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World File Search System蒙太奇
剪切/生成 - 蒙太奇和ai
Haven（Gregory Chatonsky，2024）摘要机器视觉系统和生成AI模型的扩散最近改变了我们的视觉文化的一部分，从而引起了移动图像的新类型，这些图像需要我们重新检查某些关键概念。由Lira（Laboratoire International de Recherches en Art）和Ircav（Ircav Institut de Recherche surLeCinéma等人）在Sorbonne Nouvelle大学举行理论，分析和手势及其在生成图像领域中的形式和技术。自2010年代初以来就呼吁论文，在整个视觉文化范围内的机器视觉系统和生成AI模型的开发具有其效果，是移动图像的新类型的出现。一方面，使用视频和多媒体装置来分析机器视觉所带来的挑战的艺术家探索了这些系统的算法，非人类目光的各种方式，并安排了来自培训数据集的大量图像。另一个
电极放置系统和蒙太奇
传统的国际10-20系统时，当汉斯·伯格（Hans Berger）记录第一个人类脑电图（1924）时，他只有两个电极，他将它们放置在头部前部和后部区域。Berger一直使用这种方法多年，考虑到它是测量全球皮质活动的有效系统。后来，其他研究人员强调了实际上，脑电图活动实际上如何取决于记录其头皮的区域。观察不同区域类型的脑节律随后鼓励使用多个电极和更多的记录通道，但是记录方法的标准化很快就变得必要，因此所得数据可以彼此可比性。由H. Jasper领导的脑电图和临床神经生理学社会联合会委员会开始在所有实验室中使用特定的电极定位系统。第一个标准化系统于1949年在巴黎IFSECN的第二届国际大会上发表，并于1958年由贾斯珀（Jasper）出版。它仍然被普遍使用，被称为国际10-20系统（SI 10-20）。
创建一个主要的非洲黄金生产商
前瞻性信息本演讲包含“前瞻性信息”（此处称为“前瞻性陈述”），该条款适用于适用的加拿大证券立法，涉及蒙太奇和位于科特迪瓦（Côtedd'Ivoire）的蒙太奇（Montage d'ivoire）（“蒙太奇项目”）的蒙太奇矿产，包括Koné金色项目。通常，这些前瞻性陈述可以通过使用诸如“计划”，“期望”，“预期”，“预算”，“预算”，“预算”，“估算”，“预测”，“预测”，“预测”，“预期”，“预期”，“相信”，“相信”，“相信”，“信仰”或“或phrases或phrases”或“ phrases或phrases”或“事件”或“事件”或“事件”或“可能”或“可能”或“可能”或“可能”。或“实现”或其负面含义。矿产储备的估计及矿产资源估计（统称为“ MRE”），用于KonéGoldProject和Gbongogo主要存款及其UF中包含的经济分析以及UFS中的经济分析是前瞻性的陈述，因为它们反映了矿化的预测，如果矿产的结果以及矿产的结果，则是矿产矿床的开发和开发的。尽管蒙太奇试图识别可能导致实际结果与前瞻性陈述中包含的结果有重大差异的重要因素，假设和风险，但可能会导致结果无法预期，估计或预期。不能保证这种前瞻性陈述将被证明是准确的，因为实际结果和未来事件可能与此类前瞻性陈述中的预期有重大差异。因此，读者不应过分依赖前瞻性陈述。本演讲中的前瞻性陈述包括但不限于以下方面的陈述：MRE； KonéGoldProject的未来生产时间和数量；关于IRR，NPV，回报和Koné黄金项目的期望；预期的采矿和加工方法KonéGoldProject；预期的KonéGoldProject的矿山； KonéGold项目的预期恢复和成绩； KonéGoldProject的未来勘探计划；关于蒙太奇的资本化，流动性，资本资源和支出的其他当前和计划的计划和目标；矿产资源扩展潜力和其他增长机会；探索和钻探计划；发展时间表；业务发展策略和前景；计划的资本支出，计划的工作计划和目标，钻探计划以及其他有关蒙太奇项目的计划；以及经济绩效，财务状况和期望。前瞻性陈述是从此期开始的，因此在此日期之后会更改。前瞻性陈述，目的是提供有关管理层当前期望和计划的信息，并允许投资者和其他人更好地了解蒙太奇的项目和操作环境。蒙太奇不打算或承诺公开更新本演示文稿中包含的任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式，但根据适用的证券法。前瞻性陈述是由管理层基于管理层考虑合理的因素和假设来制定的，包括：这些因素和假设在等级，回收率，实现的价格，成本，计划的建筑和生产时间表上，标题为“有关矿产储备和资源估计的披露，并在1月16日的新闻发布会上设置为“矿产储备和资源估算”的披露，并在1月16日的时间上设置了UF和UF，并在2024年的UF和MEF中及其M的MEF和UF和UF的MOF和MM，并与M的相关和UF。在www.sedar.com上提交的SEDAR； MRE是准确的；开发KonéGoldProject的成本将按照UFS的规定；该公司将拥有足够的营运资金来探索，开发和运营任何其他建议的矿产项目；该公司将可以使用足够的服务和供应；不会影响公司或其财产的重大不利变化；需要在需要时获得所有必需的批准和许可，包括续签和许可；政治和法律环境将是稳定的，并且发展将与当前的期望一致；该货币，利息和汇率将与当前水平一致；不会影响公司或其财产的重大干扰；该公司将有能力获得资本和债务市场以及资金的相关成本；需要在需要时提供合格的劳动力；挖掘，加工和销售矿物产品的最终能力将以经济优惠的条件为基础； Covid-19对蒙太奇和蒙太奇项目的全球经济以及蒙太奇项目的影响不会比预期的更不利。