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想象可能的期货2024摘要
在这次演讲中，我使用视觉艺术家的作品来激发新的解释框架，这些框架挑战了数据和数字技术在我们生活中的作用。诸如Hito Steyerl，Trevor Paglen和Baden Pailthorpe之类的艺术家与日常生活数字化日益增加的复杂性。我探索了这些艺术家的作品，以展示创造力如何成为一种有用的方法，可以使我们与数字技术的关系贬低，问题和重新构想我们的关系。这样做，可以使用实验性，模棱两可和不确定的当代艺术品质来反驳二进制代码的确定性及其与资本的关系。我展示了这些主题是如何通过我最近调查家庭和学校数据缺陷的项目引起了共鸣的 - 特别是实现或揭示数字基础架构并在人们生活中进行情境化的重要性。
准确解码想象和听到的旋律
音乐感知需要人脑处理各种声学和音乐相关特性。最近的研究使用编码模型来梳理和研究影响音乐感知的各种皮质因素。为此，这些方法研究了总结几分钟数据内神经活动的时间响应函数。在这里，我们测试了使用脑电图 (EEG) 评估单个音乐单元（小节）神经处理的可能性。我们设计了一种基于 EEG 段间最大相关性度量 (maxCorr) 的解码方法，并根据一项实验使用它来解码 EEG 中的旋律。在该实验中，专业音乐家多次聆听和想象四个巴赫旋律。我们在此证明，从聆听和想象期间记录的 EEG 信号中，可以准确解码单个受试者和单个音乐单元的旋律。此外，我们发现 maxCorr 方法的解码准确度高于基于后向时间响应函数 (bTRF env) 的包络重建方法。这些结果表明，低频神经信号编码的信息超出了音符时间，尤其是低于 1 Hz 的低频皮质信号，这些信号被证明可以编码与音高相关的信息。除了这些结果的理论意义外，我们还讨论了这种解码方法在新型脑机接口解决方案中的潜在应用。
重新想象验尸概念 - 阅读室
父母去世后几年出生了数百个婴儿。成千上万的人将其精子，OVA和胚胎冷冻保存，或者要求在死后检索亲人的配子，以产生更多这样的孩子。二十三个州颁布了法规，详细介绍了这些后孩子如何从已故父母那里继承的这些后概念。但是，这些孩子中很少有人能够继承。法规创建了一个令人困惑的标准阵列，具有超过十二个同意的定义，签名和见证要求的差异以及在一个州施加的障碍，但不是另一种状态。在我们的移动人群中，在另一个地方执行同意的几率很小。除一个例外 - 纽约修正案于2021年2月有效 - 各州将大多数LGBT人排除在验尸父母之外。未能定义何时发生构想，法规引起了与那些在两个遗传父母都活着的体外受精的人的战斗。本文是第一次审查所有50个州的法律，以全面地审视尸体儿童是否继承并确定法律标准与公众情绪的巨大差异。本文详细介绍了法律未能解决问题的确切方式，并提出了四种具体解决方案供各州采用。
重新想象战略规划v 2020.3
哲学和实用的重新想象前奏了35年，我对所有这些银行业务都有一些强烈的看法。您问什么“东西”？内部控制，企业风险，合规性，业务连续性，效率，指标，安全性，健全性……您可以命名。尤其是战略规划。我的期间和大学后的工作生活始于十年半的公共和私人会计 - 纳税申报表，非营利性审计以及小型公司CFO-ing。我对银行业务的介绍是由于邀请了格洛斯特合作银行董事的邀请。我的启动提供了两个持久的回忆，都涉及“椅子”。首先，我向我的董事会教育的基础展示了哪位主席将是我永远的位置，并警告不要违反和坐在其他地方。第二次，更有价值的指示来自董事会主席，他告诉我，成功的银行家只有两件事：“做正确的事，做正确的事”。他的名字叫亚历山大·吉塔尔（Alexander Guittarr），他是一位老年银行家，尽管现在仍然引起共鸣，但他的身份是永恒的，虽然是永恒的。那是1985年和35年的……由于我多年来对银行进行了战略讨论，无论是正式的还是在非正式的聊天中，艺术与科学问题都脱颖而出。我的看法对科学的艺术为60-40，但显然都是必要的，也是互补的。方法有所不同，但实际上仅以细微的方式。谁，什么，何时何地变化，但也仅以细微的方式。顾问 - 促进者的观点有一些有趣的方面。我认为，战略规划提供者的大多数兄弟会都会同意，大多数银行对自己有狭窄而孤立的看法，并难以通过新的镜头来看。当然，我们作为促进者的工作是要挑战这些观点，在长期存在的障碍墙上戳孔，并至少提供替代方案的一小部分。示例：“我们的独特力量是我们满意的客户/成员所证明的，我们的杰出声誉和对客户服务的关注。”算上银行和信用合作社，可能是一个很好的猜测，在SWOT分析中，这种“独特”质量已超过10,000次。显然不是独特的，也不是有意义的战略计划要素。战略计划提供商的上述兄弟会以非常独特的方式竞争和公社。通常，机构偶尔会切换提供商以刺激新观点是健康的。在东北部，我经常继承了战略计划的“院长”，吉姆·克拉克（Jim Clarke）博士或我最近退休的好朋友吉姆·琼斯（Jim Jones）以及其他人，所以我们都可以看到其他专业人员的工作。书面战略计划讲述了过程和方法，并提供不同的报告模式，不同的范围和权重，对可操作的项目等不同。我们互相学习。我继承了许多专注于战略规划元素的会议，在2020年的第一个牛仔竞技表演中（实际上是 - yuck！）我将教吉姆的100多个PowerPoint幻灯片，团队测验和作业。“重新想象”在很大程度上是本文档的全部内容。让我们挖掘。不…。是什么促使该观点作为建议的重新评估的序言是我的重点和内省的，相对于战略规划，当我接替吉姆·琼斯（Jim Jones）作为新英格兰金融研究学院的成员，由新英格兰银行协会的一家联盟赞助，并在巴布森大学进行。最终，我会为此写下自己的邮票，但是教别人的方法的行使提供了个人挑战和想象，这就是为什么我故意在第一年采取这种方法的原因。等等。挖掘，就像“挖掘脚后跟挖”不是我们想在这里做的事情。让我们前进。
基于CNN-GRU网络的运动想象分类...
