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IP5 NET/AI 路线图
• 统计 • 分类 • NET/AI 的 IT 方面/利用 • 法律实施原则 对于上述每个领域，路线图都制定了足够广泛的短期、中期和长期合作机会，以适应未来的发展，从而可以设计可能的项目。这些潜在工作领域的确切范围、时间表和资源需求将由各 IP5 工作组根据既定的 IP5 项目管理流程（包括必要的审查周期）制定。某些项目可能由有限数量的局或在不同的时间范围内进行，即没有必要步调一致地进行。因此，工作组级别的专家将定义各自的实施模型，包括两个或多个局之间可能开展的试点项目，以验证概念。参与试点项目的局将向各自的工作组专家报告项目细节和状态，其他局将能够在任何阶段加入。考虑到 NET/AI 工作的跨学科性质，将探索跨 IP5 工作组的合作。
红色字母 2020 jan eng ai 更正副本 pdf
此次仪式分为两个阶段：新闻发布会和旨在增强女性权能的指导和激励会议。DMD Marguerite Fonkwen Atanga 主持仪式，对所有嘉宾和客户表示欢迎，并感谢他们多年来的忠诚。她还强调了 UBA Ladies 账户，该账户具有赋予各行各业女性权能的特殊特点。据 DMD 介绍，“我们今天来到这里不仅是为了推出一款新产品，也是为了推出一场由女性发起的女性运动。我们将为女性提供由特许教练提供的关于创业、自主管理的专业工具和建议，但最重要的是，我们将努力培养女性的勇气和力量，让她们敢于创新，发挥她们与生俱来的独立性、主动性和创造力。”账户持有人将受益于密切的跟进，以确保他们在不同的努力中取得成功。为了设定步调，特别会议的主题是“从创造到有效的业务管理”。励志演说家 Jeane Nsoga 教练抽出时间启发在场的女性如何更有创造力、敢于创业以及如何管理她们的企业。这场非常有趣的会议以问答环节结束。
参考课程
本文件是来自 11 个国家的多国学者团队（见课程表第 93-94 页的学者名单）精心策划的结果。通常，每份文件都有其存在的根本原因，这份文件也不例外。本文件的目的很简单。它并不声称是全面的，也不声称是军官职业军事教育的最终定论。相反，本文件旨在为合作伙伴国家的个人或组织提供参考，为他们提供一个起点，帮助他们开发或模仿西方军事学院的军官职业军事教育 (PME) 课程。该文件本质上旨在开启伙伴国家内部以及伙伴国家与北约之间的对话，讨论每个国家渴望获得并希望传授给其军官队伍的教育类型。它并非旨在步调一致地采用，而是要根据特定国家的需求和愿望进行调整。作为参考文件，该课程不仅可以提高联盟成员国与伙伴国家之间的智力互操作性，还可以提高伙伴国家武装部队的专业水平。
参考课程
本文件是来自 11 个国家的多国学者团队（见课程表第 93-95 页的学者名单）精心策划的结果。通常，每份文件都有其存在的根本原因，这份文件也不例外。本文件的目的很简单。它并不声称是全面的，也不声称是军官职业军事教育的最终定论。相反，本文件旨在为合作伙伴国家的个人或组织提供参考，为他们提供一个起点，帮助他们开发或模仿西方军事学院的军官职业军事教育 (PME) 课程。该文件本质上旨在开启伙伴国家内部以及伙伴国家与北约之间的对话，讨论每个国家渴望获得并希望传授给其军官队伍的教育类型。它并非旨在步调一致地采用，而是要根据特定国家的需求和愿望进行调整。作为参考文件，该课程不仅可以提高联盟成员国与伙伴国家之间的智力互操作性，还可以提高伙伴国家武装部队的专业水平。
基于SSVEP的BCI中的多频率刺激方法
摘要 — 稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其众多优点而成为脑机接口 (BCI) 中最广泛使用的模式之一。然而，由于 SSVEP 中谐波的存在和响应频率范围有限，因此很难在不牺牲接口其他方面或对系统施加额外限制的情况下进一步扩大目标数量。本文介绍了一种用于 SSVEP 的新型多频刺激方法，并研究了其有效增加呈现目标数量的潜力。所提出的刺激方法是通过叠加不同频率的刺激信号获得的，具有尺寸效率高、允许单步目标识别、对可用频率范围没有严格限制、适用于自定步调的 BCI，并且不需要特定的光源。除了刺激频率及其谐波之外，诱发的 SSVEP 波形还包括刺激频率的整数线性组合的频率。使用仅以频率和谐波为参考的典型相关分析 (CCA) 解码从九名受试者收集的 SSVEP 的结果也证明了在基于 SSVEP 的 BCI 中使用这种刺激范式的潜力。
财产评估清洁能源（PACE）融资和消费者财务成果
本报告重点介绍了评估的清洁能源（PACE）融资，这是一种用于资助家庭装修的贷款。步调贷款是借款人的房屋确保的自愿交易，但通过借款人的财产税账单偿还。本报告使用有关原始PACE贷款和PACE融资申请的新数据来研究PACE贷款对消费者财务结果的影响，并结合了在六年内申请了PACE贷款的200,000多名消费者的否定信用报告信息。这些数据允许我们合理地估算速度贷款对消费者信用结果的因果影响，并通过比较具有PACE贷款的消费者之间的变化，这些消费者源于PACE贷款，源于申请并被批准获得PACE贷款但选择不前进的人。我们特别关注原发抵押贷款犯罪作为主要结果。在速度起源时，绝大多数额定借款人都有主要抵押贷款。对于有抵押贷款的消费者，支付PACE贷款成本的困难通常会在数据中表现为抵押贷款犯罪。1
