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Marius的回忆Marius的回忆
[2] Memmel M.，Gonzalez C.和Mukhopadhyay A.，“对多域海马分段的对抗性持续学习”，在域适应和代表性转移（DART）在医疗图像计算和计算机辅助干预（Miccai）（Miccai），2021 [Paper [Paper] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV] [ARXIV]
回忆
国家遥感中心 (NRSC) 为国家服务了 50 年，这令人感到非常满意和自豪。国家遥感局 (NRSA) 于 1974 年 9 月 2 日由科学技术部成立为注册社团，并从 1975 年 4 月开始在安得拉邦塞康德拉巴德租用的场所开展工作，中校 KR Rao, AVSM（已退役）担任主任。随后，NRSA 于 1976 年在海得拉巴的巴拉纳加尔建立了办公场所。隶属于科学技术部的印度测量局德拉敦印度照片解译研究所 (IPI) 于 1976 年 7 月与 NRSA 合并。1979-80 年期间，NRSA 在海得拉巴南部 Shadnagar 附近的 Annaram 村建立了该国第一个运营中的卫星数据接收设施。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
回忆尼克松的就职演说
阿波罗计划人员赢得了 12 月份的 Buc Trimmer 奖杯，这是他们在过去六个月内第三次获此殊荣。月度排行榜上的亚军分别是材料部、第二名和质量与可靠性保证部。进入前 10 名的依次是：Saturn S-11；行政部门；财务部；研究、工程和测试部；管理规划和控制部；合同和定价部以及制造和设施部。12 月份主要组织中的杰出贡献者有：行政部门的 Don Gallegos；阿波罗计划的 NR Anderson、RJ Harrington、WW Potter、WS Dwinell、LE Pumphrey、DT Haigh 和 JH Weismose；财务部的 LA Strelsky；管理规划和控制部的 FB Meek；里拉制造和设施部的 TJ Webb；材料部的 GH Peterson； LM Patrick，质量和可靠性保证；KL Blackmer 和 GC Frey，研究、工程和测试，以及
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
食人族、化学物质和回忆之旅
同时暴露于光和电击。最终，光和电击之间的关联建立起来，当它们单独暴露于光时，它们开始收缩，就像受到电击一样，表现出条件反射。在训练阶段发生并且动物学会了电击关联之后，他将它们切成两半。让它们再生十四天，这样每只受过训练的动物都会长出两条新的线虫：一条从头部，一条从尾部。在恢复期之后，再生的动物再次接受训练，并记录达到条件反射所需的光电击配对试验次数。如果记忆转移假设是正确的，并且记忆存储在遗传物质中，那么从受过训练的动物的尾巴和头部再生的线虫应该比最初未受过训练的线虫对照组更快达到条件反射。这正是麦康奈尔在一篇发表在著名神经科学杂志上的文章中所报告的。根据他的研究结果，在斩首之前接受过训练的涡虫需要明显较少的训练就能在光照下开始收缩。
回忆特内里费岛：40 年后
事故只有一个积极意义：从中吸取教训。本文致力于点亮我们的记忆，记住航空史上最大的事故：1977 年 3 月 27 日，特内里费岛。两架波音 747 在跑道上相撞，造成 583 人死亡。本文重点介绍 ALPA 关于事故的报告。ALPA 的报告分析了与事故相关的可能人为因素。这里讨论了一些人为因素：“压力因素”、“训练综合症”、“CRM”和“过滤效应”。ALPA 调查人员得出了一些结论：驾驶舱中的外部担忧会大大增加机组人员的压力水平，航空公司必须支持机组人员做出的决定；飞行员和空中交通管制员的英语不流利是一个真正的问题；CRM 和跑道入侵是当今航空安全的两个最重要因素。
金融稳定回忆 - 演讲 - 英格兰银行
27 纳斯达克指数中的美国科技股由于现金流期限较长，因此比其他股票更容易受到利率上升的影响，今年以来这些股票的价格已下跌逾 10%。尽管企业债券利差仍远低于历史平均水平，但也有所扩大。 28 过去一周，英国和欧洲的股票价格小幅下跌，企业债券利差小幅上升。与此同时，10 年期国债收益率下降，美元升值。 29 在俄罗斯入侵乌克兰之前，市场深度和买卖价差等一些市场流动性指标已经显示出流动性不足的迹象，此后情况进一步恶化。