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普莱森特平原镇公园和娱乐计划
格雷灵土壤 (A1)：这些土壤深厚、沙质且排水过度，分布在近乎平坦至缓坡的冲积平原上。这些土壤具有低至中高的森林生产潜力和低至中等的再造林潜力。在这些土壤上发现的主要树种是杰克、松树和橡树。在这个土壤组中，地下水位波动在离地表 5 英尺以内。灰平-格雷灵土壤 (A2)：这些土壤是排水过度到略微过度的土壤，分布在冲积平原和低冰碛上。它们通常出现在近乎平坦至陡峭的地形上。根据坡度的不同，侵蚀危险从轻微到陡峭不等。这些土壤中的大部分是橡树和山杨树森林。森林生产和再造林潜力从低到中高不等，具体取决于树种和土壤湿度。该土壤区域内有分散的湿点。 Rubicon、Montcalm-Graycalm 土壤 (B-1)：该镇内只有三小片此类土壤。土壤深厚，沙质，排水性略强。土壤位于冲积平原的水平面上。因此，侵蚀风险较小，但随着坡度增加，侵蚀风险会变得严重。森林生产力根据树种不同，从中低到非常高不等。红松和白松具有最高的生产力潜力。目前主要存在的森林类型是山杨和橡树。Crosswell 土壤 (D-2)：这些是排水性中等良好的深沙质土壤。土壤主要位于冲积平原，也在一定程度上位于排水道沿线的低阶地上。土壤位于近水平到缓坡的表面上，侵蚀风险较小。森林生产力各不相同，从低到高不等。白松的再造林率很高。与此类土壤相关的主要树种是低地硬木、山杨、短叶松、橡树和红
人机关系中的价值观演变：将计算主义和神经动力学置于自然的物理优先论中
人工智能及其配套技术机器人有望通过其分析、解释和执行人类行为的能力彻底改变人机关系（电气和电子工程师协会，2017 年）。这些能力在激发人们的兴奋和担忧的同时（Bostrom，2014 年），也引发了人们对指导技术发展的伦理和价值观的反思（Calo，2016 年）。因此，引发价值观演变的因素对于影响技术可能采用的形式至关重要。广义上讲，这些行为被视为在两个层面上运作：（1）通过认识论推断，通常通过神经科学观察——人类就像机器（McCulloch 和 Pitts，1943 年；Fodor，1975 年；Marr 和 Poggio，1976 年；Marr，1982 年；Piccinini，2004 年；Yuste，2010 年）和（2）通过本体论谓词，即作为人类元属性的推断类比——机器就像人类（Hornyak，2006 年；Kitano，2006 年；Sabanovic，2014 年）。由于人工智能设备的设计意图是减少人为干预的负担，它们越来越多地用于满足人类的一系列需求，从低阶运动辅助到高阶计算和社交功能，例如生活辅助伴侣和工作同事（Sabanovic，2014 年）；因此，它们在多个层面上进行类比。尤其是高阶认知的模拟被视为价值归属的驱动因素——在此被理解为权利和道德权利的内在基础（Rothaar，2010），它源于关于技术操作类似于人类认知的本体论推论。也就是说，通过复制这些人类独有的能力，技术中本体论的入侵日益加深，以模拟本体论等价的名义推动价值进化。例如，Breazeale 的 Kismet 机器人不仅探索了促进人机交互所必需的社交手势，还探索了人类社交智能的构建，甚至探索了成为人类的意义（Breazeal，2002；Calo，2016）。因此，模拟挑战了传统的价值等级制度，将人类置于有机体生命的顶端，并为伦理、生物伦理和神经伦理实践奠定基础，这种优先顺序促进了人类的繁荣，同时也限制了对人类的有害干预。
报告名称：农业生物技术年鉴
