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World File Search System控制过程
脑科学
摘要：大多数运动都要求自我控制。例如，在短跑起跑过程中，运动员必须尽快对起跑信号做出反应（动作启动），同时抑制过早起跑的冲动（动作抑制）。在这里，我们通过测量两个外侧前额叶皮质（lPFC）的活动来检查皮质对这些要求的血流动力学反应，lPFC 是自我控制过程的中心区域。我们分析了受试者进行短跑起跑时 lPFC 子区域的活动，并评估了激活是否因半球和性别而异。在一个平衡的受试者内设计中，39 名参与者（年龄：平均值 (M) = 22.44，标准差 (SD) = 5.28，22 名女性）完成了四个短跑起跑条件（区块）。在每个区块中，参与者专注于抑制（避免抢跑）、启动（快速起跑）、不起跑（不起跑）和组合条件（快速起跑；避免抢跑）。我们发现，在设定信号之后，lPFC 中的氧合血红蛋白增加，并且这种增加在实验条件下没有差异。主要在 lPFC 的腹侧区域观察到激活增加，但仅限于男性，并且这种增加在两个半球之间没有差异。这项研究进一步支持了腹侧 lPFC 在短跑起跑过程中的参与，同时强调了在处理短跑起跑引起的自我控制要求时存在性别差异。
生物安全和生物安全政策
林肯大学以及在PC1和PC2实验室设施中工作的所有员工，学生和访客将遵守Lu ac疫苗和遏制手册中概述的生物安全和生物安全法规，标准和准则。实验室工作者必须意识到所有监管和程序更改，每年在收容手册中进行更新，并且应进行年度复习评估。只有一旦将用户评估为有能力并通过了评估模块，才允许访问遏制设施。遏制设施实验室经理负责对实验室活动，风险商品和生物的轨道和追踪以及确保根据LU隔离和遏制手册对实验室工人进行培训的日常监督。林肯大学的实验室和其他设施未注册为允许使用未筛查人体样本的活动的标准。由于副校长的明确许可和生物固定官员的明确许可，由于传染病的高风险，不允许使用人体样本的任何活动。对不属于生物安全性或HSNO行为的微生物，传染性药物和寄生虫的研究和教学活动可能对实验室人员造成安全危害。为了最大程度地减少与这些活动相关的潜在危害，实验室的安全：第3部分：微生物安全和遏制标准AS/NZS 2243.3适用于大学的所有此类工作。与风险第2组生物体合作只能在PC2设施中进行适当的人员培训和感染控制过程。
自动缺陷 - 触发 - 键 - ...
摘要。计算机视觉和机器学习中的最新技术成就为工业质量控制提供了有希望的解决方案。由于自动解决方案很难在制造过程中集成，因此电池组装过程中的一种常见做法涉及对电池零件的手动调查，该电池零件既效率低下又耗时。我们将重点放在装配线中的一个具有挑战性的生产阶段，该阶段在人类检查不可行的情况下，只能在生产的后期才能检查出来的缺陷。为此，我们提出了一个原位系统，该系统通过在当前生产阶段准确识别异常来自动化质量控制过程并形成缺陷诊断。实施的系统旨在通过使用深神经网络（DNN）来监视电池组装线中的生产线并可视化电池组件中的有缺陷，并检查使用机器视觉系统收集的真实生产样品的缺陷。为了确定特定任务的光学配置，我们对各种最新的（SOTA）DNN体系结构进行了交叉评估，专门研究对象检测。此外，我们探索了复制 - 粘贴数据增强机制，以从少数有缺陷的样本中生成其他培训数据。最初使用平均平均精度（MAP）作为绩效评估的度量标准，对工业试验样本中缺陷的定位进行了验证，然后使用F-SCORE，PROCISION和RESEMES验证了有缺陷和非缺陷样本的分类作为评估指标。
探索人工智能在项目管理中实施的挑战和影响：
摘要 —本文介绍了一个系统的文献综述 (SLR)，研究了在项目管理中实施人工智能 (AI) 的挑战和影响，具体来说，将它们映射到项目管理知识体系 (PMBOK) 中定义的过程组中。这项研究旨在促进对将人工智能集成到项目管理中的理解，并深入了解每个过程组中的挑战和影响。应用了 SLR 方法，共分析了 34 篇科学文章。结果和分析揭示了每个过程组中的具体挑战和影响。在启动过程组中，人工智能工具和分析技术解决了风险评估、成本预测和决策方面的挑战。规划过程组受益于各种工具和方法，这些工具和方法可以改进风险评估、项目选择、成本估算、资源分配和决策。执行过程组强调先进工具和技术在提高生产力、资源利用率、降低成本和决策方面的重要性。监控和控制过程组展示了先进工具在实现效率、降低成本、提高质量和明智决策方面的潜力。最后，收尾过程组强调了利用先进工具来减少浪费、优化资源利用率、降低成本、提高质量和项目收尾成功的重要性。总体而言，这项研究为寻求在项目管理中实施人工智能的组织提供了宝贵的见解和策略，从而提高了 PMBOK 过程组内取得成功的可能性。
