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World File Search System干扰因素
课程与技能战略 2022 – 2025
基本工作成为一个常用术语，用来区分那些在疫情封锁期间无需太多调整就能正常运作的工作。2022 年 2 月，城市与公会出版了《好工作——认可让英国继续运转的基本工作》。该报告强调了在这些基本领域培训、招聘和留住员工所面临的挑战。根据政府评估，英国一半（50%）的工作被归类为基本工作。这相当于有超过 1600 万人努力工作以维持照明和国家运转。预计未来五年将创造 384,000 个额外的基本工作岗位。但由于 16% 的人计划在未来 12 个月内离职，这些行业员工的年龄高于平均水平，31% 的人表示低工资是干扰因素，需要更多措施来满足这些基本工作市场的需求。（C&G 论文）
在分心编码期间，年轻和老年人的alpha调制
通过α功率调节感觉神经元兴奋性。未能调节α功率并抑制分心信息的老年人在注意力和工作记忆任务中的报道。鉴于编码过程中的α功率可以预测随后的内存性能，因此异常振荡调制可能在与年龄相关的记忆缺陷中起作用。但是，在分散注意力时，在编码目标时，记忆性能或α调制是否存在与年龄相关的差异。在这里，我们表明，年龄较大的成年人和年轻人都能够编码与干扰因素配对的目标，并且在编码预测识别成功过程中的α功率调制水平。即使老年人表现出更高的分心迹象，但这并没有损害其目标信息的情节记忆。另外，我们证明，老年人仅通过增强目标处理和抑制分散处理过程而在高度分散注意力期间仅调节α功率。这些结果表明，年轻人和老年人都能够成功采用相同的抑制控制机制，但是当分散注意力最小的时候，老年人都无法呼吁这些机制。这项研究的发现使我们对整个生命周期编码的记忆的机制有了更多的了解。
从视频中提取心率的隐式神经模型
患有幻觉，从而降低了普遍性。直接应用先前的 INR 无法弥补这种信号强度不足，因为它们既适合信号也适合干扰因素。在这项工作中，我们引入了一个 INR 框架来增加这种体积描记器信号强度。具体来说，我们利用架构来实现选择性表示能力。我们能够将面部视频分解为血液体积描记器组件和面部外观组件。通过从该血液成分推断体积描记器信号，我们在分布外样本上展示了最先进的性能，而不会牺牲分布内样本的性能。我们在定制的多分辨率哈希编码主干上实现了我们的框架，通过比传统 INR 快 50 倍的速度实现实用的数据集规模表示。我们还提供了一个光学上具有挑战性的分布外场景的数据集，以测试对真实场景的泛化。代码和数据可以在 https://implicitppg.github.io/ 找到。
原创 右侧大脑储备可抵消年龄相关干扰的忽视缺陷
与年龄有关的注意力下降会降低专注于手头任务的能力，这是因为对相关信息的选择效率降低，并且在面对无关但突出的刺激时更容易分心。虽然老年人（与年轻人相比）可能难以抑制突出的干扰因素，但这些挑战的程度因人而异。通过教育、职业和休闲活动等认知丰富的生活经历的替代指标来衡量的认知储备被认为可以减轻衰老过程的影响并解释认知衰退轨迹的变化。基于对人口统计学、认知和衰老神经标记以及认知储备替代指标的行为和神经成像（基于体素的形态测量）分析，我们在此研究了与年龄相关的注意力功能变化的预测因素，这些变化以抑制突出干扰的能力为指标。我们的研究结果表明，在健康（神经典型）人群中，右侧额顶叶脑区内几个老化灰质体积随认知储备（教育）水平和在显著干扰下有效选择视觉刺激的能力而变化。因此，我们在此提供了新的实验证据，支持罗伯逊的右侧认知储备神经基础理论。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
学生的毕业项目2024
本研究旨在研究影响学生学术成绩的因素，除了开发基于确定的因素来预测学生学习成绩的模型。这项研究通过使用实际研究并试图将多重回归应用于该研究，采用了描述性和推论方法。与这项研究有关的数据是通过参考文献，书籍，论文，科学研究和期刊来构建研究的理论框架并实现其目标的。至于这项研究人群，案例研究是由伊玛目·阿卜杜拉曼·本·费萨尔大学（Imam Abdulrahman bin Faisal University）科学学院的学生进行的。数据是通过问卷收集的，包括社会人口因素（国籍，年龄，学术水平，GPA和婚姻状况），以及影响学业绩效的最重要因素，例如：（家庭环境，研究习惯，教学效果，分心因素和人格特征）。这项研究是根据272名学生的样本进行的。这项研究采用了SPSS计划的多元回归分析来开发基于确定的因素的学术绩效的预测模型。此外，还进行了与研究工具的有效性和可靠性有关的测试（问卷），以确保数据收集的鲁棒性和准确性。我们的研究表明，已经发现家庭环境，学习习惯，人格特质和教学效率对学生的表现有影响。另一方面，干扰因素对学生的表现没有影响。
使用充电数据分析对快速充电站进行计量误差估计
摘要 - 快速充电站（FCSS）的电力计量计算器（EEM），是电动汽车（EV）行业的关键基础设施，并且是车辆到网格（V2G）技术的重要载体，是确保公平电能交易的基石。传统的现场验证方法受其高成本和低效率限制的限制，努力与FCS的全球快速扩张保持同步。在响应中，本文采用了数据驱动的方法，并提出了测量绩效比较（MPC）方法。通过利用电荷（SOC）作为介质的估计值，MPC建立了多个FCS的EEM表现的比较链。因此，启用了具有高效率的FCS的EEM错误的估计。此外，本文总结了估计结果的干扰因素，并建立了相应的误差模型和不确定性模型。另外，提出了FCSS中是否存在EEM性能缺陷的一种方法。最后，验证了MPC方法的可行性，结果表明，对于精度级别为2％的FCSS，判别精度超过95％。MPC为FCSS的EEM绩效提供了可行的方法，为公平而公正的电力交易市场奠定了基础。
电休克治疗期间癫痫发作疗效监测...
