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使用基于 Transformer-encoder 的 EEG 编码器和 GAN 从 EEG 记录中生成视觉刺激
如图 1 所示，感知脑解码 (PBD) 是一种利用不同刺激引起的大脑反应来辨别原始感知刺激（例如视觉或听觉线索）或其某些特征的方法。通常，PBD 在认知和临床两个方面都具有优势。通过 PBD，可以仔细研究与外部刺激相对应的不同大脑活动模式。在临床环境中，大脑解码技术可以用于与患有闭锁综合症或瘫痪等疾病（这些疾病可能会损害运动和发声功能）的个体进行交流。在这种情况下，可以尝试在提供感知刺激的同时重建个体的反应或想象。此外，改进的感知脑解码方法可以用于记忆检索或可视化思维等应用，从而有助于认知研究和康复工作。
定量火山灰（QVA）浓度信息
QVA信息为操作员提供了脱离传统的可辨别/可见灰分标准的机会，而是使用经过认证的发动机易感性来进行飞行路线计划和转移重新启动。可见的灰烬是观察者或飞行人员用眼睛看到的。可见灰分的下限范围约为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，具体取决于许多因素，例如一天中的时间，天空背景，太阳位置到观察者（飞行员）以及灰烬的角度（例如，从侧面观察）。可辨认的灰烬是卫星或其他遥感仪器检测到的。可辨认的灰烬来定义文本和图形形式（VAG）中观察到的区域。根据卫星和其他因素，卫星可辨认的灰分的下限约为0.1 mg/m 3至0.2 mg/m 3。
人工智能时代的青少年、信任和技术
虽然生成式人工智能的普及为创造力和效率打开了新的大门，但也引发了人们对信任的担忧。青少年在辨别真相、虚假信息和操纵方面面临着新的挑战。在这份新的焦点报告中，我们研究了 13-18 岁美国青少年在生成式人工智能时代如何体验信任。这份报告以我们之前的研究“人工智能时代的曙光：青少年、父母以及家庭和学校对生成式人工智能的采用”为基础，该研究探讨了青少年如何与人工智能互动。在这里，我们将深入研究生成式人工智能影响他们对内容和平台的信任的具体方式。这些发现提供了洞察力，以帮助青少年、父母和照顾者、教育工作者和技术领导者应对技术快速转型时代带来的信任挑战。
疯狂科学家 2050 年网络军队技术报告...
2050 年网络军队计划旨在设想 2050 年的陆军网络部队。尽管这个疯狂科学家项目涵盖了广泛的网络领域主题，但其重点是更好地了解陆军可能需要做些什么来建立网络劳动力并发展合作伙伴关系，以便在 2050 年的时间范围内完成国防部在网络空间的任务。3 对于任何主题来说，展望 2050 年的未来都是一项艰巨的挑战，而网络空间的特殊性质使本来就很困难的预测任务变得更加困难。构成 2050 年网络军队的技术和能力将由科学、技术、文化因素以及国际和国家法律、规则和规范来定义和支撑，而这些对于我们今天来说既不明显也不容易辨别。
ondc：Commerce@bharat重新定义业务模型和供应链
大流行驱动的数字贸易激增，已将其在印度的采用加速2 - 3年。使消费者的行为能够在多个层面上从物理转移到数字。从在线（WTP）到购买模式，即使传统上离线类别，主要指标也见证了急剧上升。随着消费者继续从在线平台辨别和需求服务，这种转变有望产生持久的影响。讨论的加速增长的主要辅助工具之一是数字支付平台的兴起。印度政府（GOI）在2016年推出了统一的付款接口（UPI），破坏了印度传统的支付格局。在2003年6月，UPI交易的数量为93.35亿，而两年前仅为28.07亿事务（Jun'21）。2当今的在线消费者更加精通技术，并重视个性化的体验。
引力退相干：主题概述
引力退相干 (GD) 是指引力在驱动量子系统经典外观方面的作用。由于底层过程涉及广义相对论 (GR)、量子场论 (QFT) 和量子信息中的问题，因此 GD 具有根本的理论意义。有各种各样的 GD 模型，其中许多涉及与 GR 和/或 QFT 不同的物理学。本概述有两个具体目标和一个中心主题：(i) 提出基于 GR 和 QFT 的 GD 理论并探索它们的实验预测；(ii) 将其他 GD 理论置于 GR 和 QFT 的审查之下，并指出它们的理论差异。我们还描述了未来几十年太空中的 GD 实验如何在两个层面提供证据：(a) 区分替代量子理论和非 GR 理论；(b) 辨别引力是基本理论还是有效理论。
框2：泰国出口前景的结构性阻力和风险
对过去 20 年的数据进行分析发现，泰国出口部门的疲软源于国内因素。宏观数据显示，泰国出口部门在推动泰国经济增长方面发挥的作用较小，出口增长本身也在下降。泰国出口的平均增长率从 2001-2011 年的 12% 下降到 2012-2023 年的 2.2%。与此同时，泰国出口在全球市场的市场份额在 7 年期间（2015-2022 年）仅增加了 0.05 个百分点，与该地区其他国家相比，这是一个非常小的增长。恒定市场份额分析 (CMSA) 旨在辨别影响出口份额的因素，结果发现泰国出口面临的问题来自 (1) 出口全球市场需求下降（即产品效应为负）的商品，例如硬盘驱动器 (HDD)、纺织品和服装，占总出口的 7%
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。