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lma- ...
Laban运动分析（LMA）及其工作要素提供了一个概念框架，我们可以通过该框架观察，描述和解释运动的意图。努力属性提供了人们如何移动与运动方式与他人交流之间的联系。至关重要的是要研究努力的感知特征，以验证它是否可以作为支持动画和机器人技术中广泛应用的有效框架，这些框架需要一个系统来创建或感知运动中的表达性变化。为此，我们首先构建了一个五个不同动作的简短视频剪辑的运动数据库：步行，坐下，通过，通过，put，波浪以八种方式进行，与努力元素的极端相对应。然后，我们进行了感知评估，以检查努力元素之间的感知一致性和感知的关联：空间（间接/直接），时间（持续/突然），体重（光/强）和流动（自由/绑定）出现在运动刺激中的空间（持续/突然）和流动性（自由/强）。感知一致性评估的结果表明，尽管
![b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'](/simg/a/a3a16029f985bb8947bb960ec03cd84e9bb71486.webp)
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此函数的问题，在分布式计算方案中，在长度路径的两个末端，输入x和y被给予处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）量子位，可以与其每个邻居进行通信。我们对计算设置脱节所需的回合数量感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset上的一条线\ xe2 \ x80 \ x9d。 Le Gall和Magniez [LM18]引入了线路上的集合脱节，以证明计算Congest模型中任意网络直径的量子分布复杂性的下限。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的局部内存由O（log n）Qubits组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了e \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
b'given x，y \ xe2 \ x88 \ x88 {0，1} n，设置不相交在于确定某些索引i \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 [n]是否x i = y i = 1。我们研究了在分布式计算方案中计算此功能的问题，在该方案中，在长度路径的两个末端将输入X和Y提供给处理器。该路径的每个顶点都有一个量子处理器，可以通过每回合交换O（log n）Qubits来与其每个邻居进行通信。我们对计算设置不相交所需的回合数感兴趣，而恒定概率远离1/2。我们称此问题\ xe2 \ x80 \ x9cset脱节在行\ xe2 \ x80 \ x9d上。集合脱节，以证明在计算模型中计算任意网络的直径的量子分布式复杂性。但是，当处理器在路径的中间顶点上使用的局部内存受到严重限制时，它们只能提供下限。更确切地说，仅当每个中间处理器的本地内存由O（log n）量子位组成时，它们的边界才适用。在这项工作中，我们证明了E \ xe2 \ x84 \ xa6 3 \ xe2 \ x88 \ x9a'
面向多目标的知识引导双重不一致性网络...
谣言传播者越来越多地利用多媒体内容来吸引新闻消费者的注意力和信任。虽然一组谣言检测模型已经利用了多模态数据，但它们很少考虑图像和文本之间的不一致关系。此外，它们也未能找到一种有效的方法来发现帖子内容和背景知识之间的不一致信息。出于谣言更有可能在语义上具有不一致信息的直觉，提出了一种新颖的知识引导的双重不一致性网络来检测带有多媒体内容的谣言。它可以在一个统一的框架中捕获跨模态级别和内容知识级别的不一致语义。在两个公共真实数据集上进行的大量实验表明，我们的提议可以超越最先进的基线。
与属于DEM
