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使用谱聚类检测黎曼流形上的 BCI 的 EEG 异常值
摘要 — 自动检测和去除脑电图 (EEG) 异常值对于设计强大的脑机接口 (BCI) 至关重要。在本文中，我们提出了一种新的异常值检测方法，该方法适用于样本协方差矩阵 (SCM) 的黎曼流形。现有的异常值检测方法存在错误地将某些样本拒绝为异常值的风险，即使没有异常值，因为检测基于参考矩阵和阈值。为了解决这一限制，我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 基于提出的相似性度量将 SCM 聚类为非异常值和异常值，从而检测异常值。这考虑了空间的黎曼几何，并放大了非异常值簇内的相似性并削弱了非异常值和异常值簇之间的相似性，而不是设置阈值。为了评估 RiSC 的性能，我们生成了受不同强度和数量的异常值污染的人工 EEG 数据集。比较 RiSC 与现有异常值检测方法之间的 Hit-False (HF) 差异，证实 RiSC 可以显著更好地检测异常值 (p < 0.001)。特别是，对于异常值污染最严重的数据集，RiSC 对 HF 差异的改善最大。
SERC区域可靠性计划
可靠性问题指导委员会（RISC）1建议NERC董事会（董事会），并为对BPS的可靠性具有战略重要性的问题提供关键的见解，优先事项和高级领导力。此外，RISC建议NERC委员会，NERC员工，监管机构，区域实体和行业利益相关者，以建立对解决新兴可靠性问题的解决方案的范围，优先级和目标的共同理解。RISC为ERO Enterprise 2和行业提供了指导，将资源有效地集中在关键问题上，以提高BPS的可靠性。本ERO可靠性风险优先级报告（2023 RISC报告）提出了RISC继续工作的结果，以策略性地定义和将风险确定为BPS的可靠运作，从而向董事会提供有关NERC，ERO Enterprise和行业应采取可靠性并增强可靠性并管理这些风险的方法的建议。
医疗保健和公共卫生风险识别和场地关键性工具包参考指南
医疗保健和公共卫生 (HPH) 风险识别和场地关键性 (RISC) 工具包提供了一套全风险风险评估方法和一套自我评估工具，可供 HPH 部门内的公共和私人组织使用，以指导应急准备计划、风险管理活动和资源投资。RISC 工具包以易于遵循的指导格式为该部门的所有者/运营商提供客观、权威的数据和国家认可的基于标准的评估标准。通过风险评估流程，用户可以识别他们面临的威胁和危险，衡量其运营对中断的脆弱性，并估计实际威胁和危险造成的潜在后果。使用 RISC 工具包可以实现一致、可重复和客观的风险评估，这有助于指导决策并创建更具弹性的医疗保健系统。
Sidhu, N. S.、Pathy, T. L. 和 Likhithashree, T. R. 2025. MicroRNA 生物发生、机制及其在作物改良中的作用概述。Vigyan Varta
与编码基因类似，miRNA 由 RNA 聚合酶 II 从 miRNA/MIR 基因转录成长的初级转录本，称为初级/pri miRNA（图1）。此后，pri-miRNA 被 RNaseIII 样酶（称为 DICER-LIKE (DCL 1)）与其他蛋白质一起切割成前体/前 miRNA。这些前 miRNA 进一步由 DCL1 加工成 20-24 个核苷酸长的 miRNA：miRNA 双链体。然后，双链体在 3' 端被 HUA 增强子 1 甲基化，并通过 EXPORTIN-5 输出到细胞质中。然后将双链体加载到含有 ARGONAUTE (AGO) 蛋白的 RNA 诱导沉默复合物 (RISC) 中。来自 miRNA：miRNA 双链中只有一条 RNA 链被加载到 RISC 上，而另一条链被小 RNA 降解核酸酶降解。最后，加载的 miRNA 将 RISC 靶向其互补的 mRNA，因此，根据其与目标 mRNA 的互补程度，它可能导致两种结果。如果 miRNA 与目标 mRNA 高度同源，则可能导致 mRNA 的位点特异性裂解，而与目标 mRNA 的弱碱基配对则导致翻译抑制（图1）。
