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定向谱测量改善神经群体的潜在网络模型
系统神经科学旨在了解遍布大脑的神经元网络如何介导计算任务。识别这些网络的一种流行方法是首先计算来自多个大脑区域的神经活动测量值（例如功率谱），然后将线性因子模型应用于这些测量值。至关重要的是，尽管大脑区域之间的定向通信在神经计算中发挥着既定的作用，但定向通信的测量值很少用于网络估计，因为它们与线性因子模型方法的隐式假设不相容。在这里，我们开发了一种新的定向通信频谱测量，称为定向谱 (DS)。我们证明它与线性因子模型的隐式假设兼容，并提供了一种估计 DS 的方法。我们证明，与现有替代方案相比，DS 测量的潜在线性因子模型可以更好地捕捉模拟和真实神经记录数据中的底层大脑网络。因此，定向谱的线性因子模型为神经科学家提供了一种简单有效的方法来明确模拟神经群体网络中的定向通信。
lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
利用人工智能辅助医疗决策预测 COVID-19 患者死亡风险
摘要 — 在 SARS-CoV-2 病毒引起的 COVID-19 疾病爆发后，我们设计并开发了一个基于人工智能 (AI) 和机器学习算法的预测模型，以确定健康风险并预测 COVID-19 患者的死亡风险。在这项研究中，我们使用了全球 117,000 名经实验室确诊的 COVID-19 患者的记录数据。本研究提出了一种 AI 模型，帮助医院和医疗机构决定谁需要首先得到关注，谁有更高的住院优先级，在系统过度拥挤时对患者进行分类，并消除提供必要护理的延误。结果表明，预测死亡率的总体准确率为 93%。我们使用了多种机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、人工神经网络、随机森林、决策树、逻辑回归和 K-最近邻 (KNN) 来预测 COVID-19 患者的死亡率。在这项研究中，还确定了最令人担忧的症状和特征。最后，我们使用了单独的 COVID-19 患者数据集来评估我们开发的模型的准确性，并使用混淆矩阵对我们的分类器进行深入分析并计算我们模型的敏感性和特异性。
组织中的人力资源管理策略...
在迅速发展的数字时代，世界各地的组织在管理人力资本方面面临着新的挑战。数字化转型已大大改变了业务格局，影响了组织在竞争日益激烈的市场中运作，交流和竞争的方式。本研究旨在确定人力资源管理最佳实践，以帮助组织克服数字化转型的挑战并在采用新技术方面取得成功。这项研究的重点主要是定性的。收集数据的方法包括在查看和记录数据时密切关注细节，然后使用分析技术（例如减少数据，可视化和推断）来得出结论。该研究得出的结论是，组织数字化转型中的人力资源管理策略是公司在面对数字时代变化方面取得成功的关键。通过专注于提高员工的数字能力，文化和领导力的变化，适当的组织重组，人才管理，绩效衡量，有效的沟通，灵活性和良好的风险管理，组织可以最佳地利用数字技术来实现竞争优势，提高业务绩效，并为客户提供附加的价值。
无线用户通用耳脑电图
摘要 — 过去几年，人们已经证明可以从耳内记录脑电图 (EEG)（入耳式 EEG）。为了打开小型耳机作为可穿戴脑机接口 (BCI) 的大门，本研究介绍了一种实用的入耳式 EEG 设备，该设备基于多个干电极、用户通用设计和用于流式传输数据和设备编程的轻量级无线接口。该耳机旨在改善广大用户的耳道接触，并采用基于真空成型、等离子处理和喷涂等标准技术的低成本可扩展制造工艺制造。2.5 × 2.5 cm 2 无线记录模块旨在记录数据并以无线方式传输到主机。在三个月内对三名人类受试者进行了性能评估，并与临床级湿头皮 EEG 记录进行了比较。介绍了自发和诱发生理信号、眨眼、α 节律和听觉稳态响应 (ASSR) 的记录。据我们所知，这是第一款采用干式多电极、用户通用设计的无线入耳式脑电图。用户通用耳部脑电图记录的平均 alpha 调制为 2.17，优于最先进的干式电极入耳式脑电图系统。