执行摘要 新加坡的植物生物技术产品开发很少，迄今为止仅限于一个项目。该国没有转基因植物的商业化生产。新加坡是加工食品的大型进口国，其中许多可能来自转基因作物。2021 年，新加坡进口了约 106 亿美元的面向消费者的食品和饮料产品，主要供应国是法国、马来西亚、中国、澳大利亚、英国和美国（来源：贸易数据监测）。新加坡食品局 (SFA) 在其网站上提供了一个链接，列出了总共 64 种转基因作物，这些作物已被批准用作直接食用、配料和进一步加工成为该国其他食品的配料。在新加坡销售的转基因食品必须经过基因改造咨询委员会 (GMAC) 和 SFA 的严格安全评估。评估基于法典原则。SFA 是监管新加坡转基因作物市场准入的国家机构。多机构 GMAC 成立于 1999 年，隶属于新加坡贸易和工业部，旨在为新加坡 GE 产品的研究、开发、生产、发布、使用和处理提供科学建议。希望在新加坡获得 GE 产品市场准入的开发商必须首先向 GMAC 提交安全评估提案。然后，SFA 会考虑 GMAC 的建议（并可能进行进一步的安全评估），然后再做出正式的监管决定。GMAC 最近修订了其关于堆叠事件的规定。截至 2020 年 8 月，GMAC 采用了“高覆盖低”方法，如果堆叠事件的低阶组合源自先前 GMAC 认可的高阶组合，则可免除评估。目前，新加坡没有关于 GE 产品标签的任何具体指南。作为食品标签法典委员会 (CCFL) 的成员，新加坡密切关注国际发展，并与其他 CCFL 成员合作制定可接受的 GE 食品标签指南。新加坡的动物生物技术发展仅限于鱼类孵化技术的研究活动。该国没有商业化动物生物技术生产。如需有关生物技术的更多参考资料，请点击此处获取 2022 年 FAIRS 国家报告的副本。
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
具有无条件能量稳定性的高效线性方案......
29] 及其中的参考文献）。在演化过程中，薄膜/蒸汽界面可能会发生复杂的拓扑变化，如夹断、分裂和增厚，这些变化都给该界面演化的模拟带来了很大困难。[1] 提出了一种相场模型，该模型可以自然地捕捉形态演化过程中发生的拓扑变化，并且可以轻松扩展到高维空间，其中采用了稳定化方案的谱方法。相场方法的思想可以追溯到 [22] 和 [30] 的开创性工作。从那时起，它已成功应用于许多科学和工程领域。相场法使用辅助变量 φ（相场函数）来局部化相并用一层小厚度来描述界面。相场函数在两个相中分别取两个不同的值（例如 +1 和 −1），并在整个界面上平滑变化。在相场模型中，界面被视为过渡层，界面上某些物理量会连续但急剧地发生变化。相场模型可以从变分原理自然推导出来，即通过最小化整个系统的自由能。结果，导出的系统满足能量耗散定律，证明了其热力学一致性，并得到了一个数学上适定的模型。此外，能量定律的存在为设计能量稳定的数值方案提供了指导。相场方法现在已成为研究界面现象的主要建模和计算工具之一（参见[8–13,20,25,26]及其参考文献）。从数值角度来看，对于相场模型，数值近似中的一个主要挑战是如何设计无条件的能量稳定方案，使半离散和全离散形式下的能量都保持耗散。能量耗散定律的保持尤为重要，对于排除非物理数值解至关重要。事实上，已经观察到不遵守能量耗散定律的数值格式可能导致较大的数值误差，特别是对于长时间模拟，因此特别需要设计在离散级别保持能量耗散定律的数值格式。开发用于近似相场模型的数值格式的另一个重点是构建高阶时间推进格式。在一定精度的要求下，当我们想要使用更大的时间推进步骤来实现长时间模拟时，高阶时间推进格式通常比低阶时间推进格式更可取。这一事实促使我们开发更精确的格式。此外，不言而喻，线性数值格式比非线性数值格式更有效，因为非线性格式的求解成本很高。在本文中，我们研究了基于 SAV 方法的线性一阶和二阶时间精确、唯一可解且无条件能量稳定的数值格式，用于解决固态脱湿问题相场模型，该 SAV 方法适用于一大类梯度流 [15, 16]。引入辅助变量的梯度流格式首次在 [23,24] 中提出，称为不变能量二次化 (IEQ) 方法，其中辅助变量是一个函数。SAV 方法的基本思想是将梯度流的总自由能 E (φ) 分为两部分，写为