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pmfl：针对异构任务的部分元元学习及其在现实世界病历上的应用
摘要 - 填充的机器学习是一种多功能且灵活的工具，可利用来自不同来源的分布式数据，尤其是当通信技术迅速发展并且可以在移动设备上收集空前的数据时。联合学习方法不仅利用了数据，还利用网络中所有设备的计算能力来实现更有效的模型培训。然而，尽管大多数传统的联合学习方法在同质数据和任务中都很好地工作，但将方法调整为杂项数据和任务分布既具有挑战性。此限制限制了联邦学习在现实世界中，尤其是在医疗环境中的应用。受到元学习的基本观念的启发，在本研究中，我们提出了一种新算法，该算法是联合学习和元学习的整合，以解决这个问题。此外，由于模型概括的转移学习的优势，我们通过引入部分参数共享以平衡全球和本地学习来进一步改善算法。我们将此方法命名为部分元元学习（PMFL）。最后，我们将算法将其应用于两个医疗数据集。我们表明，我们的算法可以获得最快的训练速度，并在处理异质医疗数据集时获得最佳性能。源代码可在https://github.com/destiny301/pmfl上找到。索引术语 - 填写学习，学习，转移学习，医学，自然语言处理
实时评估基于脑电图的不同任务参与度
1 g.tec 医学工程有限公司，奥地利希德尔贝格 2 健康监测增强现实实验室 (ARHeMLab)，那不勒斯费德里科二世大学，那不勒斯，意大利 3 都灵理工学院电子与电信系 (DET)，意大利都灵 4 约翰内斯开普勒大学计算感知研究所，林茨，奥地利 5 约翰内斯开普勒集成电路研究所奥地利林茨大学 6 萨兰托大学创新工程系，意大利莱切 7 那不勒斯费德里克二世大学电气工程与信息技术系 (DIETI)，意大利那不勒斯 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学管理卫生与创新中心 (CIRMIS)，那不勒斯费德里科二世大学跨部门管理中心9 大学数据与信号处理研究组西班牙加泰罗尼亚维多利亚中央大学，加泰罗尼亚，维多利亚 10 英国剑桥大学精神病学系，剑桥，英国 11 g.tec 医学工程西班牙 SL，巴塞罗那，西班牙 12 共同第一作者 ∗ 应联系的作者。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
为技术丰富的数学环境设计示例生成任务
摘要 本文就如何在设计技术丰富的学习环境时使用例题生成任务来提高学生的数学思维提供了一些见解。本文报告了一个基于设计的研究项目的早期阶段，该项目涉及利用动态数学软件环境和计算机辅助评估系统相结合提供的功能来设计任务和相关反馈。在例题生成任务中，学生被要求生成满足特定条件的例子。本文以 491 名一年级工科学生（选修微积分第一门课程）生成的例子数据为基础，研究了学生对三个例题生成任务的反应模式。作为一种理论视角，本文使用了可能变化的维度和相关的允许变化范围的概念。根据观察到的模式，本文提供了一些设计例题生成任务和相关形成性反馈的指导原则，通过丰富学生的例子空间来培养他们的数学理解能力。例如，本文说明了一些可能具有指导意义的情形，首先要求提供两个例子，然后在要求提供第三个例子之前提供适当的反馈。
用于监督任务的一致视听警报
海上或航空监视系统允许从船舶和飞机恢复和融合信息（类型、位置、速度等）通过显示设备进行交通监控。在这两个领域，运营商的首要任务是通过预防和解决潜在冲突（碰撞风险、故障等）来保证安全。此外，检测异常行为并尽早识别相关威胁（灾难、非法或犯罪活动、污染、恐怖行为等）是所有监视运营商面临的主要挑战。为了执行监控任务，运营商依靠复杂的系统（主要是图形系统）在地图上表示所有流量并执行诸如过滤某些信息或选择元素以获取详细信息等操作 [17]。当系统中集成的一个或多个算法触发事件时，系统还包括视觉或听觉通知和警报 [1,17,22]。与大多数监控活动一样，一个主要问题是操作员的认知超负荷和负荷不足 [15,26]。这种认知负荷问题主要是由于多个屏幕上的信息碎片化，但也是由于任务的动态性质、视觉和听觉干扰以及中断。这种超负荷可能会导致失明或无意失聪 [4]，[20]，当用户过度关注界面上的元素时，这会阻止对视觉通知或声音警报的感知。另一方面，当交通平静时，认知负荷不足的现象会导致警惕性和注意力维持问题，这也会对监控质量产生负面影响，因为操作员可能会错过警报。我们的目标是通过关注冗余模式来重新思考监控声音警报的设计：我们的方法不是将视觉信息和声音警报视为与监控系统分离的实体，而是