模型形成连接计划
请附上证据，以支持您对第5节的答案。这应包括书面确认，如第5D节所述，为每个住宅提供了适当的公共电子通信网络提供商，以提供与具有千兆能力的公共电子通信网络的连接，以及哪些技术将用于提供此信息的详细信息，例如。全纤维，卫星，固定无线或其他技术。开发人员还可能希望包括说明为什么正在安装第5A，5B或5C部分中相关的千千物理基础设施 - 这包括当前没有网络分布点可以构建此类基础架构的情况，因为开发人员无法在范围内构建相关的界限，因为开发人员没有在范围内安装陆地。此表格是指网络分配点的未来位置，这应该通过合理地期望网络分配点所在的证据来支持。证据将构成网络运营商的信息，确认将在相关的2年期间安装网络分配点及其位置。该表格是指网络分配点可能未来的未来位置，应通过确定网络运营商的努力来支持，如果要在相关的2年内安装相关的网络分配点。b part b为了协助建筑物控制过程，开发人员可能希望展示与开发站点布局有关的计划的基础设施路线，并解释基础设施安装可能需要考虑的任何因素，例如用于当前和未来基础设施安装的特定保护区条件，或需要绕过的障碍。
基于深度学习的肿瘤检测和语义分割框架
摘要。对于脑肿瘤治疗计划，医生和放射科医生的诊断和预测取决于医学成像。从各种成像方式（例如计算机断层扫描 (CT)、正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振 (MR) 扫描）获取具有临床意义的信息是放射科医生使用的软件和高级筛查的核心方法。在本文中，介绍了一个通用而复杂的框架，用于剂量控制过程的两个部分：从医学图像中检测肿瘤和分割肿瘤区域。该框架形成了从 CT 和 PET 扫描中检测神经胶质瘤的方法的实现。研究了两个深度学习预训练模型：VGG19 和 VGG19-BN，并将其用于融合 CT 和 PET 检查结果。Mask R-CNN（基于区域的卷积神经网络）用于肿瘤检测——该模型的输出是图像中每个对象（肿瘤）的边界框坐标。 U-Net 用于执行语义分割：分割恶性细胞和肿瘤区域。迁移学习技术用于在数据集有限的情况下提高模型的准确性。应用数据增强方法来生成和增加训练样本的数量。实施的框架可用于结合灰度和 RGB 图像中的对象检测和区域分割的其他用例，尤其是塑造医疗保健行业的计算机辅助诊断 (CADx) 和计算机辅助检测 (CADe) 系统，以方便和协助医生和医疗保健提供者。
Musestudio：低成本脑电图设备的大脑活动数据管理库
摘要：收集数据允许研究人员存储和分析有关活动，事件和情况的重要信息。收集此信息还可以帮助我们做出决策，控制过程并分析发生的事情以及何时发生。实际上，科学研究是科学家使用科学方法收集他们计划分析的数据和证据的方式。神经科学和其他相关活动设置为收集自己的大数据集，但是为了利用它们的全部潜力，我们需要标准化，集成和综合各种类型的数据的方法。尽管使用低成本脑电图（EEG）设备的使用增加了，例如价格低于300美元的设备，但其在神经科学研究活动中的作用尚未得到很好的支持；收集数据和信息存在弱点。本文的主要目的是描述一种用于低成本设备的数据管理和可视化工具，称为Musestudio；具体而言，我们的工具与缪斯脑感应头带有关，这是一个具有其他可能性的个人冥想助手。Musestudio是在数据分析中最佳实践中在Python中开发的，并且与大脑成像数据结构（BID）完全兼容，该结构指出了必须如何管理大脑数据。我们的开源工具可以从Muse设备导入和导出数据，并允许查看实时大脑数据，并且可以按照可用的准则成功验证出价能力的出价。这些验证活动的结果成功地收集和管理脑电图数据。此外，这些功能和其他功能和非功能性特征通过通过DESMET方法作为验证器作为验证者得到了验证，还进行了延迟分析和讨论。
射频技术应用建议...
