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国际意识障碍指南实施的国际调查
对长期意识疾病（PDOC）患者的抽象诊断，预后和治疗程序在各个国家和临床环境之间差异很大，这可能是由于组织因素（例如，研究与非学术医院），资源的专业知识和资源（例如，金融和人）（例如，金融和人）。两项国际指南，一项来自欧洲神经病学会（EAN），一项来自美国神经病学会（AAN）与美国康复医学大会（ACRM）和美国国家残疾，独立生活和康复研究（NIDILRR）合作，以与这位职业界人群相处良好的培训患者。 两项指南的建议原则上一致，但如何将它们实施到PDOC患者的护理途径中，仍然是一个空旷的问题。 我们进行了一项在线调查，以探索与PDOC患者管理有关的健康专业临床实践，并将上述实践与这两个准则的选定建议进行比较。 调查显示，尽管遵循了一些建议，但其他建议却没有和/或可能需要更多的磨练/特异性来增强其临床实用性。 应特别关注对残留意识的多模式评估，对疼痛的检测和治疗以及Covid-19-Pandemics对患者家庭/代表的参与的限制的影响。两项国际指南，一项来自欧洲神经病学会（EAN），一项来自美国神经病学会（AAN）与美国康复医学大会（ACRM）和美国国家残疾，独立生活和康复研究（NIDILRR）合作，以与这位职业界人群相处良好的培训患者。两项指南的建议原则上一致，但如何将它们实施到PDOC患者的护理途径中，仍然是一个空旷的问题。我们进行了一项在线调查，以探索与PDOC患者管理有关的健康专业临床实践，并将上述实践与这两个准则的选定建议进行比较。调查显示，尽管遵循了一些建议，但其他建议却没有和/或可能需要更多的磨练/特异性来增强其临床实用性。应特别关注对残留意识的多模式评估，对疼痛的检测和治疗以及Covid-19-Pandemics对患者家庭/代表的参与的限制的影响。
用图嵌入神经网络的自适应布局分解
摘要 - 已广泛研究了多个图案布局分解（MPLD），但是到目前为止，还没有在结果质量和效率方面主导其他人的分解器。这种观察促使我们探索如何适应为给定布局图的最合适的MPLD策略，这是无聊的，仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了一个基于图形卷积网络的布局分解框架，以获取布局的图嵌入。图形嵌入式用于图库构造，分解器选择，图形匹配，针迹去除预测和图形着色。此外，我们设计了一种纯粹取决于传递图形神经网络的快速非针迹布局分解算法。实验结果表明，我们基于图的嵌入式框架可以在广泛使用的基准测试中实现最佳分解，即使与快速但非最佳的启发式方法相比，运行时也可以下降。
莱斯尼斯房地产开发
Thamesmead是伦敦东南部的一个地区，跨越了格林威治和贝克斯利的自治市镇。曾经曾经属于Woolwich Royal Arsenal的Marshes和前工业土地，在1960年代，它是由大伦敦委员会（GLC）开发的，是60,000人的庞大住房计划 - 由GLC宣布为“ 21世纪城镇” 1。当时它的建筑被认为是高级的，1971年，这是斯坦利·库布里克（Stanley Kubrick）的《发条橙》的未来派背景。它是在混凝土中建造的，但它在很大程度上复制了一个带有家庭住宅和蜿蜒小巷，开放的绿色空间和湖泊的低层社区。由于沼泽地上的洪水风险，许多建筑物都在车库和空旷的空间中升起。但是，到1970年代初期，最初的计划缩减了，预算被收紧了2，到20世纪末，经过多年的忽视，泰晤士米德（Thamesmead）成为许多原型犯罪犯罪的“沉没庄园”。
Bloor Homes、St ... 之间的共同点声明
• 南斯塔福德郡提出并要求土地所有者/发起人删除的文本以粗体显示 • 土地所有者/发起人提出的替换/附加文本以括号显示（蓝色斜体） • 作为地方规划条例 19 咨询的一部分提交的关于政策 MA1 和 SA2 修订的陈述，南斯塔福德郡议会不同意，详见第 1.10 段 场地描述 1.3 该场地面积为 51 公顷，位于彭克里奇以北。该场地位于空旷的乡村，彭克里奇开发边界将根据政策 DS3 和 SA2 进行修改以包括该场地。总体规划 1.4 双方同意，该场地应根据政策 MA1 和 SA2 作为全面总体规划方案提出，并应寻求提供至少 1029 套住宅。开发项目应与 2023-2041 年地方规划审查中详述的场地指示性概念规划和愿景与目标大致一致。
使用大偏差理论
增强学习（RL）是机器学习研究的重要领域，它越来越多地应用于物理中的复杂优化问题。并行，物理学的概念与熵限制的RL等发展有助于RL的重要进展。尽管这些发展导致了两个领域的进步，但在熵调查的RL中获得了优化的分析解决方案，目前是一个空旷的问题。在本文中，我们在熵限制的RL和研究中的研究中建立了映射，该统计学专注于马尔可夫过程以罕见事件为条件。在长期限制中，我们将大型偏差理论的方法应用于马尔可夫决策过程中最佳策略和最佳动态（MDP）模型的确切分析结果。获得的结果导致了熵调查的RL的分析和计算框架，该框架通过模拟验证。这项工作中建立的映射将强化学习和非平衡统计力学方面的研究联系起来，从而为将分析和计算方法的应用从一个领域到另一个领域的尖端问题开放。
比较空...