摘要：最近，各种深度神经网络已被用于对脑电图（EEG）信号进行分类。EEG 是一种可以非侵入性方式获取的脑信号，具有很高的时间分辨率。它可用于解码用户的意图。由于 EEG 信号具有高维特征空间，因此需要适当的特征提取方法来提高分类性能。在本研究中，我们获得了时空特征表示，并用组合卷积神经网络（CNN）-门控循环单元（GRU）模型对其进行分类。为此，我们在每个不同的时间带中获得协方差矩阵，然后在时间轴上将它们连接起来以获得最终的时空特征表示。在分类模型中，CNN 负责空间特征提取，GRU 负责时间特征提取。通过区分空间数据处理和时间数据处理来提高分类性能。对于 BCI 竞赛 IV 2a 数据集，所提出的模型的平均准确率为 77.70% (± 15.39)。作为基线方法，所提出的方法优于所有其他方法。
想象性操作资源理论
1 中国科学技术大学，中国科学院量子信息重点实验室，合肥 230026，中国 2 中国科学技术大学，中国科学院量子信息与量子物理卓越中心，合肥 230026，中国 3 华沙大学新技术中心量子光学技术中心，Banacha 2c, 02-097 华沙，波兰 4 SN Bose 国家基础科学中心，JD Block, Sector III，加尔各答 700106，印度 5 印度统计研究所物理与应用数学部，203 BT Road，加尔各答 700108，印度 6 卡尔加里大学数学与统计学系，卡尔加里，阿尔伯塔省 T2N 1N4，加拿大 7 卡尔加里大学量子科学与技术研究所，卡尔加里，阿尔伯塔省T2N 1N4，加拿大
幻觉、想象、做梦：重新组合刺激——……
在人类感知的广阔领域中，存在着一类独立于刺激的感知，它将幻觉、心理意象和梦境等体验结合在一起。医学和心理学之间的传统分歧导致这些体验被分别研究。这篇评论旨在从现象学和潜在的大脑功能层面考察它们的相同点和不同点，从而在一个共同的框架内将它们重新组合起来。我们使用 Edmund Parish 的历史著作作为指导工具，并结合认知、临床和计算科学领域的最新研究成果，思考如何调和不同的观点，并为未来的研究提出新的假设。这篇文章是主题文章“离线感知：没有匹配的外部刺激的自愿和自发的感知体验”的一部分。
运动想象中的 μ 抑制检测
本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此，提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说，提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数，设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类：想象、运动和静息。初步结果表明，所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件，具有非常好的分类精度。
重新想象意向立场 - Pure
通常用来研究丹尼特“意向立场”的范式是比较人类与计算机竞争时的神经激活情况。这一范式混淆了对手是自然的还是人造的，是故意的还是自动的。据我们所知，这项功能性磁共振成像研究是第一个通过正交改变对手的意向性（根据脚本主动或被动响应）和体现（人或计算机）的感知来研究意向立场的研究。仅仅将对手（无论是人还是计算机）感知为有意的就会激活心理网络：双侧颞顶交界处（TPJ）、右侧颞极、前扣带皮层（aPCC）和楔前叶。与人类或计算机的互动会激活心理网络中更受限制的右侧子网络，该子网络由 TPJ 和 aPCC 组成，这可能反映了自发将意向性归因于人类的倾向。意向性（主动与被动）与对手（人类与计算机）之间的互动会激活左额极，这可能是为了应对违反对人类和计算机的默认意向立场。采用正交设计对于充分捕捉 Dennett 的意向立场概念非常重要，意向立场是一种心理化策略，可以同样适用于人类和其他意向代理。
实时识别脑电图上的运动想象动作...
摘要 脑机接口 (BCI) 处理算法需要强大的计算设备才能实时执行。在本文中，提出了一种用于对代表两个运动想象任务的脑电图 (EEG) 信号进行分类的硬件高效设计，并在现场可编程门阵列 (FPGA) 上实现。小波包分解 (WPD) 用作特征提取算法，线性判别分析 (LDA) 用作分类器。该系统是使用 System Generator 设计的，并使用硬件/软件联合仿真在 Zybo 板上实现。仿真结果显示，在两个运动想象任务的分类过程中准确率为 80%，时钟频率为 1.5 MHz 时延迟为 7.5 毫秒，功耗为 0.102 W。此外，所使用的 FPGA 资源量少于以前的类似工作，证明设计系统不仅实现了良好的准确性，而且以高效的方式实现了这一目标。