XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemattempt
在患有耐药性抑郁症的门诊患者样本中自杀企图的危险因素：一项观察性研究
全世界大约3亿人患有严重的抑郁症（MDD）（1）。世界卫生组织（WHO）将MDD识别为残疾负担的主要原因，导致生产力降低，医疗保健费用提高，并且最显着，这是实现实现和丰富生活的障碍（2）。抗抑郁药的出现导致了严重抑郁症治疗的变革转变。不幸的是，大约60％的患者对第一线药理治疗没有足够的反应，而30％的患者对使用各种抗抑郁药的不同试验反应较差（3）。抗抑郁治疗反应的极端变异可能是由于神经生物学和环境因素引起的（4）。耐药性抑郁症（TRD）通常是由于对至少两种类型的抗抑郁药的积极反应而定义的，该抗抑郁药以正确的剂量和合适的持续时间施用（5）。但是，专家们仍然不同意适当剂量和适当的治疗时间（6）的定义，并且尚未达成TRD的共识定义。关于诊断TRD并衡量其结果的最佳工具也几乎没有共识。这些局限性阻碍了比较和总结研究结果的可能性，从而限制了定义临床指南的可能性（7）。几项研究报告说，TRD可能与死亡率增加有关（8、9），尽管样本量很小，随访时间相对较短。一项基于瑞典人群的研究，考虑到118,774名被诊断出患有抑郁症的人报告的TRD患者的总死亡率比MDD患者高1.35倍（10）。增加的速度主要归因于外部原因，包括自杀和事故。对TRD自杀性的系统性审查发现，每100名患者/年的自杀自杀的总体发生率为0.47，每100例患者每年4.66例自杀（95％CI：3.53-6.23）（11）（11）。这些分别是非耐药患者中发现的两倍和十倍：每100名患者每100例（12）的耐药性自杀和0.43例自杀。通常，几项研究指出，有30％的TRD患者有一次或多个自杀企业（13）。在严重抑郁症的背景下，最近处理自杀性的另一项研究（14）发现，与被诊断为MDD的人相比，患有TRD的人的自杀率更高。先前的研究还强调，即使将抑郁症状分为“轻度”，TRD中与自杀相关的死亡率也高于MDD（15，16）。此外，大多数作者强调，几乎从未报道过在冲动，频繁或精心计划中可以分类的自杀尝试的类型（17）。这阻碍了对TRD中观察到的高自杀风险的基本主持人的研究。例如，自杀企图分类为脉冲，可能表明TRD患者的脉冲控制减少或脉冲增加可能对其他治疗有反应。另一个可能的解释是TRD患者可以知道
Microsoft Word - 尝试从生成对抗网络的潜在空间生成新的桥梁类型-2024.01.01.docx
摘要：尝试利用生成式人工智能技术生成新型桥梁类型。采用三跨梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥的对称结构化图像数据集。基于Python编程语言、TensorFlow和Keras深度学习平台框架，以及Wasserstein损失函数和Lipschitz约束，构建并训练生成式对抗网络。从获得的低维桥型潜空间采样，可以生成具有非对称结构的新桥梁类型。生成式对抗网络可以在人类原有桥梁类型的基础上，通过有机地组合不同的结构构件来创建新的桥梁类型。具有一定的人类原创能力。生成式人工智能技术可以开拓想象空间，启发人类。
CUAVA-2 CubeSat：第二次尝试远程飞行......
