XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System跨学科
LLM 有助于缓解脑信号和语言对齐的跨学科变异性
从脑电图信号中解码人类活动一直是一个热门的研究课题。虽然最近的研究越来越多地将重点从单一受试者转移到跨受试者分析，但很少有人探索该模型对以前未见过的受试者的脑电图信号进行零样本预测的能力。本研究旨在调查深度学习方法是否可以捕获人类脑电图信号中固有的与受试者无关的语义信息。这些见解对于脑机接口 (BCI) 至关重要，因为一方面，它们证明了模型对受试者特定时间偏差的稳健性，另一方面，它们显着增强了下游任务的通用性。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为去噪代理，从嘈杂的脑电图信号中提取与受试者无关的语义特征。包括消融研究在内的实验结果强调了 LLM 在从嘈杂的 EEG 数据中解码与主题无关的语义信息方面的关键作用。我们希望我们的研究结果将有助于推进 BCI 研究，并帮助学术界和工业界将 EEG 信号应用于更广泛的应用。
情感计算 CSCI534：一种跨学科方法
2025 年春季课程目标：本课程全面、跨学科地介绍情感计算：即与情感相关、由情感产生或有意影响情感的计算。它概述了人类情感理论（它如何由认知、身体和社会环境产生并影响认知、身体和社会环境）、识别和合成情感行为的技术，并说明了如何将这些技术应用于应用程序设计。本课程适合对计算方法有一定了解的非计算机科学专业学生。学生将获得以人为本的计算理论和实践方面的坚实背景，因为它与决策、健康、娱乐和教育学有关。
疼痛神经科学的跨学科方法
国家卫生与医学研究委员会（NHMRC）澳大利亚*对比利时的De la Recherche Scientifique-FNRS（F.R.S.-FNRS）*科学，教育与青少年（MSEY）克罗地亚法国国家研究局（ANR）法国*法国教育与研究部（BMBF）德国研究基金会（BMBF）National National Intermanty and National Intermanty＆Interany Dermany German，National and Knecation and National and Knection and National Intermany German，National Inter，卫生研究委员会（HRB）爱尔兰卫生部（CSO-MOH）以色列*意大利卫生部（IT-MOH）意大利拉脱维亚科学委员会（LZP）拉脱维亚研究委员会（LMT）挪威研究委员会（RCN）
评论文章，纳米粒子集中在工业规模上的跨学科角色穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）Javed 1，tahira batool 2，saeed ahm
评论文章纳米颗粒集中在工业规模的穆罕默德·希拉兹（Muhammad Sheeraz）1，塔希拉（Tahira）batool 2，萨伊德·艾哈迈德（Saeed Ahmad）3，iqra noreen 4*，Seemab Javed 5，Zahid Asghar Bajwa 5，Rimimsha 6，Rimimsha 6，rimimsha 6，kinza nazir 7，Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Muhamm of Ecoly of Seemab javed 5，Seemab Noreen 4*，Seemab Noreen 4*热带岛屿，海南省热带动物和植物生态学的主要实验室，海南师范大学，海顿师范大学，海顿571158，中国2，巴哈瓦尔布尔伊斯兰大学化学研究所纯化学，政府大学大学法萨拉巴德5化学系，巴基斯坦政府大学法萨拉巴德大学法萨拉巴德大学6号化学系，巴基斯坦政府学院拉合尔政府学院7学院，旁遮普大学，旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦旁遮普大学，巴基斯坦8号。 https://doi.org/10.36348/sjls.2024.v09i12.004 |收到：08.11.2024 |接受：14.12.2024 |发表：26.12.2024 *通讯作者：IQRA Noreen纯化学系Faisalabad摘要
AcSIR-CSIR-国家跨学科研究所
i. 请点击以下网址：https://acsir.res.in/acsir-sbi-collect-portal/ ii. 接受 SBI Collect Portal 的标准条款 iii. 选择付款类别：“新生 - 第一学期费用”。 （其他付款类别也将在适当的时候提供。） iv. 输入您选择的 CSIR 实验室代码：39 和您的 AcSIR 申请编号（如上表所示），然后单击“提交”按钮。 v. 系统将显示与上面输入的 AcSIR 申请编号相关的所有相应详细信息。 请检查这些详细信息。 （如果发现任何不一致/不完整/不正确的信息，请不要继续操作，并通过与末尾注释中定义的 sbicollect@acsir.res.in 沟通报告问题/困难。） vi. 输入学生的电子邮件 ID 和手机号码。
引文：Mahmoud AH Mostafa 和 Abdelaziz AA El-Sayed。“超越化学：揭示天然产物在现代生物学中的跨学科作用
基因组学全基因组测序 (WGS)、比较基因组学预测生物合成途径、菌株改良实现代谢工程、深入了解负责次级代谢产物产生的基因簇
Fabrice Lollia。数字化转型：人工智能融入公司组织战略的文献综述。国际研讨会。数字化转型的国际和跨学科视角：以发展中国家和新兴经济体为例。，2021 年 9 月，法国巴黎。�hal-03708807�
传记 Fabrice LOLLIA 拥有古斯塔夫埃菲尔大学信息与通信科学博士学位和雷恩商学院 EMBA 学位。他是 DICEN idf 实验室的副研究员，他的研究重点是新技术对组织的影响。 可以通过电子邮件联系作者：fabricelollia@gmail.com 摘要 本通讯旨在基于文献综述提出关于人工智能对数字化转型框架中的公司影响的观点。我们提出了公司内部人工智能的定义，以便通过提出一些答案来突出它们的优势和劣势，以确保其实施取得最佳成功。 关键词 人工智能、数字化转型、企业、实施、员工、绩效。
2024 年跨学科生命科学项目附加研究员
Sophie Böttcher 研究机器学习模型和神经网络，以便高效地检测嵌入式设备上的图像数据中的异常情况。她的研究旨在优化资源受限设备（如智能摄像系统）的机器学习模型，以检测生产线中的缺陷组件或使用可吞咽的传感器胶囊进行胃镜和内窥镜检查。此前，Sophie 学习了仿生学（理学士），专注于轻量化结构和传感器技术，这让她对人工智能有了初步的了解。在此基础上，她完成了应用计算机科学硕士学位，加深了她在计算机科学方面的专业知识，并为她目前的神经网络和机器学习博士研究做好了准备。Sophie 热衷于利用人工智能和神经网络改善社会福祉。除了研究之外，她还希望激励更多适龄年轻女性学习计算机科学，并为她们开辟新的职业前景。