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基于对齐的对抗训练 (ABAT) 可提高基于 EEG 的 BCI 的稳健性和准确性
摘要 — 机器学习在基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 中取得了巨大成功。现有的大多数 BCI 研究都侧重于提高解码精度，只有少数研究考虑了对抗安全性。尽管在计算机视觉等其他应用领域已经提出了许多对抗性防御方法，但先前的研究表明，将它们直接扩展到 BCI 会降低良性样本的分类精度。这种现象极大地影响了对抗性防御方法对基于 EEG 的 BCI 的适用性。为了缓解这个问题，我们提出了基于对齐的对抗性训练 (ABAT)，它在对抗性训练之前执行 EEG 数据对齐。数据对齐将来自不同领域的 EEG 试验对齐以减少它们的分布差异，而对抗性训练进一步增强了分类边界的鲁棒性。数据对齐和对抗性训练的结合可以使训练后的 EEG 分类器同时更准确、更鲁棒。在两种不同的 BCI 范式（运动想象分类和事件相关电位识别）的五个 EEG 数据集、三个卷积神经网络分类器（EEGNet、ShallowCNN 和 DeepCNN）和三种不同的实验设置（离线受试者内跨块/会话分类、在线跨会话分类和预训练分类器）上进行的实验证明了其有效性。非常有趣的是，通常用于破坏 BCI 系统的对抗性攻击可以在 ABAT 中使用，以同时提高模型准确性和鲁棒性。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
使用分裂K-MER分析对爆发基因组数据进行无缝，快速和准确的分析
在病原体种群中观察到的序列变化可用于重要的公共卫生和进化性大量分析，尤其是爆发分析和传播重建。识别这种变异通常是通过对齐序列读取到参考基因组而实现的，但是这种方法易于参考偏见，并且需要仔细滤过所谓的基因型。需要工具可以处理越来越多的细菌基因组数据，从而取得了快速的结果，但这仍然很简单，因此可以在没有训练有素的生物信息学者，昂贵的数据分析以及大型文件的长期存储和处理的情况下使用它们。在这里，我们描述了拆分k-mer分析（SKA2），该方法支持了无参考和基于参考的映射，以快速，准确地绘制了细菌的测序读取或基因组组件的基因型群体。ska2对于紧密相关的样品非常准确，在爆发模拟中，与基于参考的方法相比，我们显示出优异的变体回忆，没有误报。SKA2还可以准确地将变体映射到参考，并与重组检测方法一起使用以快速重建垂直进化史。ska2比可比方法快很多倍，可用于将新基因组添加到一个外呼叫集中，从而允许连续使用而无需重新分析整个集合。由于固有缺乏参考偏差，高精度和强大的实现，SKA2具有成为基因分型细胞体首选工具的潜力。SKA2在Rust中实现，可以作为开源软件免费提供。
人，技能和准备 - 欧洲议会
社会支柱以三种方式实施。第一个是通过立法和非立法措施，旨在审查和加强现有的欧盟社会收购。第二个是通过特定的资金机制，例如欧洲社会基金加（ESF+），支持了直接有助于实现社会支柱目标的计划。第三个是通过将社会支柱的监视纳入欧洲学期的整合，这是欧盟经济治理框架的关键工具。该学期的范围已从经济和财政政策逐渐扩展到包括一些社会方面。交付社会支柱是欧盟机构，成员国国家，地区和地方当局，社会伙伴和民间社会的责任。
人工智能对审计流程和准确性的影响：未来展望 Feny Fidyah 1*、Susanti Usman 2、Afrila Eki Pradita 3、Dyah Mieta Setyawati 4
1 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 2 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，susanti_usman@staff.gunadarma.ac.id 3 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，afrila_pradita@staff.gunadarma.ac.id 4 印度尼西亚德波克古纳达玛大学，dyah_meita@staff.gunadarma.ac.id * 通讯作者：fenyfidyah@staff.gunadarma.ac.id 摘要：人工智能 (AI) 正在彻底改变审计流程，有望显著提高准确性、效率和风险管理。本文献综述探讨了人工智能对审计实践的变革性影响，并概述了未来前景。机器学习、自然语言处理和机器人过程自动化等人工智能技术正在集成到审计系统中，从而实现实时数据分析、异常检测和预测洞察。这些进步不仅增强了传统的审计方法，而且还引入了能够以前所未有的速度和精度处理大量数据的新方法。本文综合了当前的研究和行业趋势，强调了人工智能在应对审计挑战中的作用，包括欺诈检测、合规监控和审计质量提高。此外，它还研究了人工智能的采用对审计师的影响，强调了提高数据分析和人工智能技术技能的必要性。展望未来，本文讨论了潜在的未来发展，如人工智能驱动的持续审计、区块链集成和人工智能增强审计中的道德考虑。关键词：人工智能、审计流程、准确性、机器学习、未来展望介绍
遥感监测土壤和植被中的重金属和准金属：综述
摘要：重金属污染土壤和植被因其毒性和持久性而成为一个重大问题。对植被的毒性作用不仅包括生长受损、产量降低甚至植物死亡，还包括生物多样性丧失和生态系统退化。解决这一问题需要全面的监测和补救措施，以减轻对环境、人类健康和生态的影响。本综述探讨了用于检测和监测土壤重金属污染及其对植被的后续影响的遥感应用的最新方法和进展。通过综合当前的研究成果和技术发展，本综述深入了解了遥感监测陆地生态系统重金属污染的有效性和潜力。然而，目前的研究主要集中在回归和人工智能方法上，将光谱反射率和指数与重金属浓度联系起来，这对其他区域、时间、光谱离散化和重金属元素的可移植性有限。我们得出结论，一个重要的前进方向是更彻底地了解和模拟土壤和植物中相关的物理化学过程及其对光谱特征的影响。这将为针对个别情况的遥感应用提供深厚的基础，并允许将重金属效应与干旱或土壤盐度等其他压力因素区分开来。
可再生能源影响和准备情况研究
吉普斯兰是维多利亚州六个可再生能源区 (REZ) 之一，也是一系列主要可再生能源开发提案的重点。其中包括吉普斯兰南部海岸具有全国意义的海上风电 (OSW) 项目；该地区被宣布为澳大利亚第一个海上风电区
铁电的选择性和准连续切换
Moyu Chen 1 † , Yongqin Xie 1 † , Bin Cheng 2* , Zaizheng Yang 1 , Xin-Zhi Li 3 , Fanqiang Chen 1 ,