前瞻性陈述受到已知和未知的风险，不确定性和其他重要因素，这些因素可能导致以下任何一个与此类前瞻性陈述所表达或暗示的陈述实质上不同：MRE； KonéGoldProject的未来生产时间和数量； KonéGoldProject的IRR，NPV，回报和成本； KonéGoldProject的预期采矿和加工方法；预期的KonéGoldProject的矿山；或预期的回收率和KonéGold项目的成绩；在2027年第二季度实现第一金的目标；过程工厂的关键设计变化的预期增强；就更新的资本支出估计值提供了大量资助；发现超过100万盎司的高级高级资源，比Koné矿床及其时机高出50％；针对2025年第一季度的首次矿产资源估算的有针对性出版；蒙太奇和/或蒙太奇项目的实际结果，活动水平，绩效或成就可能与此类前瞻性陈述所表达或暗示的项目实质上不同。合格的人声明本公司演讲的科学和技术内容已由根据NI 43-101的合格人员Silvia Bottero，BSC，MSC核实和批准。Montage的EVP探索Bottero夫人是南非自然科学专业委员会（SACNASP）的注册专业自然科学家，南非地质学会成员，AUSIMM成员。Risks that may cause these forward-looking statements to be materially different, include but are not limited to: risks related to uncertainties inherent in the preparation of mineral reserve and resource estimates and definitive feasibility studies such as the MRE and the UFS, including but not limited to, assumptions underlying the production estimates not being realized, incorrect cost assumptions, unexpected variations in quantity of mineralized material, grade or recovery rates, unexpected changes to geotechnical or hydrogeological considerations, unexpected failures of plant, equipment or processes, unexpected changes to availability of power or the power rates, failure to maintain permits and licenses, higher than expected interest or tax rates, adverse changes in project parameters, unanticipated delays and costs of consulting and accommodating rights of local communities, environmental risks inherent in the Côte d'Ivoire, title risks, including failure to renew concessions,意外的商品价格和汇率波动，与19日相关的风险，延误或未能获得访问协议或修订许可证。该公司还面临着开发金矿面临的公司面临的风险，包括该公司的商业历史有限，没有保证收入；估计矿产储量和矿产资源是有风险的；这种探索和发展是投机性的，可能不会导致盈利的采矿业务；采矿需要大量资本，从而产生巨大的融资风险和股东稀释；全球财务状况可能会影响蒙太奇筹集额外资金的能力；负面的现金流量预计将继续，需要资助；黄金的未来价格是不确定的，可能低于预期；黄金价格和汇率是波动的和不可预测的，可能没有预期的；即使以可接受的黄金价格，商业生存能力也可能无法实现。采矿业务非常冒险；采矿周期峰期间的操作更加昂贵；建造或计划的基础设施可能不足；蒙太奇在其矿产财产中的权利可能会丢失，有缺陷或受到挑战和主张的影响；蒙太奇的保险范围可能不足并导致损失；蒙太奇可能无法遵守法律，从而造成不利的经济罚款；蒙太奇可能无法获得或续金开发和运营其财产的必要许可和许可；这种气候变化可能会使采矿业务更加昂贵；遵守环境法规的符合可能是昂贵的；社会和环境行动主义会对探索，发展和采矿活动产生负面影响；意外的地质，水文和气候事件可能会暂停采矿作业或增加成本。此外，蒙太奇面临以下风险：公开交易证券的价格波动可能会影响和投资者的回报；外国投资和运营风险；有利益冲突可能导致其他发行人或股东受到蒙太奇股东的利益；第三方利益相关者的影响可能会导致其他当事方受到损害蒙太奇的利益；税收可能高于预期；蒙太奇必须与较大的实体竞争资源；蒙太奇取决于管理；法律程序可能是昂贵的，并且分散管理业务的注意力；以及在SEDAR上可在www.sedar.com上找到的蒙太奇年度信息表中的题为“风险因素”的部分中讨论的这些因素。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，稀疏 EEG 蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4,000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当没有施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确率比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