背景：为了使电休克治疗 (ECT) 有效发挥作用，诱发的癫痫发作应足够。癫痫发作充分性的关键指标是癫痫发作期间观察到的肌肉运动和脑电图 (EEG) 发现。方法：作者回顾了有关该主题的所有可用文献，并在撰写这篇概述文章时加入了个人经验。结果：尽管大多数现代 ECT 设备都配备了脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、肌电图 (EMG) 或光学运动传感器 (OMS)，但观察到的癫痫发作肌肉运动是监测癫痫发作最简单、最可靠的方法。EMG 和 OMS 是监测肌肉运动的高科技方法，但由于伪影，可靠性可能会受到影响。脑电图通常用于监测癫痫发作，因为只有脑电图才能反映大脑的实际生理反应，当 ECT 期间肌肉运动被肌肉松弛剂抑制时，只有脑电图才能准确确认癫痫发作的发生。结论：现代 ECT 监测技术可以提供临床有用的信息，但临床医生还应了解可能的干扰因素，以确保诱发的癫痫发作足以确保 ECT 疗效。因此，将脑电图结果与袖带技术观察到的肌肉运动相结合是监测 ECT 期间癫痫发作疗效的最佳方法。
不列颠哥伦比亚省森林资源清查审查小组技术...
不列颠哥伦比亚省森林资源清单是 BC 省所有森林资源管理的基础。可靠的清单对于做出所有森林管理决策和投资评估至关重要。随着 2000 年至 2015 年山松甲虫 (MPB) 疫情和 2003 年大规模山火（烧毁 265,000 公顷土地，消防费用 3.75 亿美元），以及最近在 2017 年（烧毁 120 万公顷土地，消防费用 5.68 亿美元）和 2018 年（烧毁 130 万公顷土地）再次发生火灾，人们对该清单用于评估现有和未来中期木材供应的准确性提出了担忧——尤其是这些评估对依赖森林的社区至关重要。对其他干扰因素（例如云杉甲虫和花旗松甲虫）可能引发疫情的预期加剧了人们对木材供应可能无法满足需求的担忧。许多专业林务员现在都在问——AAC 测定说有的木材在哪里？我们对采伐和自然干扰后幼林表现的预测准确吗？与此同时，人们担心在这种不断变化的景观下，物种面临危险。拥有准确和最新的森林清单，以及准确预测未来生长和产量的能力，对于不列颠哥伦比亚省的森林管理至关重要，尤其是在不确定性日益增加的情况下。
监测电击期间的癫痫发作功效...
背景：为了有效地工作，诱导的癫痫发作应足够。观察到癫痫发作的关键措施是肌肉运动和脑电图（EEG）在癫痫发作期间发现的。方法：作者回顾了有关该主题的所有可用文献，并在撰写本概述文章时添加了个人经验。结果：即使大多数现代ECT设备都配备了脑电图（EEG），心电图（ECG），肌电图（EMG）或光运动传感器（OMS），但观察到的癫痫发作是最简单的，也是监测癫痫发作的最可靠的方法。EMG和OMS是监测肌肉运动的高科技方法，但由于抗体，可靠性可能会损害。eeg通常用于监测癫痫发作，因为只有脑电图能够反映大脑中的实际生理反应，而当ECT期间肌肉松弛剂消除肌肉运动时，只有脑电图准确地确定癫痫发作的发生。结论：现代ECT监测技术可以提供临床上有用的信息，但是临床医生还应知道可能的干扰因素，以确保诱导的癫痫发作足以确保ECT效率。因此，将EEG发现与观察到的肌肉运动与袖口技术相结合是监测ECT期间癫痫发作效率的最佳方法。