本文介绍了悉尼大学 ARC 立方体卫星、无人机及其应用培训中心 (CUAVA) 开发的 6U 立方体卫星任务。CUAVA-2 是继 CUAVA-1 任务之后的第二个立方体卫星项目，它借鉴了前一个任务的经验教训。CUAVA-1 是 CUAVA 发射的第一颗卫星，它携带了用于地球观测目标和技术演示的第一代有效载荷，但遇到了通信困难。对 CUAVA-1 进行了故障根源分析，以指导 CUAVA-2 的设计。CUAVA-2 卫星集成了 GPS 反射测量有效载荷，用于远程海况测定。它还包括一个高光谱成像仪，用于沿海和海洋、农业和林业环境、城市地区、水灾害评估和矿产勘探，以及用于技术演示和空间天气研究的二次有效载荷。本文讨论了 CUAVA-1 的故障分析结果、经验教训和设计输入，展示了它们与计划于 2024 年 2 月发射的 CUAVA-2 卫星的集成。
可再生动态虚拟发电厂的分散强化控制使其能够提供辅助服务：实现净零目标的尝试
摘要 本文介绍了基于内部模型控制 (IMC) 的可再生动态虚拟电厂 (DVPP) 的分散强化控制，以便将其集成到电力系统中，替代基于燃料的传统发电机。如果不为电力系统提供额外的辅助服务 (AS)，就不可能实现这种朝着净零目标发展的电网整合，因为传统的 AS 会随着传统发电机的退役/替换而失效。从技术角度 (即 TDVPP) 介绍 DVPP 的理论，包括为 DVPP 集成制定广义控制目标 (期望规范)。解决方法包括两个步骤：(1) 分解期望规范和 (2) 分散强化控制以匹配分解后的规范。DVPP 集成的理论和解决方法以广义的方式介绍，使 DVPP 能够提供多个 AS，但本文的案例研究仅限于频率控制 AS (FCAS)。该研究是在“西部系统协调委员会 (WSCC)”测试系统上进行的，该系统通过用可再生 DVPP 取代最大的火力发电机，尝试实现净零目标，确保电网的运行或动态安全。
关于恐怖分子谋杀和企图谋杀英国士兵的调查信息
亲爱的 XXXXXXXX 感谢您 4 月 28 日发来的电子邮件，要求提供以下信息：在“旗帜行动”（1969 年 - 2007 年）期间，皇家宪兵特别调查科是否参与调查北爱尔兰恐怖分子（无论是在职还是下班后）谋杀和企图谋杀英国士兵的事件，还是这些调查仅由皇家阿尔斯特警局进行？如果皇家宪兵特别调查科参与其中，皇家阿尔斯特警局或皇家宪兵是否在此类调查中占主导地位？我将您的来信视为根据《2000 年信息自由法》（FOIA）提出的信息请求。国防部现已完成对信息的搜索，我可以确认，您请求范围内的信息已被保存，并已提供如下：“[皇家宪兵]调查小组收到的所有涉嫌犯罪的证据都将转交给皇家阿尔斯特警局采取行动。”根据第 16 条（建议和协助），您可能希望注意到 SIB 协助了皇家阿尔斯特警察，后者保留了调查的主导权，并从 1972 年起向检察长 (NI) 提交报告。因此，皇家阿尔斯特警察将对英国士兵的谋杀/谋杀未遂事件进行调查，但皇家宪兵特别调查处可能支持他们的调查。如果您对这封信的内容有任何疑问，请首先联系本办公室。如果您想投诉您的请求的处理方式或此回复的内容，您可以通过联系信息权利合规团队（地址：Whitehall, SW1A 2HB, MOD Main Building, Ground Floor, SW1A 2HB，电子邮件：CIO-FOI-IR@mod.gov.uk）申请独立内部审查。请注意，任何内部审查请求都应在收到此回复之日起 40 个工作日内提出。如果内部审查后您仍不满意，您可以根据《信息自由法》第 50 条的规定直接向信息专员提出投诉。请注意，信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式：信息专员办公室，Wycliffe House, Water Lane, Wilmslow, Cheshire, SK9 5AF。有关信息专员的职责和权力的更多详细信息，请访问专员网站 https://ico.org.uk/。此致，XXXXXXXX 陆军政策与秘书处
塑造能源转型学习型社区的首次尝试
摘要。学习社区 (LC) 可以看作是一个有前途的概念，可以塑造专业发展，从而增强能源转型的创新。然而，由于 LC 的设计取决于参与组织的需求和他们想要解决的问题，因此没有可用于塑造 LC 的通用蓝图。因此，本研究旨在找到以下问题的答案：应如何设计能源转型的 LC 以支持参与者的专业发展并激发创新？首先，在安装行业的八家中小企业进行了文献研究和需求评估，从而形成了 LC 原型。然后在四个不同的 SME 中测试了 LC 原型，最终为安装行业提供了一个 LC 原型，以刺激专业发展和创新。
试图验证电子竞技的积极影响：专注于集中和认知技能
摘要这项研究的目的是根据在电子竞技活动之前和之后测得的脑波阐明认知技能和浓度之间的关系。参与者是属于电子竞技俱乐部的二十名男性大学学生（平均年龄±21.40，SD = 1.65）。起初，参与者被放置在简单的脑电图（EEG）上，并测量了他们在基线时的心理状态两分钟。之后，进行了Stroop颜色Word测试（SCWT），以在电子竞技任务之前测量其认知技能（执行功能）。此外，在电子竞技任务之后，再次进行了SCWT。为了检查电子竞技任务期间的浓度程度，这项研究采用了一个简单的带型脑电图，该脑电图仅测量国际10-20系统定义的FP1点。因此，这项研究表明，在电子竞技任务之前和之后，认知技能（执行功能）可能会得到改善，并且在电子竞技比赛中可能会出现集中度。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
使用套筒阵列
