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通过预训练对比脑电图文本掩蔽自动编码器的可转移表征增强脑电图到文本解码
从非侵入性脑电图 (EEG) 重建自然语言作为脑机接口 (BCI) 的语言解码技术有着巨大的应用前景。然而，基于 EEG 的语言解码仍处于起步阶段，面临着一些技术问题，例如：1）缺乏能够有效结合跨模态（EEG 和文本之间）自学习与 EEG 特征或文本序列的模态内自重建的混合策略；2）未充分利用大型语言模型 (LLM) 来增强基于 EEG 的语言解码。为了解决上述问题，我们提出了对比 EEG-T 文本询问自动编码器 (CET-MAE)，这是一种新颖的模型，它通过专用的多流编码器在 EEG 和文本之间和内部协调复合自监督学习。此外，我们开发了一个名为 E2T-PTR（使用预训练可迁移表示进行 EEG 到 T 文本解码）的框架，该框架利用预训练模块以及来自 CET-MAE 的 EEG 流，并进一步使 LLM（特别是 BART）能够从 EEG 序列中解码文本。在流行的文本诱发 EEG 数据库 ZuCo 上进行的全面实验证明了 E2T-PTR 的优越性，它在 ROUGE-1 F1 和 BLEU-4 得分上分别比基线框架高出 8.34% 和 32.21%。我们提出的预训练 EEG-Text 模型显示出改善涉及 EEG 和文本的下游任务的潜力。这为其在内部语音 BCI 范式中的应用开辟了有希望的途径，值得进一步研究。
#1398，建立平面图文件
拟建场所的平面图 (威斯康星州行政法典 § Cos 3.01) (威斯康星州法规 §§ 454.08(4) 和 454.25(3)) 绘制拟建场所的平面图。您无需发送蓝图；手绘即可。在此平面图上标明 (a) 至 (e) 项的位置。如果这是椅子或摊位租赁区，您必须绘制平面图并标明您所在区域的位置。所有平面图必须包括以下项目的位置：
一种地图文本放置评估的人工智能方法
Lai Wei (2020). 一种用于地图文本位置评估的人工智能方法 硕士学位论文，测绘学 30 学分 隆德大学自然地理与生态系统科学系 级别：理学硕士 (MSc) 课程时长：2020 年 1 月至 2020 年 6 月 免责声明 本文件描述了隆德大学学习计划的一部分所开展的工作。本文表达的所有观点和意见均由作者独自负责，并不一定代表该机构的观点和意见。
人工智能简介：图文指南
机器脑功能主义者 心智与大脑的分离 物理符号系统假说 智能行为理论 机器真的能思考吗？ 图灵测试 勒布纳奖 图灵测试的问题 机器内部：Searle 的中文房间 Searle 的中文房间 对 Searle 的一个回答 应用复杂性理论 理解是一种突现属性吗？ 用正确的东西制造的机器 人工智能与二元论 大脑假体实验 罗杰·彭罗斯和量子效应 彭罗斯和哥德尔定理 量子引力和意识 人工智能真的是关于思考机器吗？解决意向性问题 研究认知主义立场 超越埃尔西 认知建模 模型不是一种解释 线虫 真正理解行为 降低描述级别 简化问题 分解和简化 模块基础 微观世界 早期成功：玩游戏 自我完善程序 在内部表示游戏 蛮力“搜索空间”探索 无限的国际象棋空间 使用启发式方法 深蓝
欧洲战区第 12 装甲师第 493 装甲野战炮兵营图文史
比施韦勒、布鲁马特、科尔马及南部、辛格林、埃茨林根、小罗瑟尔恩，以及特里尔、路德维希港、维尔茨堡、施韦因富特、纽伦堡、迪林根和多瑙河、奥格斯堡、慕尼黑、穆尔瑙和奥伯劳，所有任务都以全体人员出色的领导能力和主动性完成了。你们对职责的杰出奉献和对工作出色完成的渴望赢得了极大的尊重，也为你们和第 495 装甲野战炮兵营带来了巨大的荣誉。
SAA5290 单页经济型图文电视/电视微控制器
P1.0/INT1 45 端口 1：具有替代功能的 8 位开漏双向端口。P1.0/INT1 为外部中断 1，可在脉冲的上升沿和下降沿触发。P1.1/T0 为计数器/定时器 0。P1.2/INT0 为外部中断 0。P1.3/T1 为计数器/定时器 1。P1.6/SCL 为 I 2 C 总线的串行时钟输入。P1.7/SDA 为 I 2 C 总线的串行数据端口。