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六年级阅读街道步调指南。......
2025 年 1 月 8 日 — 技能/策略。单元 1- 第 1 周。忠诚和。尊重。背景和情节......沉默的军队。背景。知识。词汇结构。神秘。单元 2- 第 3 周太空......
将AI代理放在一般任务上的步调
多模式的大型语言模型（LLMS）在大量数据集中受过培训的多模型在许多情况下变得越来越有能力。但是，此类模型的capabilies通常在狭窄的任务中进行评估，就像标准的机器学习模型接受了针对特定目标的训练一样。，我们通过将最新的LLM代理通过其步调进行一般任务来解决不同的策略，以解决三个受欢迎的游戏 - Wordle，Face Quiz和Flashback。这些游戏很容易被人类解决，但他们要求一定程度的自我意识和更高层次的能力来实验，从错误中学习并计划。我们发现LLM代理在这些一般任务中表现出不同的性能。他们缺乏从错误和自我纠正能力中学习的意识。llms在最复杂的认知子任务中的性能可能不是其在现实世界环境中部署的限制因素。相反，重要的是要通过包含多个齿轮任务的一般测试来评估吸气LLM的功能，从而使它们能够解决完整的现实世界应用。
审查桥接心脏刺激的未来：生理或无铅步调？
简介：药物目标的歧义是限制中药发展（TCM）及其生物活性成分的主要因素之一。TCM的“多个组件，多个目标和多个途径”的特征使对药物靶标的研究极为困难。随着新理论的启发，可以将技术和策略越来越多，可用于TCMS的药物靶标研究。在本文中，我们总结了用于TCM目标研究的几种技术和方法。meth-ods：通过咨询大量文献，搜索和摘要，最后总结了技术方法的应用方向，优势和限制。结果：总结了包括计算机辅助药物设计，网络药理学，噬菌体捕捞，药物亲和力响应靶标性和蜂窝热偏移测定法的方法和技术，
现实生活中的在线自定步调 BCI 中的发作检测图像
方法：我们之前的研究表明，一种新的声音想象 (SI) 任务，高音调隐蔽声音产生，对于发作检测场景非常有效，并且我们预计它比迄今为止使用的最常见的异步方法，即运动想象 (MI) 有几个优势：1) 直观；2) 对运动障碍人士，尤其是皮质运动区域受损人士有益；3) 与其他常见的自发认知状态没有显著重叠，使其更容易在日常生活中使用。将该方法与在线现实场景中的 MI 任务进行了比较，即在观看视频和阅读文本等活动期间。在我们的场景中，当屏幕上出现来自通讯程序的新消息提示时，要求正在观看视频（或阅读文本、浏览图像）的参与者通过分别针对每个实验条件执行 SI 或 MI 任务来打开消息。
：定义国土防御和安全面临的威胁和挑战
本文为本期专题奠定了基础，探讨了“步调威胁”和“步调挑战”这两个术语在美国国防战略背景下的使用演变，特别是在与中国的关系中。文章追溯了这些短语的起源，指出它们一直被互换使用，没有明确的成文定义。作者为这些术语提供了实际定义，表明“步调挑战”是指对美国影响力和权力构成长期威胁的对手，而“步调威胁”则表示更直接和更严重的军事威胁。文章还讨论了“严重威胁”的概念，该概念适用于更紧迫和更严重的威胁，例如俄罗斯入侵乌克兰。文章认为，明确定义这些术语对于指导国防规划和政策至关重要。最后，文章强调美国需要应对中国日益增长的军事、政治和经济能力，这构成了重大的“步调挑战”，同时也要准备好应对可能出现的任何严重威胁。
基于时间序列预测范式的低延迟自定步调 BCI 系统，用于运动想象发作检测
摘要 — 在自定步调的运动想象脑机接口 (MI-BCI) 中，连续脑电图 (EEG) 信号中呈现的 MI 命令的开始是未知的。为了检测这些开始，大多数自定步调的方法对连续 EEG 信号应用窗口函数并将其分成长段以进行进一步分析。因此，系统具有较高的延迟。为了减少系统延迟，我们提出了一种基于时间序列预测概念的算法，并使用先前收到的时间样本的数据来预测即将到来的时间样本。我们的预测器是一个由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的编码器-解码器 (ED) 网络。通过将输入信号与预测信号进行比较，可以快速检测到 MI 命令的开始。所提出的方法在 BCI 竞赛 III 的数据集 IVc 上得到了验证。模拟结果表明，对于短于一秒的延迟，所提出的算法将竞赛获胜者获得的平均 F1 分数提高了 26.7%。
已发表版本的引用（APA）：Zhang, D., Hansen, C., De Frène, F., Kærgaard, S.P., Qian, W., & Chen, K. (2023)。自动贴标和在线
