通过单一模态获得，最常见的是脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI)。EEG-fMRI-神经反馈 (EEG-fMRI-NF) 是一种新方法，它同时提供基于 EEG 和 fMRI 信号的 NF。通过利用这两种模态的互补性，EEG-fMRI-NF 为定义双模态 NF 目标开辟了新的可能性，这些目标可能比单模态目标更强大、更灵活、更有效。由于 EEG-fMRI-NF 允许反馈更丰富的信息，因此出现了一个问题，即如何同时表示 EEG 和 fMRI 特征，以便让受试者实现更好的自我调节。在这项工作中，我们建议在单个双模态反馈（集成反馈）中表示 EEG 和 fMRI 特征。我们介绍了两种用于 EEG-fMRI-NF 的整合反馈策略，并通过组间设计比较了它们对运动想象任务的早期影响。BiDim 组 (n=10) 获得了二维 (2D) 反馈，其中每个维度都描绘了一种模态的信息。UniDim 组 (n=10) 获得了一维 (1D) 反馈，通过将两种类型的信息合并为一个，进一步整合了这两种信息。UniDim 组的在线 fMRI 激活明显高于 BiDim 组，这表明 1D 反馈比 2D 反馈更容易控制。然而，BiDim 组的受试者产生了更具体的 BOLD 激活，右上顶叶的激活明显更强 (BiDim > UniDim，p < 0.001，未校正)。这些结果表明，2D 反馈鼓励受试者探索他们的策略以招募更具体的大脑模式。总而言之，我们的研究表明，1D 和 2D 集成反馈是有效的，但似乎也是互补的，因此可用于双模 NF 训练计划。总之，我们的研究为开发灵活有效的双模 NF 范式铺平了道路，这些范式充分利用双模信息并适用于临床应用。
休斯顿大学应急管理计划2023- ...
紧急管理计划（EMP）结合了“全危害方法”，并解决了对与自然，技术和人造事件/灾难相关的紧急情况的计划反应。EMP是在UH发生事件/灾难期间的学生，员工，教职员工和访客的健康，安全和财产的基础框架。旨在促进多个代理/管辖权协调；特别是在UH和地方，州，联邦政府，UH系统校园，其他高等教育机构，私营企业和合同伙伴之间。本计划正式纳入了整个或部分地纳入该计划中的组件中的国家事件管理系统（NIMS）的概念和过程，无论是休斯顿大学摄政委员会委派的休斯顿大学（UH）校长的权限。UH紧急响应计划基于NIMS，NIMS是美国的标准模型和事件命令系统（ICS），即UH的第一响应者使用的管理结构。
四肢瘫痪的人保留了皮质躯体和运动表征
摘要 大量文献记录了躯体感觉和运动皮层中身体皮层表征的变化。最近，为帮助瘫痪患者而设计的脑机接口临床研究提供了记录和刺激人类后顶叶皮层躯体感觉、运动和动作相关区域的机会。这些研究表明，皮层躯体运动系统的结构得到了相当大的保留。运动皮层可以立即控制辅助设备，刺激躯体感觉皮层会在有序的躯体位置图中产生感觉，后顶叶皮层显示出认知动作变量的高维表征。这些结果与健康受试者的预期结果惊人地相似，表明成人皮层即使在严重受伤后也具有相当大的稳定性，尽管同一皮层区域内可能因可塑性而产生新的激活。从临床上讲，这些结果强调了针对皮层区域发送与其正常功能作用一致的 BMI 控制信号的重要性。
引用 (APA) Meister, S., Wermes, M., Stüve, J., & Groves, R. M. (2021). 可解释人工智能方法在自动化复合材料制造中纤维铺层缺陷深度学习分类中的研究。复合材料 B 部分：工程，224，文章 109160。https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109160 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
自动化纤维铺层技术广泛应用于航空领域，以高效生产复合材料部件。然而，所需的人工检查可能占用高达 50% 的制造时间。使用神经网络对纤维铺层缺陷进行自动分类可能会提高检查效率。然而，这种分类器的机器决策过程难以验证。因此，我们提出了一种分析纤维铺层缺陷分类过程的方法。因此，我们全面评估了文献中的 20 种可解释人工智能方法。因此，将平滑积分梯度、引导梯度类激活映射和 DeepSHAP 技术应用于卷积神经网络分类器。这些方法分析分类器对未知和操纵的输入数据的神经激活和鲁棒性。我们的研究表明，平滑积分梯度和 DeepSHAP 尤其适合可视化此类分类。此外，最大灵敏度和不保真度计算证实了这种行为。将来，客户和开发人员可以应用所提出的方法来认证他们的检查系统。