![arXiv:2310.04644v2 [cs.SD] 2024 年 1 月 31 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\dfd1bff60aa1f4532402af52b5e2d65f14e3f0da.png)
arXiv:2310.04644v2 [cs.SD] 2024 年 1 月 31 日
从神经活动重建自然语音对于实现脑机接口的直接通信至关重要。之前的研究探索了使用在大量神经记录数据上训练的复杂深度神经网络 (DNN) 模型将神经记录转换为语音，这在常规临床限制下是资源密集型的。然而，要从有限规模的神经记录中重建语音并取得令人满意的效果一直是一项挑战，这主要是由于语音表示的复杂性和神经数据的限制。为了克服这些挑战，我们提出了一种用于神经驱动语音重建的新型迁移学习框架，称为 Neural2Speech，它包含两个不同的训练阶段。首先，在现成的语音语料库上对语音自动编码器进行预训练，以从编码的语音表示中解码语音波形。其次，在小规模神经记录上训练一个轻量级适配器，以对齐神经活动和语音表示以进行解码。值得注意的是，我们提出的 Neural2Speech 证明了即使仅使用 20 分钟的颅内数据也能进行神经驱动语音重建的可行性，其在语音保真度和清晰度方面明显优于现有的基线方法。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
具有张量网络的隐私机器学习
张量网络广泛用于提供有效的局部量子多体系统的低能状态的有效表示，最近被提议为Ma-Chine学习体系结构，这些体系结构可以在传统方面具有优势。在这项工作中，我们表明，张量网络体系结构尤其具有潜在的潜在属性来保存机器学习，这在诸如医疗记录处理之类的任务中至关重要。首先，我们描述了馈电神经网络中存在的一个新的隐私漏洞，以合成和现实世界数据集进行了说明。然后，我们开发明确定义的条件，以确保对这种脆弱性的鲁棒性，这涉及仪表符号下的模型的表征。我们严格地证明，张量 - 网络构造可以满足此类条件。这样做，我们为基质产品状态定义了一种新型的规范形式，该状态具有高度的规律性，并根据基于奇异值分解的规范形式固定剩余的规格。我们通过在医疗记录数据集中对矩阵产品状态进行培训的实际示例补充发现结果，这表明攻击者从模型的术语中提取有关培训数据集的信息的可能性很大。鉴于在训练张量 - 网络架构方面的专业知识越来越大，这些重新
儿童司CAMHS董事会工作...
•要向出现神经发育状况的儿童和年轻人提供领导责任，包括CAMH中的神经发育状况和复杂的行为需求，包括确定服务优先级，提供监督，与其他学科和机构合作，并与服务经理协商并启动发展，并获得心理服务。•参与邮政中所有临床活动的评估，并提供服务经理/临床负责人要求的信息，以进行服务监控和评估。•参与适当的服务审核的计划，设计和承诺，以确保质量得到有效，有效地进行管理。•参与开发和完成服务评论和研究活动，包括收集和记录数据，完成数据分析和报告写作。•与CAMHS团队的高级成员协商，确定服务提供差距，并为解决此类差距的政策和服务开发做出贡献。•在与非法定/自愿/社区的机构联络中发挥主导作用，以建立清晰，建设性的工作关系与服务之间。•在入围过程中以及作为访谈小组的成员中，都应适当参加员工招聘。助理和合格的临床心理学家。•为新员工的入职做出贡献。
2024坩埚传记
玛莎是心理学的讲师。在2023年10月加入GCU之前，玛莎在英格兰担任了一系列研究职位。她的主要研究兴趣是滥用药物，包括其与心理健康问题和健康决定因素的交集，滥用药物在家庭中的影响以及提供治疗服务的影响。她最近完成了她的第一个研究项目Pi，PI是Nuffield基金会对参加药物使用治疗服务的受抚养子女的父母的研究，并参与了护理程序（家庭法院）。Martha还对应用于心理学的研究方法以及研究中经常收集的电子记录数据的使用感兴趣。她曾在2017 - 2023年间担任NIHR研究设计服务（RDS）的顾问。她在伦敦国王学院，南伦敦和莫德斯利NHS基金会信托基金会，席尔达德·保利斯塔·德·塞西亚西亚斯·达·索德（Sao Paulo，巴西）和惠灵顿维多利亚大学（新西兰）担任研究荣誉职务。在GCU，Martha是药物使用和滥用组的成员以及儿童和青少年健康组。