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重新想象糖尿病护理报告2024
FitterFly是一家ISO-13485认证的数字健康公司，专门用于2型糖尿病的数字疗法。我们提供营养，健身，压力和睡眠管理的生活方式干预措施，旨在减少和维持健康的血糖水平和体重。我们结合了尖端技术和个性化的教练来做到这一点。我们的结果已在全球顶级糖尿病以及代谢健康会议和出版物上呈现和/或出版。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
rila：零的反思性和想象力的语言代理...
我们利用大型语言模型（LLM）进行零射击语义视听导航（SAVN）。现有的方法利用广泛的培训演示来巩固执行学习，但达到了相对较低的成功率和缺乏可普遍性。Auditary信号的间歇性质进一步构成了其他障碍，以减少目标信息。为了应对这一挑战，我们提出了Reflyception and I Maginative L Anguage A Gent（Rila）。通过采用多模式来处理SENSORY数据，我们指示基于LLM的规划师积极地展示环境。在探索过程中，我们的代理人对不准确的感知描述进行了适应性评估和驳回。此外，我们引入了辅助LLM的助手，以通过映射房间的布局并提供战略见解来增强全球环境综合。通过全面的实验和分析，我们表明我们的方法在没有环境和互补语义信息的培训演示的情况下优于相关的基线。
一种线性可扩展的多伪影去除方法，用于改进基于上肢脑电图的运动想象解码 Mojisola Grace Asogbon 1,2 , Oluwa
图 1：使用国际 10-20 系统从 (a) 矢状面和 (b) 轴平面 (c) 头皮角度看到的 64 个电极配置表示。注意：A= 耳垂，C = 中央，Pg = 鼻咽，P = 顶叶，F = 额叶，Fp = 额极和 O = 枕叶。
想象力 - 提出深入的代理 - ...
想象力，基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7]；在认知水平上，在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置，例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中，最近的成功由无模型方法主导[2，17]。在此类域中，采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18，19]。这些错误在计划过程中复合了，导致过度优势和剂性能差。当前没有计划
释放您的想象力：科学世界首次亮相创意技术画廊，邀请客人做梦，建造和玩，9月18日开放
●进入该空间，游客将受到英雄大厅的欢迎，该大厅在卑诗省展示了蓬勃发展的创意技术行业中的多元艺术家和技术人员。●在梦想空间中，儿童卧室在太空中有变化的环境，森林和水下模仿了从童年开始的不同世界的设想和想象。●在构建中，客人可以扮演创意技术专家的角色，成为环境设计师，艺术总监或角色艺术家的三个交互式站点，其中包含来自Dauntless的定制开发场景。访客将介入游戏制造商的角色，调整叶子的密度，改变庞然大物的咆哮并选择相机角度以最好地传达其艺术视野。●在游戏中，最终的空间，游客可以通过360°的环境预测通过完整的感官体验来深入沉浸在幻想的世界中。访问者将通过发现“热点”的内容来互动，从而触发周围无畏世界的响应。
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
危机后的危机：重新想象公司灾难响应
灾难响应。许多公司依靠已经存在的关系或预先定位的资金来确保合作伙伴可以快速使用资金。Salesforce确保合作伙伴可以通过在危机前介绍其某些灾难资金的何时以及最需要的资金，一旦发生灾难，就可以释放有价值的时间。另一家公司分享了他们专门考虑危机期间需要什么不同的群体。例如，在灾难期间，儿童，孕妇或接受治疗治疗的人可能有不同的需求。同样，Doordash通过Dasher救济基金提供有针对性的支持，为合格的艰辛活动提供了多达1,000美元的$ 1,000，餐厅救灾基金，授予10,000美元，以帮助餐馆从自然灾害中恢复过来。故意合作以确保团体获得量身定制的援助可以提高资金的有效性。最后，提供不受限制的赠款使合作伙伴组织可以在危机期间尽可能有效，迅速地使用其资金，同时满足社区的不断发展和多样化的需求。
“关于气候和生物多样性危机的跨学科观点：危机的代表，叙事和想象
除了讨论预先传播的论文（在“论文讨论小组” A和B中）和四个主题演讲外，学校的参与者还将形成（2-3）跨学科小组（“小组工作”），以研究其选择的主题或领域（理想情况下是与参加学校的成年人的使命相关的对象）。他们将被要求考虑三个广泛的问题，同时着重于所选领域的特定转换。这样做，他们将被邀请反思想象的概念的作用，以及对他们不同学科的贡献的作用。