XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemthose
为有额外需求的人提供成人社会护理住房战略
6.12 对于精神健康，住房 LIN 数据显示，到 2030 年，伯里将需要为有精神健康需求的人提供额外的 185 张床位/单位的支持性住宿。这包括额外的 233 张自给式支持性住宿床位/单位，而 2030 年所需的共享支持性住宿床位/单位将减少 48 张。在 Pennine Care Foundation Trust (PCFT) 的伯里患者 12 个月期间（18/19）的延迟护理转移 (DTOC) 数据总计延迟 1,858 天。超过 70% 的总 DTOC 天数是由于住房相关问题，其中 15% 等待住宅安置，39% 等待疗养院安置，17% 等待住房安置。使用住房 LIN 数据和 DTOC 统计数据表明，非常需要关注精神健康住房解决方案，既作为医院环境的下一级方案，也作为支持性生活方案。
共同反贩运计划旨在应对人口贩运风险，并为逃离战争的受害者提供支持
早在战前，犯罪组织就已在欧盟与乌克兰边境附近活动。逃离乌克兰的人们所处的脆弱境况进一步增加了贩运者利用人间悲剧谋取经济利益的机会。因此，欧洲刑警组织于 2022 年 3 月 27 日发布了预警通知，提醒成员国注意犯罪网络利用危机招募逃离乌克兰的人员进行性剥削或劳动剥削以及其他目的（例如乞讨或强迫犯罪）的风险 1 。此外，有迹象表明，对人口贩运受害者所利用服务的需求不断增长，无论是线下（例如在提供私人住宿的情况下）还是线上（包括社交媒体和暗网）。无人陪伴的未成年人和从寄养机构撤离的儿童也特别容易受到贩运者的剥削。
一般命令第 1 号主题：在高级负责军官 (SRO) 当局的授权下，针对威斯巴登美国驻军司令部 (USAG-W) 内人员的 COVID-19 公共卫生措施。北约部队地位协定 (SOFA) 第 11 条，1951 年 6 月 19 日；1951 年 6 月 19 日；北约部队地位协定补充协议第 54 条，1998 年 3 月 29 日；10 USC 第 47 章（统一军事司法法典）；HQDA 一般命令第 2008-01 号，一般军事法庭召集机构，2008 年 3 月 11 日；欧洲军队条例 (AER) 10-5，组织和职能，2019 年 12 月 5 日；AER 27-9，平民不当行为，2011 年 11 月 22 日； AER 27-10，军事司法和法律服务，2014 年 8 月 19 日。适用性。本一般命令适用于驻扎、分配、附属和/或出现在 USAG-W SRO 责任区内的军事设施的所有个人，包括士兵、国防部和陆军部文职人员、家庭成员、其他附属人员以及在 USAG-W 军事设施内或寻求进入这些设施的人。本一般命令取代 2022 年 4 月 1 日修订的一般命令 1 号 (GO-1)，直至另行通知。1. 军事目的和必要性声明。本一般命令确定了有损于 USAG-W 内所有人员的良好秩序、纪律、战备、健康和安全的行为，以防止 COVID-19 的传播。限制活动对于保持任务战备状态以及 USAG-W 附属士兵、平民和家属的健康至关重要。
一般命令第 1 号主题：在高级负责军官 (SRO) 当局的授权下，针对威斯巴登美国驻军司令部 (USAG-W) 内人员的 COVID-19 公共卫生措施。北约部队地位协定 (SOFA) 第 11 条，1951 年 6 月 19 日；1951 年 6 月 19 日；北约部队地位协定补充协议第 54 条，1998 年 3 月 29 日；10 USC 第 47 章（统一军事司法法典）；HQDA 一般命令第 2008-01 号，一般军事法庭召集机构，2008 年 3 月 11 日；欧洲军队条例 (AER) 10-5，组织和职能，2019 年 12 月 5 日；AER 27-9，平民不当行为，2011 年 11 月 22 日； AER 27-10，军事司法和法律服务，2014 年 8 月 19 日。适用性。本一般命令适用于驻扎、分配、附属和/或出现在 USAG-W SRO 责任区内的军事设施的所有个人，包括士兵、国防部和陆军部文职人员、家庭成员、其他附属人员以及在 USAG-W 军事设施内或寻求进入这些设施的人。本一般命令取代 2022 年 4 月 1 日修订的一般命令 1 号 (GO-1)，直至另行通知。1. 军事目的和必要性声明。本一般命令确定了有损于 USAG-W 内所有人员的良好秩序、纪律、战备、健康和安全的行为，以防止 COVID-19 的传播。限制活动对于保持任务战备状态以及 USAG-W 附属士兵、平民和家属的健康至关重要。
机器人上肢矫形器的意图检测策略：考虑可用性、日常生活应用和用户评价的范围审查
