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结合人工智能和边缘计算重塑远程教育（案例研究：K-12 学习者）
摘要。如今，远程学习的使用正在增加，尤其是在最近的 Covid-19 大流行之后。为了改进电子学习并最大限度地提高其有效性，人工智能 (AI) 用于分析存储在中央存储库（例如云）中的学习数据。但是，这种方法提供的反馈存在时间滞后，可能导致侵犯用户隐私。为了克服这些挑战，一种新的分布式计算范式正在出现，称为边缘计算 (EC)，它将计算和数据存储更接近需要它们的地方。结合 AI 功能，它可以通过对学习者进行实时评估来重塑在线教育，以提高他们的表现，同时保护他们的隐私。这种方法正在导致 EC 和 AI 的融合，并促进边缘 AI 的发展。然而，主要的挑战是在内存容量有限的设备上保持数据分析的质量，同时在本地保存用户数据。在本文中，我们提出了一种基于 Edge-AI 的远程教育方法，该方法为边缘 AI 单元和联合机器学习模型提供了通用的操作架构，以实时预测学生的失败情况。提出了一个 K-12 学习者采用 100% 在线教育的真实场景来支持所提出的方法。
2022 财年财务业绩及 2023 财年预测
经营环境预测假设汽车产量从下半年起略有增加、IT和半导体行业复苏，钢铁和能源主要原材料价格保持与2022财年相似的水平。（对动力煤价格的假设基于近期市场状况。） 由于公司在2022财年实施的价格改善措施，预计2023财年全年钢铁金属价差将有所改善。公司计划稳步解决铝压延产品、先进材料、焊接和建筑机械成本上涨与销售价格之间的剩余差距。 尽管随着劳动力成本和价格上涨导致固定成本增加，以及与发动机认证问题相关的报酬收入和存货估价收益减少，但由于铝压延产品和先进材料的销售扩大、随着解决发动机认证问题的进展，建筑机械的单位销售额增加、机械和工程业务的销售额增加、神户发电站 4 号机组的投入运营以及电力业务中燃料成本调整的时间滞后带来的收益，加上上述销售价格的改善，预计普通利润将与 2022 财年相比增加至 1,300 亿日元（ROIC：约 6.0%）。
2023 财年财务业绩及 2024 财年预测
同比 · 尽管钢材及铝压延产品销量下降、存货评估收益减少、建筑机械业务的报酬收入减少，但通常利润仍比去年同期增加540亿日元至1,609亿日元（ROIC 6.7%），部分原因是由于钢材价差、非钢材销售和采购价格的改善，以及神户发电站4号机组投入运营后的暂时收益和燃料成本调整的时间滞后等。 · 在本报告年度，公司在盈利能力下降的铝业务中录得420亿日元的亏损（详情见第10至12页，铝压延产品：通常亏损146亿日元，非常亏损92亿日元，铝新材料：非常亏损180亿日元）。归属于母公司股东的利润较上年增加369亿日元，达到1095亿日元，部分原因是非流动资产转让收益。与上次预测相比 • 普通利润较上次预测的1500亿日元增加109亿日元，部分原因是尽管铝压延产品业务录得亏损，但钢铁金属价差的改善和电力业务的暂时收益增加。
将机器学习算法集成到审计过程
摘要将机器学习（ML）算法集成到审计过程中代表了审计领域的重大进步，从效率，准确性和风险管理方面提供了可观的好处。本综述研究了ML在审核中的变革潜力，强调了其关键好处以及为充分利用其能力的挑战。机器学习算法，具有分析大型数据集和识别模式的能力，提高了审核的准确性和彻底性。传统的审计方法通常依赖于抽样和手动检查，这可能会错过异常和欺诈活动。相反，ML算法可以处理整个数据集，发现可能表明欺诈或错误的微妙模式和不规则性。这种全面的分析降低了监督的风险，并提高了审计结果的可靠性。ML在审核中的主要好处之一是其异常检测能力。ML模型可以对历史数据进行培训，以了解正常的财务行为和可能表示违规行为的标志偏差。这种检测实时异常的能力使审核员能够及时识别潜在的问题，从而减少了发生欺诈和检测之间的时间滞后。由ML提供支持的预测分析进一步增强
通过词语预测自动校准 c-VEP BCI
摘要。代码调制的视觉诱发电位脑机接口 (c-VEP BCI) 允许从闪烁字符的虚拟键盘进行拼写。所有字符同时闪烁，每个字符根据预定义的伪随机二进制序列闪烁，循环移位不同的时间滞后。对于给定的字符，伪随机刺激序列会在受试者的脑电图 (EEG) 中唤起 VEP，可将其用作模板。此模板通常在校准阶段获得，并在拼写阶段应用于目标识别。c-VEP BCI 系统的一个缺点是它需要较长的校准阶段才能达到良好的性能。本文提出了一种无监督方法，通过从连续字符之间的 VEP 响应中提取相对滞后并使用字典预测完整单词，避免了 c-VEP BCI 中的校准阶段。我们在公共数据集上进行了离线实验。我们模拟了从英语词典中选择的四组单词的拼写，这些单词的总字符数不同。每个实验都由刺激周期数参数化。所得结果表明，基于单词预测的 c-VEP BCI 自动校准方法可以高效且有效。
PreMovNet：基于运动前脑电图的抓握和举起任务手部运动学估计
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中，研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力，适用于健康参与者。具体来说，提出了两个基于深度学习的神经解码器，称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II，它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此，使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD，并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性，从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备，例如外骨骼/外骨骼。
