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2023 年股东年度报告
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保持忙碌
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Yuhei Nozoe Nozoe高级经理，京都融合有限公司共同...
Yuhei Nozoe是一位充满活力的商业领导者，具有良好的推动收入增长的记录，自2023年10月加入Kyoto Fusioneering（KF）以来，包括欧洲，日本和北美在内的主要市场的战略规划工作和关键谈判。他已经监督了融合工厂技术的业务发展，包括成立国际合资企业。通过他的管理，与加拿大核实验室的合资企业Fusion Fuel Cycles Inc（FFC）正在开发尖端的融合技术，这将导致收入的大量增长。Yuhei的专业知识扩展到知识产权管理，供应链战略和业务发展，以增强KF和FFC在全球市场中的地位。他在全球业务发展和能源和技术领域的大规模交易中带来了十年的经验，以实现他目前在KF的角色。扩大融合工程技术的全球商机
如果前任成员以外的成员死亡，则必须支付福利金......
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探索脑机接口的深度学习和可解释模型之间的权衡
患有大脑或脊髓相关瘫痪的人通常需要依靠他人来完成基本任务，这限制了他们的独立性。一种潜在的解决方案是脑机接口 (BMI)，它可以让他们通过将大脑活动解码为运动命令来自愿控制外部设备（例如机械臂）。在过去十年中，深度学习解码器在大多数 BMI 应用中都取得了最先进的成果，从语音生成到手指控制。然而，深度学习解码器的“黑匣子”性质可能会导致意外行为，从而在现实世界的物理控制场景中造成重大安全隐患。在这些应用中，可解释但性能较低的解码器（例如卡尔曼滤波器 (KF)）仍然是常态。在这项研究中，我们设计了一个基于 KalmanNet 的 BMI 解码器，KalmanNet 是 KF 的扩展，它使用循环神经网络来增强其操作以计算卡尔曼增益。这会导致在输入和动态之间变化的“信任”。我们使用该算法根据两只猴子的大脑活动来预测手指运动。我们将离线（预先记录的数据，n = 13 天）和在线（实时预测，n = 5 天）的 KalmanNet 结果与简单的 KF 和两种具有最先进结果的最新深度学习算法进行了比较：tcFNN 和 LSTM。KalmanNet 在离线和在线模式下取得了与其他深度学习模型相当或更好的结果，依靠动态模型来停止，而更多地依靠神经输入来启动运动。我们通过实施使用相同策略的异方差 KF 进一步验证了这一机制，并且它也接近最先进的性能，同时仍在标准 KF 的可解释范围内。然而，我们也看到了 KalmanNet 的两个缺点。KalmanNet 与现有的深度学习解码器一样具有有限的泛化能力，并且它使用 KF 作为归纳偏差在存在看不见的噪声分布的情况下限制了其性能。尽管存在这种权衡，我们的分析成功地整合了传统控制和现代深度学习方法，以激发高性能且仍可解释的 BMI 设计。
认知康复内容的知识搜索
材料和方法，我们与奥斯陆大学的研究图书馆员一起准备了一个搜索字符串，并在Ovid Medline中进行了搜索。所有<1946年至2024年8月27日。Search strategy 1 Exp Brain Less, Traumatic/ (27142) 2 Exp Stroke/ (184217) 3 Exp Brain Neoplasms/ (177474) 4 Exp Encephalitis/ (55222) 5 (Stroke* or Postal Brain encephalitis* or solvent induced encephalopathy*) (499896)> 6 or / 1-5 (716007) 7认知训练 /（333）8（认知* ADJ3（训练*或练习*））。 TW，KF。（10083）9（双任务adj3（训练*或练习*））。 TW，KF。（481）10（（多模式*或多模式*）ADJ3（训练*或练习*））。 TW，KF。（984）11或/7-10（11342）12 6和11（768）13限制为yr =“ 2019 -Current”（456）搜索提供了768次命中，选择了63篇文章。此外，使用工匠相关的工具共识和学者来查找已发表的文献和所选文章中的答案。然后将这些结果与图书馆员搜索（JAM和SAR）的结果进行了比较。如果您对方法有进一步的疑问，请与作者联系。
Pd/a-Ge 双层生长和生长后退火过程中界面介导固相反应的原位研究
图 2：(a) 在 SIXS 光束线 (SOLEIL) 进行实时研究的实验装置，(b) 入射角为 α i 的掠入射散射几何。指示了反射的 x 射线束。显示了布拉格角 2 θ 处主 Pd(111) 布拉格反射的指向几何。由于掠入射几何，动量转移 q = kf − ki 与表面法线 n 成角度 θ − α i 。ki 和 kf 分别是入射和散射 x 射线束的波矢。通过扫描探测器角度 δ 和 γ 获得 XRD 图。在沉积过程中，2D 探测器监测白色矩形指示的区域。