可穿戴机器人上肢矫形器 (ULO) 是辅助或增强用户上肢功能的有前途的工具。虽然这些设备的功能不断增加，但对用户控制可用自由度的意图的稳健和可靠检测仍然是一项重大挑战，也是接受的障碍。作为设备和用户之间的信息接口，意图检测策略 (IDS) 对整个设备的可用性具有至关重要的影响。然而，这方面及其对设备可用性的影响很少根据 ULO 的使用环境进行评估。进行了范围界定文献综述，以确定已通过人类参与者评估的应用于 ULO 的非侵入式 IDS，特别关注与功能和可用性相关的评估方法和发现及其在日常生活中特定使用环境的适用性。共确定了 93 项研究，描述了 29 种不同的 IDS，并根据四级分类方案进行了总结和分类。与所述 IDS 相关的主要用户输入信号是肌电图 (35.6%)，其次是手动触发器，例如按钮、触摸屏或操纵杆 (16.7%)，以及上肢节段的残余运动产生的等长力 (15.1%)。我们确定并讨论了 IDS 在特定使用环境中的优缺点，并强调了在选择最佳 IDS 时性能和复杂性之间的权衡。通过调查评估实践来研究 IDS 的可用性，纳入的研究表明，主要评估了与有效性或效率相关的客观和定量的可用性属性。此外，它强调了缺乏系统的方法来确定 IDS 的可用性是否足够高以适合用于日常生活应用。这项工作强调了针对用户和应用程序选择和评估用于 ULO 的非侵入式 IDS 的重要性。对于该领域的技术开发人员，它进一步提供了有关IDS的选择过程以及相应评估协议的设计的建议。
本背景说明介绍了 SESAR 解决方案 PJ.02-01-06“基于静态飞机特性的尾流湍流分离（用于离场）”，并总结了为实现该解决方案而开展的研发活动所取得的成果。它（向 SESAR 计划的外部和内部人员）概述了 PJ.02-01-06 的范围、主要运营和性能优势、相关系统影响，并推荐了应在工业化阶段或作为部署一部分开展的其他活动。
RTS3a：在混合跑道运行下，使用优化跑道交付（ORD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4a：在混合跑道运行下，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS4b：在隔离和部分隔离跑道运行下，在使用 CSPR 的双重进近环境中，使用优化分离交付（OSD）工具评估进场静态成对分离（S-PWS-A）加上使用优化分离交付（OSD）工具评估离场静态成对分离（S-PWS-D）的验证； RTS5：验证离场静态成对分离间隔（S-PWS-D）和离场天气相关分离间隔（WDS-D），及其与隔离模式下单跑道离场优化分离交付（OSD）工具的集成（伦敦希思罗机场）； RTS6：验证离场基于静态飞机特性的尾流湍流分离（S-PWS-D），及其与离场优化分离交付（OSD）工具和到达进场天气相关分离（WDS-A）的集成，及其与到达分离交付工具的集成。
在视觉场景显示中突出显示项目的策略，以支持身体有障碍的人进行增强和替代的交流访问
视觉场景显示 (VSD) 是一项较新的创新，它为辅助交流显示提供了一种新范例 [1,2]。传统上，AAC 选择的项目孤立地呈现在纯色背景上，没有上下文，通常按分类类别排列在网格内（例如，不同动物的网格）[6]。与传统的基于网格的显示相比，VSD 在任何时候提供的交流选项数量可能更有限。这种限制是因为 VSD 仅限于场景中自然出现的项目选择。然而，VSD 会在自然发生的环境中（例如，在照片中）呈现符号，并根据物体在场景中的自然位置使用直观的导航系统 [2,7]。此外，即时 (JIT) 编程旨在支持个人的即时交流访问和语言学习，以增强交流成功率 [8]。积极的一面是，VSD 可以即时生成，这意味着它们可以通过嵌入式数码相机轻松捕捉，然后将场景元素指定为交流热点 [9]。简单的过程有助于减少程序员为使用 VSD 的个人构建显示器的需求，从而可能带来更大的参与度 [10]。因此，这些优势意味着 VSD 为处于早期符号发展阶段的儿童 [11] 或患有失语症等疾病的成年人 [12] 提供了许多优于传统网格显示器的优势。因此，重要的是要考虑如何设计 VSD 以支持那些有严重身体障碍的人的通信访问。
评估患有严重身体障碍的人的观点，同时学习BCI控制商业增强和替代性交流范式
抽象的增强和替代性交流（AAC）技术可以为患有严重身体障碍的人提供通信的访问。Brain – Com COM界面（BCI）访问技术可以与现有的AAC访问方法一起使用，以提供通信设备控制。但是，关于单个观点如何随着基于运动的BCI-AAC学习而改变的信息有限。有四个患有ALS的人完成了12个BCI-AAC培训课程，在该课程中，他们在自动的行柱扫描PAT TERN期间通过基于电动机的BCI-AAC进行了字母选择。在每次BCI-AAC培训课程之前和之后，采取了重复的措施，以评估与BCI-AAC Perfor Mance相关的变化，并包括疲劳，挫败感，心理努力，体力劳动，设备满意度和整体设备控制的措施。效率前的水平较低，用于使用BCI-AAC系统。但是，参与者表示不同的
经济通讯 2021/06 自近期经济衰退以来香港的长期失业状况及与以往经济衰退时期的比较
本文回顾香港自近期经济衰退开始以来的长期失业情况，并将其与过去二十多年经济萎缩时期的长期失业情况作比较。香港的长期失业率由2019年第二季（即近期经济衰退前一季）的0.6%飙升至2020年12月至2021年2月的历史新高2.8%。近期经济衰退期间长期失业情况的急剧恶化甚至比以往经济衰退更为严重。这反映出新冠肺炎疫情严重扰乱了广泛的经济活动，导致许多人在短时间内失业，增加了找工作的难度。随着香港经济逐渐复苏和本地疫情逐渐消退，本地劳工市场最近有所改善，长期失业情况开始出现一些改善迹象。这一现象与以往的经验相似，后者的改善通常比前者滞后数月。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。