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 允许用户使用脑信号来控制外部仪器，而运动意图检测 BCI 可以帮助失去运动功能的患者康复。现有该领域的研究大多依赖于基于线索的数据收集，这种方法便于样本标记，但会引入来自线索刺激的噪音；此外，它需要大量的用户培训，并且不能反映真实的使用场景。相比之下，自定步调的 BCI 可以通过支持用户按照自己的主动性和步调进行运动来克服基于线索的方法的局限性，但它们在标记方面存在不足。因此，在本研究中，我们提出了一种自动标记方法，可以交叉引用肌电图 (EMG) 信号以进行 EEG 标记，而无需人工干预。此外，考虑到只有少数研究专注于评估用于在线使用的 BCI 系统，并且其中大多数没有报告在线系统的细节，我们开发并详细介绍了一个伪在线评估套件，以促进在线 BCI 研究。我们收集了 10 名参与者的自定步调运动 EEG 数据，这些参与者进行张开和闭合手部动作，以进行训练和评估。结果表明，与基线标记方法相比，自动标记方法可以很好地处理噪声数据。我们还探索了用于在线自定步调运动检测的流行机器学习模型。结果证明了我们的在线管道的能力，并且由于在线 BCI 系统的特定设置，性能良好的离线模型并不一定能转化为性能良好的在线模型。我们提出的自动标记方法、在线评估套件和数据集向现实世界的自定步调 BCI 系统迈出了坚实的一步。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
已发表版本的引用（APA）：Zhang, D., Hansen, C., De Frène, F., Kærgaard, S.P., Qian, W., & Chen, K. (2023)。自动贴标和在线
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 允许用户使用脑信号来控制外部仪器，而运动意图检测 BCI 可以帮助失去运动功能的患者康复。现有该领域的研究大多依赖于基于线索的数据收集，这种方法便于样本标记，但会引入来自线索刺激的噪音；此外，它需要大量的用户培训，并且不能反映真实的使用场景。相比之下，自定步调的 BCI 可以通过支持用户按照自己的主动性和步调进行运动来克服基于线索的方法的局限性，但它们在标记方面存在不足。因此，在本研究中，我们提出了一种自动标记方法，可以交叉引用肌电图 (EMG) 信号以进行 EEG 标记，而无需人工干预。此外，考虑到只有少数研究专注于评估用于在线使用的 BCI 系统，并且其中大多数没有报告在线系统的细节，我们开发并详细介绍了一个伪在线评估套件，以促进在线 BCI 研究。我们收集了 10 名参与者的自定步调运动脑电图数据，这些参与者进行张开和闭合手部动作，以进行训练和评估。结果表明，与基线标记方法相比，自动标记方法可以很好地处理噪声数据。我们还探索了用于在线自定步调运动检测的流行机器学习模型。结果证明了我们的在线管道的能力，并且由于在线 BCI 系统的特定设置，性能良好的离线模型并不一定能转化为性能良好的在线模型。我们提出的自动标记方法、在线评估套件和数据集向现实世界的自定步调 BCI 系统迈出了坚实的一步。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
定义优化弹性基地 - 空军协会
你必须能够上网，将关键信息传回云端，返回美国本土，对其进行处理，更新 MDF，然后重新投入战斗。因此，在 CDOL 环境中，这些事情变得非常具有挑战性。因此，我们研究如何解决这一问题的方法实际上是实现连接方法的弹性和冗余。这是你的步调计划的一部分。同样，当你在那个主要作战基地时，你可能已经拥有了光纤基础设施，拥有了 nipper、sipper，以及你今天享受的所有方式。你可能已经上线了 5G 功能，这有助于解决部分问题。但是，当你转移到其他一些有争议的地区时，你开始将步调计划稍微放慢一些，转向一些替代方法。
定义优化弹性基础 - 空军协会
你必须能够上网，将关键信息传回云端，返回美国本土，对其进行处理，更新 MDF，然后重新投入战斗。因此，在 CDOL 环境中，这些事情变得非常具有挑战性。因此，我们研究如何解决该问题的方法实际上是实现连接方法的弹性和冗余。这是你的步调计划的一部分。同样，当你在那个主要作战基地时，你可能已经拥有了光纤基础设施，拥有了 nipper、sipper，以及你今天享受的所有方式。你可能已经上线了 5G 功能，可以帮助解决部分问题。但同样，当你转移到其他一些有争议的地区时，你会开始将这个步调计划稍微放慢一点，转向一些替代方法。