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闪亮物体、星系和规划理论的主体
规划专业和规划理论被比作“喜鹊”（Sandercock，2000；Barry et al，2018）。这个比喻意味着规划作为一个领域和一套理论的多样性、包容性和多学科性，它必须响应全球社区和地区的复杂需求。同样，规划理论的学生可以被比作喜鹊，收集规划理论的闪亮物体（从他们自己的角度来看是闪亮的），并将它们建成他们自己的研究和自我发展的巢穴。事实上，以规划理论形式呈现的闪亮物体一直在不断变化。在高级规划理论研讨会上，一群新兴学者着手探索这种喜鹊性质。这张海报提供了一组图形表示，展示了博士生和硕士生的个人智力旅程、富有成果的紧张关系、研究工作、实践和生活中的贡献和局限性。学生和导师开始探索规划理论的边界、边缘、谱系、经典、想象、主要符号、参与者、网络和集合。新兴规划学者的观察能告诉我们关于规划理论领域的什么信息？
具有信心意识的主体间迁移学习...
摘要 — 脑电图 (EEG) 的受试者间/受试者内变异性使得脑机接口 (BCI) 的实际使用变得困难。通常，BCI 系统每次使用时都需要一个校准程序来调整模型。这个问题被认为是 BCI 的主要障碍，为了克服它，最近出现了基于迁移学习 (TL) 的方法。然而，许多 BCI 范例的局限性在于它们由首先显示标签然后测量“图像”的结构组成，在受试者到受试者的 TL 过程的许多情况下，包含不包含控制信号的数据的源受试者的负面影响被忽略了。本文的主要目的是提出一种排除预计会对受试者到受试者 TL 训练产生负面影响的受试者的方法，该方法通常使用来自尽可能多的受试者的数据。在本文中，我们提出了一个仅使用高置信度受试者进行 TL 训练的 BCI 框架。在我们的框架中，深度神经网络使用基于小损失技巧的共同教学算法为 TL 过程选择有用的对象并排除嘈杂的对象。我们在两个公共数据集（2020 年国际 BCI 竞赛 Track 4 和 OpenBMI 数据集）上尝试了留一法验证。我们的实验结果表明，选择具有小损失实例的对象的置信感知 TL 可以提高 BCI 的泛化性能。关键词 — 脑机接口、脑电图、运动意象、迁移学习、嘈杂标签
多主体优化确定癌症选择性组合疗法
组合疗法需要通过重新布线冗余途径来治疗已经对单层抗性的晚期癌症患者。由于潜在的药物组合数量，需要采用系统的方法来使用成本效益的方法来确定每个患者的安全有效组合。在这里，我们开发了一种精确的多目标优化方法，用于识别显示最大癌症选择性的成对或高阶组合。患者特异性组合的优先级是基于组合的治疗和非选择性效应所跨越的搜索空间中的帕累托优化。我们在BRAF-V600E黑色素瘤治疗中证明了该方法的表现，在那里，Optimal Solutions预测了vemurafenib批准的vemurafenib的许多共同抑制伙伴，Vemurafenib是一种选择性的BRAF-V600E抑制剂，批准了晚期黑色素瘤。我们通过实验验证了BRAF-V600E黑色素瘤细胞系中的许多预测，结果表明，通过使用成对和第三阶药物组合的MAPK/ERK和其他补偿途径组合，通过将MAPK/ERK和其他补偿途径组合进行组合来改善BRAF-V600E黑色素瘤细胞的选择性抑制。我们的机理 - 不足的优化方法广泛适用于各种癌症类型，它仅作为对成对药物组合的子集的输入测量，而无需目标信息或基因组谱。此类数据驱动的方法可能对超出癌症遗传依赖性范式的功能精度肿瘤应用有用，以优化癌症选择性的组合治疗。
勒索Ursa Cine 12K LF主体 - 技术规格
Blackmagic Ursa Cine 12K LF是数字电影中的一场革命，具有新的大格式RGBW 36 x 24mm传感器，具有较大的照片位置，可容纳16个动态范围。当您拥有要使用自己的相机钻机的现有电影配件时，Ursa Cine 12K LF车身模型是理想的选择。它不包括顶部手柄，底板，电源，电池板和PL镜头安装。它确实配备了可互换的EF镜头安装座，这是一个专用辅助站，带有第二个5英寸HDR LCD触摸屏，内置了ND过滤器以及行业标准Lemo和Fischer连接。Blackmagic Ursa Cine 12K LF主体还包括CFExpress媒体模块，高速10G以太网和WiFi，用于快速媒体上传并同步到闪光云。
