XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主题的
交叉主题EEG- ...
情感脑部计算机中解码的人类情绪相互交流，由于脑电图（EEG）信号的受试者间变化能力，遭受了重大挫折。现有的ap-praches通常需要收集每个新主题的大量脑电图数据，这些数据非常耗时，用户体验差。为了解决这个问题，我们将脑电图指定为每个主题的私人组件，并共享所有主题的情感组成部分。根据此表示的部分，我们提出了一种用于处理受试者间可变性的插件适应方法。在训练阶段，主题不变的情感表示和源主题的私人组成部分由共享的编码器和私人编码者分别捕获。此外，我们在共享分区和受试者的单个分类器上建立了一个情感分类，以结合这两个部分。在校准阶段，该模型仅需要来自传入目标对象的未标记的脑电图数据来对其私人组件进行建模。因此，除了共享的表演分类外，我们还有另一个管道来通过私人组合的相似性来利用源主题的知识。在测试阶段，我们将共享情绪分类器的预测与通过相似权重调制后的单个分类器的聚合物的预测。在种子数据集中进行的实验性调查表明，我们的模型在一分钟内的校准时间非常短，同时保持了识别精度，所有这些都使人们的情绪更具概括性和可行性。
rahl deletedule muc.dai div>
•自学和研讨会相：将为学生提供在线平台上的阅读列表，新闻文章，播客和视频。这些材料允许学生单独获得有关该主题的第一见解。随附的书面作业以及特定主题的简短演示将有助于他们构建新获得的知识。•小组工作：在核心主题的（专家）输入旁边，学生将学会应用敏捷方法并分组研究其项目。的进度将在研讨会结束前通过项目预告进行评估，以及教师，外部专家的持续反馈以及作为点对点反馈。•介绍技能：将通过在研讨会中提出正在进行和最终结果的要求以及与利益相关者的最终演讲中进一步促进。
Pratibha 通知-申请表-2024-25
这些基础课程的目的是从考试的角度提供重要主题的基础知识，并引导学生自行进一步探索。讲座主题的选择考虑到了各种竞争性考试的综合研究部分。该课程分为 73 个模块、2 个模拟测试和 2 个模拟测试讨论，涵盖历史、经济学、政治学、地理、科学与技术、时事、一般能力和推理以及人格测试的组成部分等广泛领域。
马里兰州学校心理健康响应计划 (MD-...
以下是马里兰州学校心理健康应对计划 (MD-SMHRP) 与国家学校心理健康中心 (NCSMH) 合作提供的培训和专业发展主题列表。欢迎各学区联系 MD-SMHRP，免费获得以下主题的培训、定制以下培训主题以及/或申请其他主题的培训。大多数课程可在一小时内完成，也可根据要求延长至半天或一天。
使用结构性主题建模和弱信号概念
摘要：详细研究与可再生能源有关的学术研究主题的分布是结构化的，以及哪些主题将来可能会受到新的关注，以便科学家为发展可再生能源的发展做出贡献。这项研究使用先进的概率主题建模来通过使用2010 - 2019年的学术摘要来统计地检查可再生能源主题的时间变化，并从未来符号（例如弱信号）的角度探讨主题的属性。在强大的信号中，将最佳的可再生能源整合到电网中的方法非常关注。在弱信号中，对氢，超级电容器和压缩空气储能等大容量存储系统的兴趣显示出很高的增加速度。在不张开但知名的信号中，已经包括了全面的主题，例如可再生能源潜力，障碍和政策。这项研究的方法不仅适用于可再生能源，而且适用于其他受试者。
2021-2024 年性别平等计划
欧盟委员会总司在下一个“地平线欧洲”计划框架下设想，所有公共机构如果想获得研究资金，都必须拥有一份性别平等政策。该文件公开承认性别平等和交叉性的目标、欧洲教育机构的基本价值观和共同价值观，并利用国家和国际网络内形成的关于这些主题的协同效应，指出了实施这些主题的具体行动。
UMBRAE：统一多模态大脑解码
摘要。我们解决了脑驱动研究中普遍存在的挑战，从文献难以恢复准确的空间信息并且需要特定主题的模型这一观察出发。为了应对这些挑战，我们提出了 UMBRAE，一种统一的多模态脑信号解码。首先，为了从神经信号中提取实例级概念和空间细节，我们引入了一种高效的通用脑编码器进行多模态脑对齐，并从后续的多模态大语言模型 (MLLM) 中恢复多个粒度级别的对象描述。其次，我们引入了一种跨主题训练策略，将特定主题的特征映射到一个共同的特征空间。这使得模型可以在没有额外资源的情况下对多个主题进行训练，甚至比特定主题的模型产生更好的结果。此外，我们证明这支持对新主题的弱监督适应，而只需要总训练数据的一小部分。实验表明，UMBRAE 不仅在新引入的任务中取得了优异的成绩，而且在成熟的任务中也优于方法。为了评估我们的方法，我们构建了一个全面的大脑理解基准 BrainHub 并与社区分享。我们的代码和基准可以在 https://weihaox.github.io/UMBRAE 上找到。