将国家预算中的科技任务与越南可持续发展目标的实施结合起来：努力和
- 在项目目标和产出方面与可持续发展目标挂钩：在37个评审项目中，有26个项目的目标和产出与可持续发展目标的实施挂钩，具体方式包括（1）为可持续发展目标的实施提供论据和科学依据；（2）为可持续发展目标提出具体的模型、技术方案和技术（见图）。挂钩程度分为03类：（i）项目仅为可持续发展目标的实施提供数据库和科学论据（5个项目）；（ii）项目提出服务于可持续发展目标的具体模型、技术方案和技术（8个项目）；（iii）项目为可持续发展目标的实施提供论据和科学依据，并提出服务于可持续发展目标的具体模型、技术方案和技术（13个项目）。
果蝇中两个连续学习任务之间相互干扰的遗传解剖
抽象动物可以连续学习不同的任务以适应不断变化的环境，因此具有有效应对任务间干扰的策略，包括主动干扰（Pro-I）和追溯干扰（Retro-I）。已知许多生物学机制有助于学习，记忆和忘记一项任务，但是，仅当学习顺序不同任务的理解相对较少时，才涉及的机制。在这里，我们在果蝇中两个连续的关联学习任务之间剖析了Pro-I和retro-I的分子机制。pro-i比retro-i对任务间隔（ITI）更敏感。它们在简短的ITI（<20分钟）中一起出现，而在ITI中只有Retro-I在20分钟以后保持显着。急性过表达的开瓶器（CSW），一种进化保守的蛋白酪氨酸磷酸酶SHP2，在蘑菇体（MB）神经元中降低了Pro-I，而CSW急性敲低CSW ADACERBATES PRO-I。进一步发现CSW的这种功能依赖于MB神经元的γ子集和下流RAF/MAPK途径。相比之下，操纵CSW不会影响复古I和单个学习任务。有趣的是，调节retro-i的分子对Rac1的操纵不会影响Pro-I。因此，我们的发现表明，学习不同的任务连续触发不同的分子机制来调节主动和追溯干扰。
使用多个 BCI 任务进行 EEG 解码的联合深度迁移学习
摘要 — 深度学习是 BCI 解码的最新技术。然而，它非常耗费数据，训练解码器需要汇集来自多个来源的数据。来自不同来源的 EEG 数据由于负迁移而降低了解码性能 [1]。最近，迁移学习已被建议作为一种补救措施 [2]，[3]，并成为最近 BCI 竞赛（例如 BEETL [4]）的主题，但在组合来自许多受试者的数据时存在两个复杂因素。首先，隐私得不到保护，因为高度个人化的大脑数据需要共享（并在日益严格的信息治理边界上复制）。此外，BCI 数据是从不同来源收集的，通常用于不同的 BCI 任务，这被认为限制了它们的可重用性。在这里，我们展示了一种联邦深度迁移学习技术，即基于我们之前的 SCSN [1] 工作的多数据集联邦分离-公共-分离网络 (MF-SCSN)，它将隐私保护属性集成到深度迁移学习中以利用具有不同任务的数据集。该框架使用来自不同图像任务的不同源数据集来训练 BCI 解码器（例如，一些数据集包含手和脚，而另一些数据集包含单手和舌头等）。因此，通过引入隐私保护迁移学习技术，我们释放了现有 BCI 数据集的可重用性和可扩展性。我们在 NeurIPS 2021 BEETL 竞赛 BCI 任务上评估了我们的联合迁移学习方法。所提出的架构比基线解码器高出 3%。此外，与基线和其他迁移学习算法相比，我们的方法保护了来自不同数据中心的大脑数据的隐私。
将可穿戴传感器和认知启发架构的融合应用于手动装配任务的实时人机工程学分析
将可穿戴传感器和认知启发架构的融合应用于手动装配任务的实时人体工程学分析 Oyekan, J. 1 、Chen, Y. 1 、Turner, C. 2 和 Tiwari, A. 1 1 谢菲尔德大学，Amy Johnson 大楼，自动控制和系统工程系，Portobello Street，谢菲尔德，S1 3JD，英国 2 萨里大学，Rik Medlik 大楼，萨里商学院，吉尔福德，萨里，GU2 7XH，萨里商学院，萨里，英国；摘要：高价值制造系统仍然需要符合人体工程学的密集型手动活动。例如，在航空航天工业中，将管道和电线安装到飞机机翼的密闭空间中仍然是一项手动操作。在这些环境中，工人长时间承受不符合人体工程学的力量和姿势。这会导致肌肉骨骼损伤，严重限制车间的产出，导致生产力下降。使用可穿戴传感器等工具可以提供一种实时跟踪工人人体工程学的方法。然而，需要一个信息处理架构来确保实时处理数据，并以有意义的行动点供工人使用的方式进行检索。在这项工作中，基于自适应控制思维——理性 (ACT-R) 认知框架，我们提出了一种可穿戴传感器的认知架构 (CAWES)；一种可穿戴传感器系统和认知架构