本文介绍了军区设备和通信财产流动核算和控制过程的组织保障任务。研究了俄罗斯联邦武装力量建设的构想，旨在创建机动部队，分析了新建部队群指挥机构对通信系统和通信与自动化技术支持的要求。评价世界发达国家自动识别技术的应用经验、主要方向和目标，以提高军事财产库存与流动管理的质量。对TOS和ACS系统改进领域的有效性进行了分析；实施有助于在实时运动动态中确定（识别）通信设备和其他通信财产在地面、数字地图或地理信息系统上的位置的技术。军区总部通信部通信和自动控制系统（TOS 和 ACS）技术支持部门——供应机构对军区（MD）各单位、编队、协会和机构的通信设备和财产的核算进行分析。为了解决所考虑的问题，建议开发基于射频识别技术的军区数据传输网络集成的通信设备和财产监控和调度自动化系统的科学和方法支持。所提出的自动识别技术是射频识别（RFID）技术，该技术可以实时识别和注册物体。 RFID 基于使用无线电波传输信息的技术，这对于识别（鉴别）附有特殊标签（应答器）的物体是必需的，这些标签携带标识和用户信息。介绍了射频识别技术在国内国防产品自动识别中的实施预期成果。制定了法规和组织支持发展优先任务，指出需要在国防产品生产和流通质量管理现代思想框架内协调发展俄国防部部门监管框架和联邦立法。
正面theta脑活动随着手术经验和任务错误的函数而变化
对手术专业知识的抽象客观研究几乎完全集中在公开的行为特征上，而几乎没有考虑基本的神经过程。神经影像技术的最新进展，例如，无线，可穿戴的头皮记录的脑电图（EEG），可以深入了解控制性能的神经过程。我们使用头皮录制的脑电图来检查手术专业知识和任务性能是否可以根据称为额叶Theta的振荡性脑活动信号来区分，这是一种认知控制过程的假定生物标志物。设计，设置和参与者的行为和脑电图数据是从1年（n = 25）和4年经验（n = 20）的牙科手术学员那里获取的，而他们在虚拟现实手术模拟器上执行低和高难度的钻探任务。在正面电极（索引额叶theta）中的4-7 Hz范围内的EEG功率是经验，任务难度和错误率的函数。结果对于专家而言，新手的正面theta功率更大（p = 0.001），但没有根据任务难度（p = 0.15）的变化，并且没有经验×难度互动（p = 0.87）。大脑 - 行为相关性显示，在经验丰富的组中，额叶theta和错误的误差之间存在显着的负相关关系（r = -0.594，p = 0.0058），但新手没有这种关系。结论我们发现额叶theta功率在手术经验之间有区别，但仅与经验丰富的外科医生的错误率相关，同时执行艰巨的任务。这些结果为专业知识与外科手术表现之间的关系提供了一种新颖的看法。
涉及运动规划的大脑过程是诱发事件相关去同步的主要因素
事件相关去同步 (ERD) 是在运动执行和运动想象过程中在感觉运动区域观察到的脑电图 (EEG) 频谱功率的相对衰减。它是众所周知的 EEG 特征，常用于脑机接口。然而，其潜在的神经机制尚未完全了解，因为 ERD 是一个与涉及多条通路的外部事件相关的单一变量，例如运动意图、计划和执行。在本研究中，我们旨在确定诱发 ERD 的主要因素。在两种不同的实验条件下，指示参与者以三种不同的（10%、25% 或 40%MVF：最大自主力）水平握住他们的右手：涉及实时视觉力反馈 (VF) 的闭环条件或前馈 (FF) 方式的开环条件。在每种情况下，参与者被要求重复抓握任务一定次数，时间分别为休息（10.0 秒）、准备（1.0 秒）和运动执行（4.0 秒）。EEG 信号与运动任务同时记录，以评估每种条件下事件相关频谱扰动的时间过程并分析 EEG 功率的调制。我们对指示的抓握力水平和反馈条件下的 mu 和 beta-ERD 进行了统计分析。在 FF 条件下（即无力反馈），运动执行期间中期，对侧运动皮层的 mu 和 beta-ERD 显著减弱，而在 VF 条件下，即使在保持抓握期间，ERD 也保持不变。只有体感皮层的 mu-ERD 在高负荷条件下趋于略强。结果表明，ERD 的程度反映了改变虚拟平衡点的运动计划过程中涉及的神经活动，而不是招募运动神经元来调节抓握力的运动控制过程。