人类目标是人工智能（AI）主体的构成要素
4 这是 Bryson 和 Kime (2011) 的观点，他们认为人工智能系统的责任应该由开发者承担。虽然道德责任不是我在这里的主要关注点，但我的观点更广泛地看待人类目标（例如，包括审议的可能性或机构的参与）。
数据主体、数字监控、人工智能和工作的未来
工作场所监控是一种古老的做法，但随着新技术使监控实践更加多样化、普遍和广泛，并提高了雇主监控工人生活各个方面的能力，这种做法变得越来越容易和普遍。新技术创新既增加了雇主可用的监控设备的数量，也提高了这些设备提取、处理和存储个人信息的效率。数字化转型、工作设计实验和新技术确实是压倒性的方法，具有增强在工作场所处理个人数据的潜力。虽然许多活动看起来像是一个令人兴奋和充满可能性的美丽新世界，但必须考虑到工人被跟踪和监控的个人经历。现在，出现了与数据所有权、工作相关监控的权力动态、数据使用、人力资源实践和工作场所压力有关的问题，这些问题涉及所有社会经济阶层。
使用...对脑信号进行主体无关分类
摘要 — 在人类语音脑信号解码研究的活跃研究领域中，可以发现新形式的人与人之间的交流尚未开发的潜力。脑机接口系统可以使用脑电图信号来实现，因为它的临床风险较小，并且可以使用便携式仪器获取。脑机接口系统最有趣的任务之一是从原始脑电图信号中解码单词。在新用户使用脑机接口之前，当前基于脑电图的脑机接口研究通常需要特定于受试者的适应阶段。相比之下，与受试者无关的情况是人们非常希望看到的，因为它允许将训练有素的模型应用于新用户，而无需或几乎不需要预校准。鉴于这一关键特性，重点是创建一个可以在与受试者无关的情况下自适应地使用的高效解码器。我们的建议是在卷积层之间明确应用跳跃连接，以实现层间相互信息的流动。为此，我们在层之间添加了跳跃连接，使互信息在层间流动。然后，编码器的输出通过全连接层，最终表示 13 个类的概率。在本研究中，使用显性语音记录了 16 名参与者的脑电图数据。结果表明，当存在跳跃连接时，分类性能显着提高。关键词–脑机接口，深度学习，脑电图，语音处理
单材料包装：定向PE膜的主体
Lyondellbasell（NYSE：LYB）是全球化学工业的领导者，Lyondellbasell每天都在努力成为我们行业中最安全，最佳运营和最有价值的公司。公司的产品，材料和技术正在推进可持续的食品安全解决方案，获得清洁水，医疗保健和燃油效率的100多个国际市场。lyondellbasell在多样性，公平和包容性方面将高度重视，并在重点是我们的星球，我们经营的社区和未来的劳动力方面进步。公司对其世界一流的技术和客户重点感到自豪。Lyondellbasell加强了其循环性和气候野心和行动，以应对塑料废物和脱碳的全球挑战。有关更多信息，请访问www.lyondellbasell.com或在LinkedIn上关注@lyondellbasell。
人类大脑网络的多模态和多主体模块化组织
人类大脑是一个由解剖学上相互连接的大脑区域组成的复杂网络。自发神经活动受到这种结构的限制，从而产生远程神经元素活动之间的统计依赖模式。结构和功能连接之间的非平凡关系对认知、疾病、发展、学习和衰老提出了许多未解决的挑战。虽然许多研究都集中在解剖和功能网络中边缘权重之间的统计关系上，但人们对它们的模块和社区之间的依赖关系知之甚少。在这项工作中，我们研究并描述了人类大脑解剖和功能模块组织之间的关系，开发了一种新颖的多层框架，扩展了多层模块化优化的经典概念。通过同时将从不同主体估计的解剖和功能网络映射到社区中，这种方法使我们能够对大脑的模块组织进行多主体和多模态分析。在这里，我们研究了静息状态下解剖和功能模块之间的关系，找到了独特和共享的结构。所提出的框架构成了多层网络分析背景下的方法学进步，并为进一步研究临床队列、认知要求高的任务以及发展或寿命研究中的结构和功能网络组织之间的关系铺平了道路。
