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十英里溪河岸修复项目
本报告介绍了由州水资源控制委员会 (SWRCB) 使用 319h 资金 (SWRCB #D2013114) 资助的四个 Tenmile Creek 生物工程项目的设计基础，并且正在寻求加州鱼类和野生动物部 (CDFW) 的资助。Tenmile Creek 保护和恢复行动计划 (Higgins 2020) 确定了河岸恢复的优先事项，前四项被列入 2019 年 12 月成功的鳗鱼河恢复项目 (ERRP) 拨款提案中。项目选择标准是可以预防的沉积物污染量以及发生河岸溃坝的河段对《濒危物种法》列出的太平洋鲑鱼物种的重要性。由于新冠疫情，该项目直到 2021 年 4 月才开放。BioEngineering Associates 制定了 Mill Creek、Streeter Creek 和 Cahto Creek 两个地点的修复项目计划，并于 2022 年 3 月完成。水文评估报告 - Tenmile Creek 河岸侵蚀防治和河岸修复项目由 Thomas Gast Associates 环境顾问于 2022 年 4 月完成。该项目于 2022 年 8 月获得了北海岸区域水质控制委员会小型栖息地修复项目的资格，以代替 401 许可证，但 CDFW 不允许根据《栖息地修复增强法》第 1653 条颁发许可证，因为他们认为这些项目有太多岩石，而且更多的是护岸工程而不是鱼类栖息地项目。国家海洋渔业局 (NMFS) 还表示，使用的岩石量超过了他们对区域修复计划生物意见 (PBO) 覆盖的标准。 2023 年 7 月 26 日，在与 CDFW 进行实地会议后，根据 CDFW 的意见制定了该项目的新概念设计，ERRP 寻找一家合格的公司来制作 100% 工程设计。Stillwater Sciences (Stillwater) 被选中开展这项工作。CDFW 还要求对项目失败时大木材 (LW) 可能造成的损害进行风险分析，并创建了 Tenmile Creek 生物工程项目 (319h #D2013114) 大木材风险评估 (Higgins 2023)。生物工程协会负责人 Evan Engber 于 2023 年退休，SWRCB 允许 ERRP 聘请 Native Ecosystems, Inc. 和 Edwards Engineering 进行施工。2023 年水年 12 月和 1 月的洪水导致 Tenmile Creek 河道发生重大变化，包括扩大目标侵蚀河岸地点。项目规模的扩大导致需要增加预算，这将超过 319 小时项目 80 万美元的上限。ERRP 已要求 SWRCB 增加资金，以完成两个 Cahto Creek 站点和 Streeter Creek 站点的规划和建设，同时正在向 CDFW 寻求资金，以支付 Mill Creek 上第四个站点的建设费用。该项目原计划于 2022 年旱季开工，但由于多次延误，目前计划于 2024 年 7 月 15 日至 10 月 15 日开工。
评估ERN和FRN鲁棒性对跨课程可变性
简介：大脑计算机界面（BCI）是允许用户明确或隐式与计算机相互作用的设备（Clerc等，2016）。许多BCI是基于脑电图（EEG）的，在神经基础学中，BCI可用于检测用户的心理状态。然而，基于脑电图的精神状态估计管道仍未达到具有信号非平稳性的理想分类率，包括跨课程可变性（Saha＆Baumert，2020）。因此，提出了使用与EEG提取的错误相关电位（ERRP）通过一种反馈回路来帮助改善BCI算法的（Chavarriaga等，2014）。事件相关电位（ERP）已显示出比光谱特征更强大的时间效应（Roy等，2016），并且误差势（ERRP）也可能证明是如此。这些错误的形状为两个额中央ERP：错误委员会和反馈相关的消极情绪的与错误相关的负面关系（ERN）（FRN，又称奖励积极性-REWP）用于负反馈观察。阳性顶部成分伴随着这些峰：分别是误差阳性（PE）和P300（Chavarriaga等，2014）。这些潜力也通过观察出人意料和/或错误的系统作用引起（Somon等，2018）。Chavarrigia和Millán（2010）开始研究ERN和FRN的稳定性，并表明它们会随着时间的流逝而保持稳定。但是，没有研究某些因素。这项研究的初步结果打算通过两种方式扩展这些结果：首先，我们评估了在三个单独的课程中呈现ERN和FRN对ERN和FRN的一致性的影响，相隔一周；然后，我们观察到执行和反馈相关的错误随着时间的推移的稳定性。
