摘要 - 脑部计算机界面(BCI)是人脑和计算机之间通信的常见设备。本文研究了使用3D界面为BCI机器使用的效率。为此,已修改了P300拼写器(使用户能够使用脑电波在屏幕上拼写字符的BCI设备)已进行了修改。P300拼写器的经典虚拟键盘被3D立体图像替换,从而增强了设备的人体工程学特征。此外,3D接口上的范围范式可以以三种方式影响设备的孔隙:准确性,速度和容量。本文提出了两种称为天然3D和平行2D界面的不同浮雕范式,并研究了它们在提到的三种措施方面的效果。前者在3D空间中的平面,后者包括不同3D深度的平行键盘的灰烬。提出了这些效果的理论分析。通过从实际受试者获得的实验数据来验证结果,并与经典的2D界面进行了比较。两个提出的键盘都提高了设备的速度,而平行2D的总性能比天然3D更好。
Whisper Hunter DF系统能够从无人飞机系统(UAS)及其控制器,ocusync,Lightbridge和NTSC等技术中被动检测,定位和分类各种信号 - 向无线电和其他通用能量信号。一旦检测到信号,系统就为信号提供了轴承线(LOB)。
经颅电刺激(TES)使用低电流来调节脑细胞,从而潜在地减轻各种疾病而无需手术。这就像使用特殊的垫子或电极给您的大脑轻轻轻推。电流极为弱,不会造成伤害,旨在恢复健康的大脑活动。TES包括几种技术,每种技术都有明显的影响。某些技术涉及提供一致的电流流,这可能有益于增强或减少大脑活动,解决诸如抑郁症,创伤和中风恢复等疾病。其他人利用节奏模式来同步大脑活动,有助于恢复破坏的脑振荡,这在阿尔茨海默氏病等疾病中可能是有益的。
国际货币基金组织 2021 年 10 月的《全球金融稳定报告》阐述了为什么必须停止漂绿行为。报告指出,“可持续投资基金部门可以成为向绿色经济转型的重要推动力,通过管理支持支持转型的企业行为,并有可能增加可能促进转型的企业的投资支出”。 ii 但它指出了投资经理和金融家面临的一些障碍,例如“数据缺口、企业漂绿风险、多重披露标准和缺乏全球公认的分类法”。这些问题阻碍了支持转型的投资战略,并可能导致资本配置不当。更糟糕的是,误导性陈述可能会资助和延续不良的环境做法。
法律行业的转型,而新冠疫情迫使法律服务转向线上,加速了技术的采用以及向云服务和系统的转变,进一步推动了这一转型。随着律所及其客户逐渐习惯于线上互动,他们开始意识到法律科技正在提高他们的生产力和效率。例如,自动化日常任务(如客户入职、身份和反洗钱检查)可以加快服务速度,同时保持服务质量并释放律师的时间,使他们能够做更多面向客户的增值工作。在公司和商业团队中,使用人工智能进行合同分析和自动化有助于加快交易和管理项目;在争议方面,法律科技应用加快了庭审准备和电子取证速度,并使当事人及其律师能够轻松安全地在线沟通。自疫情爆发以来,在线法院和远程进行其他形式的争议解决方面取得了巨大进展。
扩大治疗的努力并没有跟上新墨西哥州的物质使用量的需求越来越多的步伐,而在大流行期间趋势恶化。在2021年,有3,303名新墨西哥州死于药物过量和与酒精有关的原因。酒精仍然是新墨西哥州的主要使用物质问题,而2,274名新墨西哥州在2021年死于与酒精有关的原因,每天大约六人。该州已有十多年的酒精相关死亡率最高,该州与酒精相关的死亡率在2019年至2021年之间恶化。然而,与阿片类药物相比,酒精使用障碍受到政策的关注较少,治疗方案不符合需求规模。新墨西哥州的药物多余的死亡率是2021年全美第六高的。芬太尼死亡在2019年后激增,使甲基苯丙胺和其他阿片类药物的过量死亡更加复杂。根据卫生部(DOH),甲基苯丙胺和芬太尼现在是新墨西哥州药物过量死亡的最常见原因,医疗保健倡导组织英联邦基金会在全国范围内的70%的过量死亡人数中发挥了70%的作用。DOH报告了2021年芬太尼涉及芬太尼的新墨西哥州56%。芬太尼自2019年以来驱动了药物过道死亡的增加,尽管涉及甲基苯丙胺的过量死亡也有所增加。在2021年,有574名新墨西哥州死于涉及芬太尼的过量药物,488名新墨西哥州死于涉及甲基苯丙胺的过量药物。总共有1,029名新墨西哥州死于2021年的药物过量,每天大约三人。新墨西哥州通过基于证据的危害和治疗计划进行了大量投资,并开发了解决该州药物使用障碍的能力。该州每年将大约8亿美元投资于Medicaid行为健康计划,该计划是该州最大的药物使用付款人,并向所有新墨西哥州的近一半提供行为健康保险。此外,该州现在还拥有可用于解决药物使用的大量资源。尽管进行了这些投资,但新墨西哥州尚未能够逆转与物质有关的死亡的趋势,这些死亡近年来迅速增加。国家很难解决迅速改变的非法药物市场或逆转与酒精有关的发病趋势。DOH估计在2020年,只有三分之一的新墨西哥人正在接受治疗。 医疗补助数据表明,通过该计划接受治疗的新墨西哥州人数是该州最大的SUD付款人,在2019年至2022年期间增加了19%。 饮酒障碍是SUD最普遍的形式,与酒精相关的死亡人数正在以加速率增加。 大流行的影响加剧了现有问题。 根据美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所的说法,大流行的创伤,包括Covid-19感染,失业,住房位错和社会隔离DOH估计在2020年,只有三分之一的新墨西哥人正在接受治疗。医疗补助数据表明,通过该计划接受治疗的新墨西哥州人数是该州最大的SUD付款人,在2019年至2022年期间增加了19%。饮酒障碍是SUD最普遍的形式,与酒精相关的死亡人数正在以加速率增加。大流行的影响加剧了现有问题。根据美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所的说法,大流行的创伤,包括Covid-19感染,失业,住房位错和社会隔离
图上的组合优化 (CO) 是一个关键但具有挑战性的研究课题。最近的量子算法为解决 CO 问题提供了新的视角,并有可能展示出量子优势。量子近似优化算法 (QAOA) 是一种众所周知的由参数量子电路构建的 CO 量子启发式算法。然而,QAOA 最初是为无约束问题设计的,电路参数和解是通过耗时的迭代联合求解的。在本文中,我们提出了一种新颖的量子神经网络 (QNN),用于以监督的方式学习 CO 问题,以获得更好、更快的结果。我们专注于具有匹配约束和节点置换不变性的二次分配问题 (QAP)。为此,设计了一种称为 QAP-QNN 的量子神经网络来将 QAP 转换为受约束的顶点分类任务。此外,我们在 TorchQauntum 模拟器上研究了两个 QAP 任务:图匹配和旅行商问题,并通过实证证明了我们方法的有效性。