阿尔茨海默氏病（AD）是最漫射的神经模型生成性疾病之一，其特征是痴呆症的逐步认知下降。目前在临床研究中使用了几种AD的生物标志物。根据美国国家老化 - 阿尔茨海默氏症协会（NIA-AA），体内脑脊液（CSF）的ABETA和PHOSHPO TAU和淀粉样蛋白/Tau Potitron发射术（PET）的措施，允许在Preplinical和Protient的AD诊断（PET）中，并具有准确的MACINIPAIS（MAC），并具有客观的意义（临床试验的阶段（Albert等，2011； Jack等，2018； McKhann等，2011）。此外，可以通过源自18fluorodeoxyoxyoxyoxyglucose PET（FDG-PET），CSF中的TAU以及颞叶型皮质中脑萎缩的磁共振成像（MRI）的生物标志物来监测AD的进展。除了FDG-PET作为神经和突触完整性的敏感标记所起的间接作用外，上述生物标志物都没有反映AD神经病理学对基于认知过程的神经生理机制的影响。为了填补这一空白，头皮录制的脑电图（EEG）节奏是有希望的，因为它们是无创的，具有成本效益的，并且基于记录
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
Mavenir 的人工智能 (AI) 和分析解决方案组合包括云原生、基于标准且具有资源高效架构的产品，并使用高级算法来解决网络运营商面临的实际问题。在整个网络中，Mavenir 的分析工具套件可帮助运营商整理和可视化网络性能、故障、资源利用率、事件和其他见解，以及近乎实时地进行预测性网络规划和优化，以实现网络自动化。
近实时 RAN 智能控制器 (Near-RT RIC) 通过实施由 Non-RT RIC 派生和分发的策略来补充 Non-RT RIC。Mavenir 的 Near-RT RIC 使用专利技术来唯一地识别用户设备 (UE)，以便进行性能跟踪和控制，同时使用基于标准的 A1 和 E2 接口程序，以每个服务/UE 级别粒度进行操作。它在几毫秒的时间内与 RAN 进行交互，并且能够直接触发切换、载波聚合和双连接等操作。Near-RT RIC 可以调整分布式单元 (DU) 中的调度器参数，以满足 Non-RT RIC 设定的 QoS 目标。
流星时间传递和流星密码
这是以下文章的同行评审版本：hua，y，zhou，s，cui，h，liu，x，zhang，chang，c，c，xu，x，x，x，ling，h＆yang，s 2020，'对电动汽车锂离子电池的不一致和均衡技术的全面审查，国际能源杂志。44，否。14，pp。11059 11087.，该版本以https://dx.doi.org/10.1002/er.5683的最终形式出版，本文可以根据Wiley的条款和条件来用于非商业目的。
言语介导的合作始终与额叶和颞顶叶区域的大脑间同步相关：一项小型回顾和荟萃分析
摘要 合作通常通过口头交流来支持，对我们物种的生存至关重要。最近的研究表明，合作行为与额叶和颞顶叶区域的二元组之间的同步神经活动有关，这与单脑实验室研究的结果一致。然而，这些研究使用了多种合作任务，这引发了一个问题：报告的结果是否可以可靠地与真正动态的、口头支持的合作联系起来。为了确定这些区域中的哪一个（如果有的话）始终跟踪自然的合作行为，我们对已发表的功能性近红外光谱 (fNIRS) 超扫描研究进行了简要回顾和荟萃分析，这些研究考察了参与者进行口头交流时合作互动过程中大脑间同步的发生情况。九篇文章（n=737 名参与者）符合选择标准，并提供了合作期间口头交流过程中大脑间同步的证据，在额叶和颞顶叶区域的全套实验条件下，总体效应大小显著增大，表明这些区域的大脑间神经同步是人类合作行为的基础。总之，我们的研究结果强调了荟萃分析作为一种帮助辨别研究模式的工具的重要性，在这种情况下，荟萃分析揭示了半自然合作行为的神经基础。关键词：大脑间同步、人际神经对齐、超扫描、口头交流、合作、fNIRS
主题：撤销与保护公众健康和环境以及恢复科学应对气候变化不符的部长命令
碳的社会成本 (SCC)、“一氧化二氮的社会成本”(SCN) 和“甲烷的社会成本”(SCM)——统称为“温室气体的社会成本”(SC-GHG)——是这些温室气体在特定年份造成的长期损害的美元估计值。除了制定规则外，SC-GHG 的估计值可以成为评估联邦提议行动的温室气体排放变化对气候影响的有用措施。例如，当一个局/办公室确定货币化的社会经济影响评估是相关的，SC-GHG 协议是量化与提议行动的温室气体排放相关的成本和收益的重要工具，并且与正在考虑的不同替代方案的选择有关。随着关于将 SC-GHG 应用于联邦政府的决策、预算和采购的更多指导的制定，气候工作组将与温室气体社会成本跨部门工作组的代表协调工作。