年度绩效计划2023/2024
DPME确保通过评估Offife的头部收到的反馈对通过一线监视访问产生的证据进行测试。DPME正在积极进行政府服务的一线监控。最近，DPME的一线监测支持团队密切监视了社会救济计划的实施，例如向有益的社会赠款分配社会赠款，食品套餐的供应，水到需要的地区。该团队还访问了许多医疗机构，以评估他们准备处理Covid-19相关病例的准备状态，然后再孵化和推出疫苗。为支持ERRP，该部门还访问了许多战略经济发展，以评估实施和影响社会的进展。
用于检测主动矫形器装置引入的误差的 EEG 和 EMG 数据集
外骨骼和矫形器经常用于促进运动障碍患者的肢体运动，因为它们可以使用脑电图 (EEG) 信号整合镜像疗法等经典治疗方法（Kirchner 等人，2013 年；Kirchner 和 Bütefür，2022 年）。除了触发外骨骼辅助外，EEG 还可用于推断运动意图（Kirchner 和 Bütefür，2022 年），这已被证明对于成功的神经康复至关重要（Noda 等人，2012 年；Hortal 等人，2015 年）。此外，EEG 还可用于推断人类观察或与之交互的机器人行为的主观正确性，正如 Iturrate 等人（2015 年）和 Kim 等人（2017 年、2020 年）在多篇论文中所证明的那样。为了验证辅助设备的正确性，深入了解患者感受到的支持水平非常重要。具体而言，必须评估患者是否感觉到机器人辅助系统所犯的错误。对于某些辅助设备，支持可以通过视觉观察到，并且可以根据从 EEG 信号中检测到的 ErrP 验证和调整主观正确性（Batzianoulis 等人，2020 年）。但是，对于患者佩戴的机器人，例如主动外骨骼或主动矫形器（Kirchner 和 Bütefür，2022 年），患者可能看不到但能感觉到不正确的行为。因此，研究外骨骼或矫形器中不正确行为的触觉检测是否会引发与视觉观察到的行为类似的事件相关电位 (ERP) 是有意义的。这些信息可用于纠正患者感知到的不正确行为[有关此已发布数据集的初步结果以及关于利用不同模式传输错误信息的进一步讨论，请参阅 Kim 和 Kirchner (2023)]。在脑电图研究中，当观察到错误行为（Iturrate 等人，2010 年；Kim 和 Kirchner，2013 年）、收到指示错误事件的反馈（Holroyd 和 Coles，2002 年）或在交互过程中发生错误（Kim 等人，2017 年）时，就会引发所谓的错误相关电位 (ErrP)。Chavarriaga 等人 (2014 年) 对此进行了全面的综述。此外，通过检测 ErrP 从脑电图中推断错误具有挑战性，因为它需要对相关模式进行异步分类（Kim 等人，2023 年）。这种异步分类通常会导致大量假阳性，因为与系统的交互时间较长或任务执行时间延长（Omedes 等人，2015 年；Spler 和 Niethammer，2015 年；Lopes-Dias 等人，2021 年）。在大多数研究中，视觉刺激用于诱发错误相关电位 (ErrPs)（例如，van Schie 等人，2004 年）。虽然一些研究
基础设施发展法案：国家投资战略
CIS 旨在通过以下方式实现这一目标：(i) 催化新的投资模式以解决当前的投资不足问题；(ii) 吸引优质绿地投资进入南非；(iii) 确定将加速对 GDP 贡献的高影响力和高增长行业；(iv) 支持现有行业并发展新行业；(v) 通过提高政策确定性来巩固和加强已确定的优先领域的现有能力；(vi) 确定干预领域，同时调动资源并改善机构协调。CIS 的重要基础是国家民主党、国家经济复苏和重建计划 (ERRP)、重新构想的工业战略 (RIS)、行业总体规划和国家基础设施计划 (NIP) 2050 中阐明的愿望和目标，并与之保持一致。
通过脑电图诱导的机械臂自主游戏教学...