印尼政府继续鼓励基于技术的公共服务创新，包括开发智能城市和利用传感器技术的智能停车。通过提供实时车辆检测和停车位的可用性，使用您只看一次（YOLO）模型的智能停车系统的开发，从而提高了停车管理的效率。这项研究比较了三种Yolov11-Nano（Yolov11n），Yolov11-Mall（Yolov11s）和Yolov11-Medium（Yolov11M）（Yolov11m）的三种变体，以确定检测空旷的停车位最有效的模型。使用一个数据集进行了实验，该数据集由5725张具有各种条件的停车区图像，例如角度，照明和距离。此外，研究人员还使用了一个6秒的停车场时间段视频，用于培训的模型的测试材料。结果表明，Yolov11的每个变体都有其自己的优势。yolov11s具有最高的MAP50（0.967），Yolov11m的精度和回忆最高，而Yolov11n的FPS最高（62.14）。精度范围为7.4％-17.9％，Yolov11s获得了最高的精度。本研究的发现旨在确定用于智能停车实施的最有效的Yolov11变种。
参与人工智能审计和评估
随着生成AI（Genai）的兴起，大量多样化的用户群在AI评估和审计中的参与需要。Genai开发人员越来越多地采用众包方法来测试和审核其AI产品和服务。但是，它仍然是一个空旷的问题，如何设计和部署负责任的有效众包管道来进行AI审核和评估。这个研讨会旨在迈出弥合这一差距。Our interdisciplinary team of organizers will work with workshop participants to explore several key questions, such as how to improve the output quality and workers' productivity for GenAI evaluation crowdsourcing tasks compared to discrim- inative AI systems, how to guide crowds in auditing problem- atic AI-generated content while managing their psychological impact, ensuring marginalized voices are heard, and setting up responsible and effective crowdsourcing pipelines for real-世界Genai评估。我们希望该研讨会能够制定研究议程和最佳实践，以设计基于人群的AI审计和评估方法。
空财产策略2024
空旷的财产策略得到了私营部门住房装修团队的工作支持，并专门针对私人所有权的空财产。空的属性可能会破坏社区。缺乏维护会影响邻近的特性，例如，引起潮湿并吸引野鸽。被忽视和长满的花园重点介绍了房屋，并可以为其他害虫提供港口。该物业很快就会成为乱扔垃圾的重点，这可能会升级为倾斜，并且容易受到盗窃，纵火，蹲下和其他反社会行为的影响。理事会，警察和消防部门必须应对这种危害。空财产代表浪费的资源，可以为家庭提供房屋，无论是私人买家还是租户。空的财产策略是增加供应的住房策略目标不可或缺的一部分。理事会有兴趣最大程度地减少剩下的房屋数量。鉴于Redbridge的高水平住房需求，这一点尤其重要，在住房登记册上有5531个家庭和2296张单身/夫妇（2023年10月）。[有关住房需求的更多信息，可以在2023年住房策略2023-2028（Redbridge.gov.uk）中找到] Redbridge的伦敦自治市镇对居民有责任，包括拥有财产的人，居住在空旷的房地产和住房中的人。通过将空财产带回住宅用途，理事会可以为住房提供贡献并改善自治市镇的经济和环境可持续性。理事会致力于解决长期的空财产，并为所有者（包括注册的社会提供者）提供支持，以帮助他们将其财产恢复使用。自从引入2010年空财产战略以来，理事会通过直接行动一直在将超过1,215个空的房屋带回住宅用途。[请参阅附录1中的表3以获取故障]，因为实施了先前的空财产策略（2012- 2015年），因此引入了立法，以允许当局改变长期空财产的理事会税收费。LB Redbridge使用这些权力引入其他保费。在临时期间也引入了财产许可制度。这种更新的策略还反映了自上一版以来的最新政策和报告（例如，Redbridge Plan 2022-2026，竞选小组对空房屋的行动报告“英格兰的空房屋”和“非常空缺”以及伦敦市市长2018年住房策略）。使用鼓励，建议和激励措施（例如赠款的可用性以及执法干预措施）的方法。
利用扩展现实听觉生物反馈解决空旷空间近视问题，实现深空旅行
视觉调节是指人适应不同距离的能力。空旷空间近视是一种在飞行员身上观察到的现象，当飞行员在高空飞行时，空旷的天空中没有特定的物体可以聚焦，眼睛会选择聚焦在前方几米处而不是无穷远处 (Brown, 1957)。焦点随后不断变化，视力显著下降，导致无法检测到感兴趣的物体，也难以确定这些物体的大小 (Brown, 1957)。在长期太空飞行 (LDSF) 期间，宇航员面临着患上空旷空间近视的风险，因为太空一片漆黑，大部分时间都没有近距离物体可以聚焦。空旷空间近视的发生可能会导致宇航员识别太空碎片、卫星和即将来临的天体的速度变慢，对太空机组人员构成重大危险。在凝视毫无特征的黑暗天空时遇到的另一个危险是发生扫视眼球运动。研究表明，扫视眼球运动会导致远距离视觉出现明显差距，并且会显著降低视力（Schallhorn，1990）。
具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。