无人机系统路线图 2005-2030
随着全球反恐战争 (GWOT) 进入第四个年头，无人机 (UA) * 在飞行架次、飞行时长和任务扩展方面的贡献不断增加。截至 2004 年 9 月，大约有 20 种大大小小的联盟无人机在支持持久自由行动 (OEF) 和伊拉克自由行动 (OIF) 时飞行了超过 100,000 小时。它们曾经只负责侦察，现在与打击、部队保护和信号收集共享，这样做有助于降低传感器到射手链的复杂性和时间滞后，以便根据“可操作情报”采取行动。无人机系统 (UAS) 不断扩展，涵盖了广泛的任务能力。这些不同的系统的成本从几千美元到数千万美元不等，能力范围从重量不到一磅的微型飞行器 (MAV) 到重量超过 40,000 磅的飞机。 UA 和一般的无人系统正在改变全球反恐战争中军事行动的开展方式，它们可以进行不间断的追击，而不会给恐怖分子提供高价值目标或潜在的俘虏。随着国防部 (DoD) 在未来 25 年（2005 年至 2030 年）开发和使用日益复杂的无人系统部队，包括 UA，技术人员、采购官员和作战规划人员需要制定一个清晰、协调的计划，以实现这种能力的演变和过渡。本路线图的总体目标是遵循战略
人工智能用于适应气候变化
气候变化适应很复杂，因为大多数解决方案都需要平衡协同作用和权衡利弊，而这些协同作用和权衡源于适应所涉及的社会生态系统和部门之间的相互依赖关系。适应作为对实际或预期气候变化的调整过程，通常是针对当地或部门的（Field 等人，2014 年），并且可能忽视跨部门和跨地区的气候风险传播（Challinor 等人，2018 年）。不同行为者的适应方式也不同，并且具有不同的适应措施能力和选择。此外，前所未有的气候事件和气候变化影响的时间滞后会产生难以适应的未知后果。结果是一个复杂、不确定且快速变化的适应挑战矩阵（Helmrich & Chester，2020 年），而传统的气候变化适应工具和策略无法应对。随着新数据流和分析能力的不断增加，人工智能 (AI) 帮助应对这些适应挑战的新机会也随之出现。尽管人工智能已应用于气候变化科学，但这主要局限于气候变化建模、影响和缓解（Huntingford 等人，2019 年；Jones，2017 年；Monteleoni 等人，2013 年；Rolnick 等人，2022 年），而对适应的关注较少。人工智能对于适应的价值会增加，尤其是当它有助于分析上述复杂性时，例如协同作用和权衡、异质参与者以及气候变化影响的未知后果。此外，人工智能正在迅速发展，以处理适应研究中普遍存在的数据稀缺问题。本文重点介绍了这些角色以及与适应相关的关键应用。
SAR11、SAR86、拟杆菌和 Aurantivirga 在浮游植物大量繁殖期间的原位细胞分裂和死亡率揭示了种群控制的差异
摘要 可以使用 16S rRNA 荧光原位杂交 (FISH) 研究微生物种群的净增长，即丰度随时间的变化。然而，这种方法不能区分死亡率和细胞分裂率。我们结合稀释培养实验，将基于 FISH 的图像细胞术用于研究两种不同的浮游植物水华中四种细菌类群的净增长、细胞分裂和死亡率：寡营养菌 SAR11 和 SAR86 以及富营养菌门拟杆菌门及其 Aurantivirga 属。细胞体积、核糖体含量和细胞分裂频率 (FDC) 随时间共同变化。在这三者中，FDC 是计算所选类群细胞分裂率的最合适的预测因子。 SAR86 的 FDC 衍生细胞分裂率高达 0.8/天，Aurantivirga 的 FDC 衍生细胞分裂率高达 1.9/天，这与寡养生物和富养生物的预期不同。令人惊讶的是，SAR11 的细胞分裂率也达到了高达 1.9/天的高水平，甚至在浮游植物大量繁殖之前也是如此。对于所有四个分类群，丰度衍生的净增长率（-0.6 到 0.5/天）比细胞分裂率低一个数量级。因此，死亡率与细胞分裂率相当高，表明大约 90% 的细菌产物在 1 天内被回收，没有明显的时间滞后。我们的研究表明，确定特定分类单元的细胞分裂率是对基于组学的工具的补充，并为包括自下而上和自上而下控制在内的单个细菌生长策略提供了前所未有的线索。
从儿童到成年期反复出现的时空脑传播的发展变化
摘要 从儿童期到青少年期，大脑经历了深刻的结构和功能转变。越来越多的证据表明，神经发育以分层的方式进行，其特点是大脑区域和网络中的成熟模式不同。然而，大脑活动内在时空传播的成熟仍未得到充分探索。本研究旨在通过描述从儿童期到成年早期的时空传播来弥合这一空白。通过利用最近开发的捕捉时间滞后动态传播的方法，我们沿着三个轴描述了内在动态传播：感觉联想 (SA)、“任务正”到默认网络 (TP-D) 和躯体运动视觉 (SM-V) 网络，这些网络从儿童期到成年早期逐渐发展为类似成人的大脑动态。重要的是，我们证明，随着参与者的成熟，SA 和 TP-D 传播状态的出现时间会延长，这表明他们在这些状态下花费的时间更长。相反，SM-V 传播状态的流行率在发育过程中下降。值得注意的是，沿 SA 轴自上而下的传播表现出与年龄相关的发生率增加，与自下而上的 SA 传播相比，它更能预测认知分数。这些发现在两个独立的队列（总共 N = 677）中得到了复制，强调了这些发现的稳健性和普遍性。我们的研究结果为青少年时期成人样功能动态的出现及其在支持认知方面的作用提供了新的见解。关键词：神经发育、fMRI、皮质发育、动态大脑活动、青春期、自上而下处理