在黎曼流形上对复杂 EEG 数据分布进行建模，以实现异常值检测和多模态分类
摘要 — 目的：近年来，黎曼几何在脑机接口 (BCI) 中的应用势头强劲。为黎曼 BCI 提出的大多数机器学习技术都认为流形上的数据分布是单峰的。然而，由于高数据变异性是脑电图 (EEG) 的一个关键限制，因此分布可能是多峰的而不是单峰的。在本文中，我们提出了一种新颖的数据建模方法，用于考虑 EEG 协方差矩阵的黎曼流形上的复杂数据分布，旨在提高 BCI 的可靠性。方法：我们的方法黎曼谱聚类 (RiSC) 使用基于测地距离的相似性测量的图来表示流形上的 EEG 协方差矩阵分布，然后通过谱聚类对图节点进行聚类。这允许灵活地在流形上对单峰和多峰分布进行建模。可以以 RiSC 为基础设计异常值检测器（即异常值检测黎曼谱聚类 (oden-RiSC)）和多模态分类器（即多模态分类器黎曼谱聚类 (mcRiSC)）。odenRiSC/mcRiSC 的所有必需参数均以数据驱动的方式选择。此外，无需预设异常值检测阈值和多模态分类模式数。结果：实验评估表明，odenRiSC 可以比现有方法更准确地检测 EEG 异常值，并且 mcRiSC 的表现优于标准单模态分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：odenRiSC/mcRiSC 有望使实验室外的真实 BCI 和神经人体工程学应用更加稳健。意义：RiSC 可以用作稳健的 EEG 异常值检测器和多模态分类器。
英国基岩测绘规范和指南...
gov.bc.ca › nr-laws-policy › risc PDF 1997 年 5 月 15 日 — 1997 年 5 月 15 日 数字副本可在互联网上获取： ... 基岩地图的数据可靠性指数图是 ...飞行（或悬停）的飞机。
土壤调查方法 - 不列颠哥伦比亚省 - Gov.bc.ca
gov.bc.ca › nr-laws-policy › risc PDF 1995 年 1 月 15 日 — 1995 年 1 月 15 日 数字副本可在互联网上获取：... 4.5 地图和数据可靠性。... 在这种情况下，土壤的上限是空气或浅水，...
C4/陶瓷球栅阵列互连技术
�� l, f = Ton - Toff；实验室、现场 fl, f = 热循环频率；循环次数；实验室、现场每天必须至少 6 次 Qc = 芯片功率，W Θ jc = 芯片结至外壳电阻，°C/W Θ jl = 芯片结至引线（即球）电阻，°C/W Θ ja = 芯片结至环境电阻，°C/W 简介 PowerPC 603 和 PowerPC 604 RISC 微处理器 可扩展的 PowerPC™ 微处理器系列（图 1）由 Apple、IBM 和 Motorola 联合开发，被设计用于高性能、高性价比的计算机（包括笔记本电脑、台式机、工作站和服务器）。PowerPC 微处理器系列包括从 PowerPC 601™ 微处理器到 PowerPC 620™ 微处理器。PowerPC 603 微处理器是 PowerPC 精简指令集计算机 (RISC) 架构的低功耗实现。
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。
巴西里约热内卢大都会区的蓝色经济
蓝色经济是里约热内卢州和大都会区经济增长的重要推动力，约占该州 GDP 的 27-44%，其活动高度集中在大都会区。州政府目前正在实施多项蓝色经济政策，包括国家海洋经济政策、蓝色经济管理项目以及促进蓝色创新和瓜纳巴拉湾良好治理的计划。然而，需要解决与政策制定、连贯性和实施相关的差距，以释放大都会区更具弹性、包容性、可持续性和循环性（RISC 防护）的蓝色经济的潜力。基于与国家环境和可持续发展秘书处以及来自公共、私营和非营利部门的 100 多个利益相关者的政策对话，本政策文件分析了州和大都会区蓝色经济的现状，确定了主要的治理差距，并建议制定一项行动计划，以在里约热内卢大都会区实现 RISC 防护的蓝色经济。