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World File Search System监督
分级监督
认知神经科学的研究越来越多地使用了机器学习算法和多变量模式分析（MVPA）来对脑行为关系进行建模。这些算法通常属于两种主要类型：无监督或监督。在认知神经科学中，大多数研究都认为大脑状态以线性，一对一的方式映射到行为。如果存在此类映射，则无监督和监督的方法应导致结论。但是，当映射更为复杂时，结论差异。不幸的是，脑行为关系的基础真理很少（即使有的话）事先知道，因此，当科学家使用由一组可能没有合理性的假设引导的模型方法时，可能得出了不正确的结论。在本文中，我们引入了可能的解决方案。我们将无监督和歧视性的监督模型与模型比较策略相结合，并将这种方法应用于已知的地面真相脑行为关系的模拟数据。组合的建模方法学习了一个潜在空间，该空间模拟了模拟大脑状态的分布（类似于无监督的方法）。同时，潜在空间包含可用于预测行为的信息，从而有助于脑行为特征（类似于监督方法）。我们使用四个模拟数据集，这些数据集在脑行为关系的线性和均匀性上有所不同，以比较每个模拟数据集沿连续体的建模结果，从完全不受监督到完全监督。更重要的是，我们检查了由于在建模过程中应用于数据集的错误假设而导致的潜在空间发生了什么。我们进一步展示了我们的框架如何以一种完全无监督的v。完全监督的方法对各种大脑行为的关系进行建模，这不是通过比较每个模拟数据集的建模结果，从完全无监督到完全监督的连续性。
加密资产活动和市场的监管、监督和监督
7 月 11 日，金融稳定理事会发布了一份公开通讯，强调加密资产可能带来的风险和威胁；强调加密资产活动并非在不受监管的空间中运作；对不符合现有标准、适用规则和法规表示担忧；并指出，除非任何此类服务提供商符合所有适用的监管要求，否则加密资产提供商不得在任何司法管辖区开展业务。该通讯还重申了金融稳定理事会在促进司法管辖区金融当局和国际标准制定机构之间的合作方面的作用，以确保加密资产活动和市场受到与其可能带来的风险相称的有效监管和监督，同时支持负责任的创新并为各司法管辖区实施国内方法提供足够的灵活性。
培训和监督计划
说明 本部分必须由申请人/候选人和在候选人资格期间负责监督申请人/候选人的主管填写并签字。如果申请人/候选人有多名主管，则必须为每位主管填写此表。已经获得执照但要更换和/或增加新主管的 LCPC 候选人必须在更换后 20 个工作日内提交一份新的监督协议，该协议也由新主管签字。您可以扫描此表格并将其直接上传到您的在线申请/帐户，或将其通过电子邮件发送至 dlibsdhelp@mt.gov。第 1 部分 - 申请人/候选人信息 1. 申请人/候选人全名：名字 中间名 姓氏 2. 申请人/候选人邮寄地址： 3. 申请人/候选人电子邮件地址： 第 2 部分 - 监督员 4. 监督员全名：名字 中间名 姓氏 5. 监督员执照名称：（例如 LCSW、LCPC、LMFT、执业心理学家或执业并获得委员会认证的精神科医生） 6. 监督员执照编号： 第 3 部分 - 声明 我，即 LCPC 申请人/候选人了解根据 [ ARM 24.219.421 ] 和 [ ARM 24.219.422 ] 的监督经验和记录保存的要求。申请人/候选人法定签名 日期 我，候选监督员了解 ARM 24.219.421 中监督经验和记录保存的要求，并符合 ARM 24.219.422 中规定的监督资格。 监督员法定签名 日期
无监督深度学习
该论文探讨了自动货运列车的环境监测和异常检测（特别是障碍物）所面临的挑战。尽管铁路运输传统上一直处于人类监督之下，但自动驾驶列车在成本、时间和安全性方面具有优势。然而，它们在复杂环境中的操作会带来重大的安全问题。本研究采用的不是需要昂贵且有限的注释数据的监督方法，而是采用无监督技术，依靠能够识别非典型行为的技术，使用未标记的数据来检测异常。提出了两种环境监测模型：第一种基于卷积自动编码器（CAE），用于识别主轨道上的障碍物；第二个版本是结合了 Vision Transformer (ViT) 的高级版本，专注于一般环境监测。两者都利用无监督学习技术进行异常检测。结果表明，所提出的方法为自主货运列车的环境监测提供了相关要素，有潜力增强其可靠性和安全性。因此，无监督技术的使用证明了其在自动列车应用环境中的实用性和相关性。
脑监督图像编辑
尽管用于语义图像编辑的深度神经模型最近取得了进展，但目前的方法仍然依赖于明确的人工输入。先前的工作假设有手动整理的数据集可用于监督学习，而对于无监督方法，需要人工检查发现的组件以识别那些修改有价值语义特征的组件。在这里，我们提出了一种新颖的替代方法：利用大脑反应作为学习语义特征表示的监督信号。在一项神经生理学实验中，向参与者 (N=30) 展示人工生成的面孔并指示他们寻找特定的语义特征，例如“老”或“微笑”，同时通过脑电图 (EEG) 记录他们的大脑反应。使用从这些反应推断出的监督信号，学习生成对抗网络 (GAN) 潜在空间内的语义特征，然后将其用于编辑新图像的语义特征。我们表明，隐性大脑监督实现的语义图像编辑性能与显性手动标记相当。这项工作证明了利用通过脑机接口记录的隐性人类反应进行语义图像编辑和解释的可行性。
使用无监督学习
经颅超声疗法越来越多地用于非侵入性脑疾病治疗。然而，常规数值波求机的计算量过于昂贵，无法在治疗过程中在线使用，以预测经过头骨的声学字段（例如，考虑主题特定的剂量和靶向变化）。作为实时预测的一步，在当前工作中，使用完全学习的优化器开发了2D中异质Helmholtz方程的快速迭代求解器。轻型网络体系结构基于一个修改的UNET，其中包括一个学识渊博的隐藏状态。使用基于物理的损失功能和一组理想化的音速分布对网络进行训练（完全无监督的训练（不需要真正的解决方案）。学习的优化器在测试集上表现出了出色的性能，并且能够在训练示例之外良好地概括，包括到更大的计算域，以及更复杂的源和声速分布，例如，从X射线计算的颅骨图像中得出的那些。