基于 SSVEP 的 BCI 中闪烁刺激的数量和大小的影响
[1] Muse™：Muse 2：脑感应头带 - 技术增强冥想，https://choosemuse.com/muse-2/。（访问日期：2021/12/01）。[2] FocusCalm：FocusCalm — 训练你的大脑以减轻压力 — 冥想头带，https://focuscalm. com/。（访问日期：2021/12/01）。[3] NextMind：NextMind - 实时脑机接口 - 立即订购你的开发套件，https://www.next-mind.com/。（访问日期：2021/12/01）。 [4] Parini, S.、Maggi, L.、Turconi, AC 和 Andreoni, G.: 基于四类 SSVEP 范式的稳健且自定步调的 BCI 系统：高传输率直接脑通信的算法和协议，计算智能与神经科学，第 2009 卷，第 1-11 页 (2009)。[5] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 使用新颖的 BCI 向导对基于 SSVEP 的 BCI 进行自主参数调整，神经科学前沿，第 9 卷，第 474 页 (2015)。[6] Gembler, F.、Stawicki, P. 和 Volosyak, I.: 探索基于多目标 SSVEP 的 BCI 应用的可能性和局限性，2016 年第 38 届国际
对孤立音素的开始和持续神经反应的证据
我们开发了一项基于语音的自定步调光标控制任务，以在单独发出音素（即元音、鼻音和摩擦音）时收集相应的颅内神经数据。两名植入颅内深度电极以进行临床癫痫监测的患者通过实时处理麦克风输入执行闭环语音光标控制。在事后数据分析中，我们搜索了与非特定语音或特定音素的发生相关的神经特征。与之前的研究一致，我们在颞上回的多个记录点观察到了对语音的开始和持续反应。基于高达 200 Hz 的窄频带中的不同激活模式，我们以 91% 的准确率（机会水平：50%）跟踪语音活动，并以 68% 的准确率（机会水平：20%）将单个话语归类为五个音素之一。我们提出，我们的框架可以扩展到其他音素，以更好地描述在没有语言背景的情况下产生和感知语音的神经生理机制。总的来说，我们的研究结果为使用颅内电极开发语音脑机接口提供了补充证据和信息。索引词：音素识别、颅内电极、语音开始、持续语音、脑机接口
双边声折的管理不动
抽象背景：一种被称为双边声折的困难条件（BVFI）可能是由多种疾病引起的，例如声带瘫痪，synkinesis，cricoarytenoid关节固定和层内刺伤。大多数患者患有Stridor和呼吸困难，但是，也可能发生呼吸困难。可以通过使用彻底的历史记录收集，喉镜评估在全身麻醉或清醒状况，喉部EMG以及使用CT和/MRI的成像测试来实现精确的诊断和合适的管理计划。在50％以上的情况下，据信，儿童先天性神经系统疾病的最普遍的病因之一是自发恢复。因此，人们通常认为，在选择进行任何有害治疗之前，应该在必要时使用气管切开术保护患者六个月以上。后期发光性狭窄的儿童可能受益于肋骨移植喉管气管修复。与儿童相比，成年人更有可能将BVFI作为手术后的后果。可以使用许多静态或动态技术，例如声带侧侧向横向化，内窥镜或开放性垂体切除术，洲青春类外展和重新支配，后脊髓理术和电气喉部步调；但是，必须根据每位患者的个体需求和BVFI的病理生理仔细选择它们。关键字：双边声折；不动；麻痹。
有效的批处理贝叶斯优化...
摘要 - Bayesian优化是模拟电路合成的有前途的方法。但是，贝叶斯优化框架的顺序性质显着限制了其充分利用现实世界计算资源的能力。在本文中，我们提出了一种通过多目标采集函数集合（MACE）进行有效的可行贝叶斯优化算法，以进一步加速优化过程。通过对改进概率（PI），预期改进（EI）和较低置信（LCB）的帕累托阵线进行抽样查询点，我们结合了最新的艺术习得功能的利益，以实现探索和剥削之间的精致折衷和无限限制的优化问题之间的脆弱交易。基于此批处理设计，我们进一步调整了约束优化问题的算法。通过将优化过程分为两个阶段，并首先关注找到初始可行点，我们设法获得了有关有效区域的更多信息，并可以更好地避免在不可行的区域周围采样。达到了第一个可行点后，我们通过对收购函数集合采用特殊设计的惩罚术语来赞成可行的区域。实验结果定量地表明，与批处理大小为15时，与差分进化（DE）相比，我们提出的算法可以将总体仿真时间减少到74倍（DE）。对于受限的优化问题，与基于加权的基于预期改进的贝叶斯优化（WEIBO）方法相比，我们提出的算法可以将优化过程高达15倍，当批处理大小为15时。