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fMRI数据的解码参数grip -force预期
抽象的先前功能磁共振成像（fMRI）研究表明，前运动和顶脑区域的活性具有即将到来的抓地力强度。但是，尚不清楚如何在电动机执行之前最初表示有关预期的握力强度的信息，然后随后将其转换为电机代码。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。 人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。 使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。 在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。 在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。 此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。 交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。在这项fMRI研究中，我们使用多毒素模式分析（MVPA）来解码有关抓地力强度的信息以及何时在大脑中参数编码的有关抓地力强度的信息。人类参与者执行了延迟的抓地力任务，其中在工作记忆（WM）中，必须在工作记忆（WM）中维持四个提示的握力强度之一，这是在9-S延迟到达前的电动机执行之前。使用探照灯方法和支持向量回归的时间分辨MVPA，我们测试了哪些大脑区域显示出预期的握力强度的多元WM代码。在早期延迟期间，我们观察到在腹侧额叶前皮层（VMPFC）中进行了高度的解码。在晚期延迟期间，我们发现了一个动作特异性大脑区域的网络，包括双侧腔内沟（IPS），左背前皮层（L-PMD）和补充运动区域。此外，还采用了交叉回归解码来测试早期和晚期延迟期之间激活模式的时间概括，并在提示表现和电动机执行过程中使用这些分解。交叉回归解码表明在VMPFC中对提示周期的时间概括以及L-IPS和L-PMD中的运动执行。一起，这些发现表明，抓地力强度的WM表示会发生转换，其中VMPFC编码有关预期的握力的信息，后来在执行前将其转换为L-PIP和L-PMD中的电机代码。
朝着循环经济指标
欧洲环境局（2016年）提议循环经济（CE）是绿色经济模型的核心要素，该模型将废物管理（WM），废物预防和资源效率扩展到人类的福祉和生态系统的复杂性。ce是“一种经济体系，可以通过减少，再利用，回收和回收材料在生产/分配和消费过程中取代'寿命终止'概念”（Kirchherr等人，2017年）。The concept of CE is a crucial theme towards sustainable development (Bockreis and Ragossnig, 2023; D'Adamo et al., 2023a; Zorpas et al., 2021), although the impact of each source of CE value (recycling, renewable energy, repair and reuse) varies across the three dimensions of sustaina- bility (Knäble et al., 2022).可以通过适当的政策（Hartley等，2020）和公司实施的具体项目（Henry et al。，2020）驱动的大规模实施。分析CE上的公司任务陈述，可持续性的主题出现，其次是技术，生产和消费（PC）的主题。然而，在可持续性主题中，社会成分受到较少的关注（Caferra等，2023）。EC的主题与WM密切相关，WM可以从数学模型（Barma et al。，2022; Barma and Modibbo，2022），Local
对工作记忆干扰的自动和努力控制可以通过独特的行为和功能大脑表征来区分
工作记忆 (WM) 中与目标无关的信息可能会在任务期间进入注意力焦点 (FOA) 并引起前摄干扰 (PI)。在本研究中，我们使用 fMRI 测试了有关 WM 中 PI 边界条件的几个假设，使用改进的口头 2-back 任务。操纵物品和诱饵呈现之间的时间距离，以评估假设的 FOA、短期记忆和长期记忆状态之间的潜在差异。PI 存在于最近端的 3-back 诱饵中，但随着诱饵距离的增加而消散，同时大脑中对记忆回忆至关重要的区域（如右前额叶皮层、顶叶皮层和海马体）的激活增加。在重复呈现物品后，PI 降低和 IFG 激活减少，支持了这样一种观点，即排练物品上下文信息的编码减少了干扰控制的需要。此外，通过逐次试验方法发现，无论距离多远，ACC、岛叶、IFG 和顶叶皮层都会随着诱饵试验干扰的增加而活跃起来。当前结果首次证明了认知控制发生了可观察到的转变，包括在解决 WM 中的 PI 时从 FOA 之外回忆任务相关信息的 MTL 区域。
ACFR Miami-Dade固体废物2023
截至2023年9月30日的财政年度，迈阿密戴德县废物管理企业基金的年度全面财务报告（“报告”）已在此提交。在本报告中，引用了“固体废物管理部”，“ DSWM”，“部门”，“废物管理”和“ WM”，仅代表废物管理企业基金的活动。本报告根据佛罗里达州的法规和涵盖该部门废物管理企业基金发行债务的决议发表。根据这些要求，我们发布了该报告的报告，该报告符合美国（GAAP）普遍接受的会计原则，并根据美国（GAAS）普遍接受的审计标准（GAAS）和政府审计标准审计的一家有执照的认证公职会计师事务所的审计标准进行了审核。
采购程序