，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213年，美国B生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，15213年，美国C认知神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213 Erlangen-Nürnberg, Erlangen, 91052, Germany e Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 f Neuroscience Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 g Medical Devices and Neuromodulation Group, Battelle Memorial Institute, Columbus, OH, 43201, USA h Department of Physical Medicine and宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学康复，美国15213，I人类工程研究实验室，弗吉尼亚州卓越中心，退伍军人事务系，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，J。这项工作。 m这些作者分享了高级作者的角色。 通讯作者：，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213年，美国B生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，15213年，美国C认知神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213 Erlangen-Nürnberg, Erlangen, 91052, Germany e Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 f Neuroscience Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 g Medical Devices and Neuromodulation Group, Battelle Memorial Institute, Columbus, OH, 43201, USA h Department of Physical Medicine and宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学康复，美国15213，I人类工程研究实验室，弗吉尼亚州卓越中心，退伍军人事务系，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，J。这项工作。 m这些作者分享了高级作者的角色。 通讯作者：，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213年，美国B生物工程系，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，15213年，美国C认知神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡神经基础，宾夕法尼亚州匹兹堡，15213 Erlangen-Nürnberg, Erlangen, 91052, Germany e Department of Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 f Neuroscience Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 g Medical Devices and Neuromodulation Group, Battelle Memorial Institute, Columbus, OH, 43201, USA h Department of Physical Medicine and宾夕法尼亚州匹兹堡大学匹兹堡大学康复，美国15213，I人类工程研究实验室，弗吉尼亚州卓越中心，退伍军人事务系，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州匹兹堡，J。这项工作。m这些作者分享了高级作者的角色。通讯作者：
修订后的 DON 指南，用于标记包含个人身份信息 (PII) 的文件 1. 隐私信息是受控非机密信息 (CUI) 的一个类别。有八个定义的隐私子类别（本指南后面列出）。您会注意到，在国防部和 DON 指南中，“类别”和“子类别”这两个术语可互换使用。本指南为包含 PII 的以下文档类型提供标记说明：电子邮件、备忘录、电子表格、简报和演示文稿。本指南不试图为 DON 表格、海军消息或其他类别的 CUI 提供标记说明。请联系这些程序以获取指导。
2.标记包含 PII 的电子邮件和文档的程序已更改。隐私标记“仅供官方使用 (FOUO) – 隐私敏感。任何滥用或未经授权的披露都可能导致民事和刑事处罚”将不再使用，并且包含 PII 的文档将按照以下指南进行标记。过去许多人通过创建电子邮件模板将上述 FOUO 隐私声明或类似内容添加到他们所有的电子邮件中，无论电子邮件是否包含 PII。不应该这样做。没有等效的 CUI 声明。需要明确的是，上述隐私标记和“FOUO”本身不再是有效标记，不应使用。如果文档不包含 CUI，则不应将其标记为“CUI”。如果使用 CUI 标记，您应该能够识别文档中的特定 CUI。3.所有包含 PII 的文档的一般规则是在文档顶部或“横幅”上标记“CUI”，在底部或“页脚”上标记“CUI”。此外，电子邮件主题行也应标记为“CUI”。请勿在“CUI”标记中添加其他描述性措辞。例如，请勿使用“CUI-Privacy”、“CUI-PII”或类似的修饰符。请勿返回并重新标记现有（即 CUI 之前的程序或遗留文档）。如果使用这些“旧”文档中的信息创建新文档，则根据 CUI 程序标记政策标记新文档。4.除了在文档顶部和底部用“CUI”标记外，还需要在文档第一页底部的“CUI”横幅和页脚标记内添加 CUI“指定指示块”。国防部指导指示该块位于页面的右下角。这并不总是可行的。重要的是该块存在。该块包括组织、办公室、CUI 类别、传播信息和 POC 信息。请参阅下面的 CUI 资源，了解如何创建和使用 CUI“指定指示块”。