通过动态空间滤波对受损脑电图进行稳健学习
使用在实验室环境之外记录的 EEG 构建机器学习模型需要对噪声数据和随机缺失通道具有鲁棒性的方法。在处理稀疏 EEG 蒙太奇（1-6 个通道）时，这种需求尤其大，这种蒙太奇经常出现在消费级或移动 EEG 设备中。经典机器学习模型和在 EEG 上端到端训练的深度神经网络通常都没有设计或测试过对损坏的鲁棒性，尤其是对随机缺失通道的鲁棒性。虽然一些研究提出了使用缺失通道数据的策略，但当使用稀疏蒙太奇且计算能力有限（例如可穿戴设备、手机）时，这些方法并不实用。为了解决这个问题，我们提出了动态空间滤波（DSF），这是一个多头注意力模块，可以插入神经网络的第一层之前，通过学习关注好通道并忽略坏通道来处理缺失的 EEG 通道。我们在包含约 4000 条模拟通道损坏记录的公共 EEG 数据和包含约 100 条自然损坏移动 EEG 家庭记录的私人数据集上测试了 DSF。当不施加噪声时，我们提出的方法可实现与基线模型相同的性能，但当存在严重通道损坏时，其准确度比基线高出 29.4%。此外，DSF 输出是可解释的，因此可以实时监控有效通道重要性。这种方法有可能在通道损坏妨碍读取脑信号的具有挑战性的环境中实现 EEG 分析。
http://eprints.gla.ac.uk/224883/
1 我们认为，持续时间 > 10 分钟 x 块（导致总实验时间 + EEG 帽蒙太奇 + 汇报时间超过 160 分钟）是不可接受的，因为会产生疲劳效应（或困倦，闭眼时容易发生）。这些因素可能会影响 α 活动，因此会影响我们在 BCI 设置中的相位估计。
利用低密度脑电图重建源功能连接的可行性
摘要 目的 功能连接 (FC) 越来越多地被用作神经调节和提高性能的目标。目前，使用脑电图 (EEG) 对 FC 进行可靠的评估需要具有高密度蒙太奇的实验室环境和较长的准备时间。本研究调查了使用低密度 EEG 蒙太奇重建源 FC 以用于实际应用的可行性。方法 使用逆解重建源 FC，并将其量化为 alpha 频率中绝对虚相干的节点度。我们使用模拟的相干点源以及两个真实数据集来研究电极密度（19 个电极 vs. 128 个电极）和使用模板与基于单个 MRI 的头部模型对定位精度的影响。此外，我们还检查了低密度 EEG 是否能够捕捉个体间相干强度的变化。结果 在数值模拟和实际数据中，电极数量的减少导致相干源和耦合强度的重建可靠性降低。然而，当比较从 19 个电极重建 FC 的不同方法时，使用波束形成器获得的源 FC 优于传感器 FC、独立成分分析后计算的 FC 和使用 sLORETA 获得的源 FC。特别是，只有基于波束形成器的源 FC 才能捕捉运动行为的神经相关性。结论 从低密度 EEG 重建 FC 具有挑战性，但使用波束形成器的源重建时可能是可行的。
密度脑电图
摘要 目的 功能连接 (FC) 越来越多地被用作神经调节和提高性能的目标。目前，使用脑电图 (EEG) 对 FC 进行可靠的评估需要具有高密度蒙太奇的实验室环境和较长的准备时间。本研究调查了使用低密度 EEG 蒙太奇重建源 FC 以用于实际应用的可行性。方法 使用逆解重建源 FC，并将其量化为 alpha 频率中绝对虚相干的节点度。我们使用模拟的相干点源以及两个真实数据集来研究电极密度（19 个电极 vs. 128 个电极）和使用模板与基于单个 MRI 的头部模型对定位精度的影响。此外，我们还检查了低密度 EEG 是否能够捕捉个体间相干强度的变化。结果 在数值模拟和实际数据中，电极数量的减少导致相干源和耦合强度的重建可靠性降低。然而，当比较从 19 个电极重建 FC 的不同方法时，使用波束形成器获得的源 FC 优于传感器 FC、独立成分分析后计算的 FC 和使用 sLORETA 获得的源 FC。特别是，只有基于波束形成器的源 FC 才能捕捉运动行为的神经相关性。结论 从低密度 EEG 重建 FC 具有挑战性，但使用波束形成器的源重建时可能是可行的。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
ARS-艺术工作室课程
ARS 260. 新媒体入门。3 小时。本课程将通过创造性探索、技能发展和材料使用介绍新媒体学科。学生将参与其创造性实践和协作体验的行动研究。将教授包括声音、动画和视频捕捉在内的媒体实践以及美术的实验投影技术。学生将使用专用音频和视频设备学习声音编辑和视频捕捉的基础知识。专用项目（如摄像机编辑、蒙太奇和定格动画）将使学生掌握视频编辑技能。通过放映、阅读和回应论文介绍媒体艺术的历史背景。整个学期都会举办技术研讨会。