•与供应商合作，影响其供应链中的可持续性项目产生，以促进避免排放机会。•通过与供应商签约利用可再生能源和可回收材料，再利用和回收内部资产，并增加使用WM再生材料的使用，来交付影响温室气体排放的项目。•向我们的供应链人员提供有关可持续性基础，价值观和承诺的教育，以及减少WM和我们客户的碳足迹的举措•提供有关可持续性的讨论•寻求披露供应商的可持续性信息，从供应商那里披露相关的可持续性信息，利用共享或现有的数据，在该数据中或可用的偏好为创新和供应范围的供应范围和供应范围•确定可用性和企业的可用性•企业范围和创新的范围•企业范围和创新的目标和创新性和创新性和创业能力和创新性和创新性和创新性和创新性。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
QGS/QPS软件的心肌灌注和功能解释和可重复性中的Intera Interabserver变异性
Aim: To assess three different level experienced nuclear medicine specialists' intra- and interobserver variability of semiquantitative visual interpretations of left ventricular (LV) myocardial perfusion, wall motion (WM), and wall thickening (WT) in gated myocardial perfusion single- photon emission tomography (gMPS), and to compare the compatibility between the observers' and coronary angiography (CAG) reports.方法：使用5点灌注量表，WM的6分尺度和WT的4分制来评分每个段。图像由3个观察者分别解释了3次至少一个月的间隔。随后，通过求和相应的分段灌注得分来计算应力（SSS）和REST（SRS）的视觉半定量求和分数。总结得分（SDS）也被计算为SSS和SRS之间的差异。通过将所有相应的分段分数求和，从应力图像中计算出视觉半定量WM和WT分数。结果：在全球灌注评估中观察者的一致性具有统计学意义（71.9-100％）。在所有LAD-SS，CX-SSS，VE RCA-SSS解释中都有一个重大的共识。在3个观察者的3个读数之间有很好的一致性（p = 0.0）。由于全球评估中的高观察者一致性水平，1。的平均值和2。解释（平均1.-2。int。），并与该新值和3。解释进行区域比较。在3个区域SSS解释中达成了重大协议。尽管在LAD动脉领域计算了最低的协议率，但协议水平在统计上是统计的，并且在所有领土上都非常重要。在CX和RCA领土中，协议水平在统计学上是显着的（p <0.05）。结论：灌注解释的观察者间和观察者的一致性水平在全球和区域基础中都很重要。视觉解释和CAG结果之间存在重大一致性，尤其是在CX和RCA动脉领域。在WM评分中，观察者中的观察者和观察者协议高于壁厚分数。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
独角兽、野兔还是乌龟？利用机器学习预测工作记忆训练表现
人们从工作记忆 (WM) 训练中受益的程度存在很大差异。尽管越来越多的研究关注与 WM 训练结果相关的个体差异，但我们仍然缺乏对哪些特定的个体差异以及以何种组合方式导致个体间训练轨迹差异的了解。在当前的研究中，568 名本科生在两周内完成了几种 N-back 干预方案之一。参与者的训练轨迹被分为三种不同的训练模式（高绩效者、中等绩效者和低绩效者）。我们应用机器学习算法来训练二叉树模型，以预测个人的训练模式，该模型依赖于先前文献中已确定为相关的几个个体差异变量。这些个体差异变量包括预先存在的认知能力、性格特征、动机因素、视频游戏经验、健康状况、双语能力和社会经济地位。我们发现我们的分类模型在区分高绩效者和相对较低的绩效者方面表现出良好的预测能力。此外，我们发现开放性和预先存在的 WM 能力是区分高绩效者和低绩效者的两个最重要的因素。然而，对于低绩效者来说，开放性和视频游戏背景是他们学习坚持的最重要预测因素。总之，在培训之前，可以使用参与者的特征来预测个人培训表现，这可以为个性化干预措施的制定提供参考。
使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里，基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合，以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2，主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获，并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射，但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度（2000-2023）中，发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时，才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据，发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上，与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。