摘要 — 本文讨论了一个简单的室内游戏，玩家必须将球穿过固定在可变云台平台上的环。这项研究的动机是通过机械臂学习有经验的玩家的游戏动作，以便随后由机器人训练年幼的儿童（受训者）。机器人学习玩家在不同游戏状态下的游戏动作，这些动作由环的云台方向及其相对于玩家的径向距离决定。有经验的玩家/专家的动作由六个参数定义：玩家右臂的三个连接坐标和给定投掷中球的三维速度。这里采用强化学习来调整概率学习自动化的状态动作概率矩阵，该矩阵基于玩家因成功（或失败）将球穿过给定环而获得的奖励（或惩罚）分数。混合脑机接口 (BCI) 用于检测玩家游戏动作中的失败，通过在运动执行后自然唤醒错误相关电位 (ErrP) 信号，由运动想象指示。在运动想象后没有 (存在) ErrP 的情况下，系统认为玩家的尝试是成功 (失败)，从而根据各个游戏实例的成功/失败调整学习自动机中的概率。在状态动作概率矩阵收敛后，将其用于规划，其中选择与自动机中给定状态下最高概率相对应的动作进行执行。机器人可以使用具有收敛概率分数的学习自动机自主地训练儿童游戏。进行的实验证实，当环放置在距离机器人 4 英尺的中等距离时，机器人手臂在运动执行阶段的成功率非常高 (超过 90%)。索引词——脑机接口、强化学习、游戏、事件相关电位、事件相关去同步/同步。
南非绿色氢能 TVET 生态系统公正转型战略框架
在这个历史关头，技术职业教育与培训 (TVET) 生态系统作为社会经济变革工具的作用，对于应对当前挑战可能比以往任何时候都更为重要。科学、技术和创新 (STI) 的飞速发展使教育系统不堪重负，并努力跟上迅速变化和不确定的学习环境。STI 是实施经济重建和复苏计划 (ERRP) 的强大变革驱动力，预计它将通过几项优先干预措施为建设可持续、有弹性和包容的经济奠定基础。例如，过渡到一个公正和包容的绿色氢能 TVET 生态系统，培育横向技能共享，促进经济福祉和生态复原力，将需要一个有利的环境、合作、投资和创新，以应对五大全球转变和当地挑战。
2020/21 – 2024/25 战略规划
随着我们推动 CHIETA 向 2030 年愿景转型，即成为教育和培训领域的创新领导者，我们以成果为导向的战略规划方法仍然侧重于通过技能发展工作为可持续生计做出最大贡献。通过认真履行经济重建和复苏计划 (ERRP) 赋予我们的职责，我们需要为扭转 COVID-19 的影响做出贡献，这进一步扩大了我们的作用。我们将在国家技能发展计划 (NSDP) 的八个成果范围内履行职责。NSDP 支持围绕性别和青年发展、中小型企业发展以及协助在行业价值链中培养新的黑人企业家的转型要务。此外，它还寻求通过与 TVET 学院、公共和私人服务提供商以及整个行业建立强有力的合作伙伴关系，增加获得培训和发展机会的机会以及就业能力。
中央药物管理局年度报告2023/24 ...
服务提供商从采矿许可系统的设计开始。在中期期间对计划绩效的解释1：管理绩效信息部分中所反映的信息与MTSF一致，ERRP。计划1将着重于为线路功能创建有效，有效的战略支持服务，并确保实施国家技能发展（NSD）策略，并填补空置资助的职位，以支持实施战略计划和维持空缺率以下或等于10％的空缺水平。该部门的五年沟通策略将被确定，并将考虑所有DMRE办公室的重新品牌。该计划将继续审查和更新政策和程序，并将其与新的立法处方和最佳实践保持一致。特别重点将放在2022年末开始的新采矿许可系统和基础设施的采购上。
使用人工神经网络从脑电图中检测ereg中风患者的错误相关电位
摘要：已提出了与错误相关的电位（ERRP）作为改善大脑 - 计算机界面（BCI）性能的一种手段，方法是纠正BCI执行的不正确操作或标记数据以连续适应BCI以改善性能。后一种方法可能在中风康复中相关，在这种康复中，通过使用在整个康复过程中持续个性化的广义分类器，可以将BCI校准时间最小化。如果数据正确标记，则可以实现这一目标。因此，这项研究的目的是：（1）对中风的个体产生的单次试验错误，（2）调查测试 - 重测可靠性，（3）比较不同的分类校准方案与不同的分类方法与人工新神经网络（ANN，ANN，ANN，和LINARINAL ANTIFERINAL，LDA）的不同分类方法（人工Neuratial网络）和LDA的含义。25个中风的人在两天的时间里试图执行运动，然后在记录连续脑电图时收到反馈（错误/正确）。脑电图分为时期：errps和nonerrps。根据时间特征或整个时期，将时期与多层感知器ANN分类。此外，将特征与收缩LDA分类。特征是来自感觉运动皮层的ERR和非ERRPS的波形，以改善分类器输出的解释性和解释。测试了三个校准方案：今天，日间和跨参与者。使用日期校准，将90％的数据与整个时期正确分类为ANN的输入；当使用时间特征作为ANN和LDA的输入时，它降至86％和69％。两天之间的测试可靠性较差，而其他校准方案导致准确性在63-72％的范围内，LDA表现最好。个人的损伤水平与分类精度之间没有关联。结果表明，可以在中风的个体中对错误进行分类，但是使用这种方法最佳解码需要使用用户和会话特定的校准。使用ERRP/NONERRP波形特征使对分类器输出的生理有意义解释成为可能。结果可能对在BCI中连续将数据进行标记以进行中风康复，从而有可能改善BCI性能。