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跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。
免疫词：免疫相互作用药物的免疫调节评估平台
当您与糖基团研究所合作时，您将获得我们最先进的基础设施和世界领先的科学专业知识。糖胶菌免疫母体平台研究所依赖于使用我们具有广泛配备的糖碱分析设施，该设施提供了用于定制印刷幻灯片的微阵列制造套件，以使用表面质子膜共振来表征结合动力学。糖叠式分析设施支持确定蛋白质，整个真核和原核细胞，寄生虫和病毒的聚糖结合曲线，以确定这些结合相互作用的表征。
工作时发热。 - STEINEL
适合所有追求最佳性能和精度的人：HG 2620 E 热风工具提供 2300 W 功率，可通过操纵杆轻松控制，在 50 – 700 °C 之间以 10 °C 为步长精确调节，同时让您设置 4 个个性化程序。温度显示在 LCD 信息显示屏上，可随时轻松读取。可轻松在 150 – 500 l/min 之间无限改变气流速率。全气压功率为 4,000 Pa。强大的无刷电机使我们的旗舰工具拥有超过 10,000 小时的工作寿命。由于其特别坚固的设计以及带有精细防尘过滤器的特殊保护电子设备、4 个可单独选择的程序和重型 H07 电源线，它是任何建筑工地上安全、可靠的帮手。简而言之：这是我们开发过的最好的热风工具。
当强大的人工智能适得其反时
尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展，但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究，本研究表明，将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制（研究 3），从而增强隐私问题（研究 1-5）。值得注意的是，这种影响在消费者与人类代理的交互中减少，而在消费者与 AI 的交互中增加（研究 4）。最后，提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题，并增强披露数据的意愿（研究 5）。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响，并为酒店管理者提供了实际意义。
当人工智能成为老板时
远程工作、便携设备（如手机和平板电脑）、可穿戴设备（例如，可以跟踪位置、监测肌肉运动、情绪和健康状况）都导致与工作相关的人工智能不仅出现在工作场所，还出现在我们的家中。这可能导致隐私和家庭生活的侵犯，以及一种工作时间不再有界限的永远在线的文化。
坚韧不拔的时代与地点
问题是什么？40 多年来，PNT 系统一直向公众开放，在此期间，我们作为消费者和整个澳大利亚行业越来越依赖它们。然而，近年来，技术故障和有针对性的网络攻击导致依赖该技术的人员和组织受到越来越多的干扰。例如，2023 年 4 月，当用于提高澳大利亚政府和商业服务定位精度的提供精确定位校正的卫星信号中断时，严重影响了依赖该信号进行精确制导和安全的农业和海事部门。网络攻击还多次试图破坏支持基础设施，导致在军事、消费者和工业应用中定位和指挥人员和基础设施面临挑战。
分娩时胎儿监护
本指南以 NICE 指南 - 分娩期间健康妇女及其婴儿的护理和每个婴儿都很重要 (EBC) 工具包 ( 附录 6 ) 为基础。本指南涵盖了缺氧的生理学，阐明了何时应使用电子胎儿监护 (EFM) 作为分娩时监测胎儿心脏的适当方法，并标准化了胎心宫缩图 (CTG) 的分类。它提供了在检测到异常时应采取的措施的指导。本指南涉及所有护理环境中对分娩中的胎儿的监测，以评估胎儿缺氧的风险。产科和助产人员应始终将其与完整的临床情况结合使用，以便他们提供一致有效的护理来监测分娩期的胎儿状况。本指南适用于处于活跃分娩期的女性——活跃分娩的诊断需要全面评估触诊子宫活动、孕妇行为和检查（见表 1）。它不应用于在没有触诊子宫活动的情况下对胎儿监护进行产前解释。包括潜伏期分娩，此时子宫活动不规律。有关产前胎儿监护解释的更多信息，请参阅大曼彻斯特和东柴郡 SCN 产前 CTG 解释指南。表 1：决定使用哪种 CTG 解释时要考虑的因素