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背侧流和腹侧流之间及内部白质束的发育
摘要 几十年来，多个科学领域一直在讨论腹侧和背侧视觉流之间的相互作用程度。最近，由于自动化和可重复方法的进步，研究与背侧和腹侧流相关的皮质区域直接连接的几种白质束已成为可能。这组束（此处称为后垂直通路 (PVP)）的发育轨迹尚未描述。我们提出了一种输入驱动的白质发育模型，并通过关注 PVP 的发育为该模型提供证据。我们使用可重复的云计算方法和成人和儿童（5-8 岁）的扩散成像来比较 PVP 的发育与腹侧和背侧通路内的束的发育。PVP 微结构比背侧流微结构更像成人，但比腹侧流微结构更不像成人。此外，PVP 微结构与腹侧流的微结构比背侧流的微结构更相似，并且可以通过儿童在感知任务中的表现来预测。总体而言，结果表明 PVP 在背侧视觉流的发展中发挥了潜在作用，这可能与其在学习过程中促进腹侧流和背侧流之间相互作用的能力有关。我们的结果与提出的模型一致，表明主要白质通路的微结构发展至少在一定程度上与视觉系统内感觉信息的传播有关。
无线棒Lora节点开发套件 - 文档
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基于自动编码器的特征提取到鲁棒的基于SSVEP的BCIS
摘要：对于具有肌萎缩性侧面硬化症（ALS）的受试者，言语和非言语通知受到很大的损害。基于视觉诱发电位（SSVEP）的大脑计算机界面（BCIS）是成功的替代增强通信之一，可帮助ALS与他人或设备进行通信。对于实际应用，噪音的影响大大降低了基于SSVEP的BCI的性能。因此，开发基于SSVEP的强大BCI对于帮助受试者与他人或设备进行交流非常重要。在这项研究中，提出了基于噪声抑制的特征提取和深度神经网络，以开发出强大的基于SSVEP的BCI。为了抑制噪音的影响，提出了一种denoising自动编码器来提取降解功能。为了获得实用应用的可接受识别结果，深层神经网络用于发现基于SSVEP的BCI的决策结果。实验结果表明，所提出的方法可以有效地抑制噪声的影响，并且基于SSVEP的BCI的性能可以大大改善。此外，深神经网络的表现优于其他方法。因此，提出的基于SSVEP的BCI对实际应用非常有用。
生成式人工智能的攻击和鲁棒水印
创建一条关于我即将在卡内基梅隆大学（CMU，匹兹堡）发表的演讲的热门推文，标题为“大型语言模型的水印”。主题包括水印、检测人工智能生成的文本、保护模型的版权。尽量让它风趣幽默。
2023 需求侧管理与效益...
1. 执行摘要——提供 2023 年需求侧管理和有益电气化计划整体战略方向的高层概述；提供计划和产品级预测和预算；按成本类别确定预算；并解决客户参与问题。 2. 计划和产品摘要——每个计划领域的高层摘要，后跟每个产品的具体信息。 3. 成本效益分析——提供公司 2023 年需求侧管理和有益电气化产品的电力和天然气组合和计划成本效益分析结果。 4. 附录——列出首字母缩略词列表；关键术语；产品排名；预算类别描述；避免的成本；天然气需求侧管理 $/Therm 和损失收入确认方法；电力负荷形状文档；以及技术参考手册（视同节省和预测技术假设）。