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通过利用Agile 4.0 MBSE-MDO框架
电脑电图（EEG）和电期权（EOG）是电生理监测方法，在神经科学，临床探索，航空行业和其他部门中具有潜在的富有成果的应用。这些方法通常是评估脑振荡和眼动的最直接方法，因为它们使用标准实验室或移动技术。本综述描述了脑电图和EOG系统的潜力以及这些方法在航空中的应用。例如，脑电图和EOG信号可用于设计脑部计算机界面（BCI）并解释大脑活动，例如监视飞行员确定其工作量的精神状态。本综述的主要目标是（i）对脑电图和EOG的基础知识及其在航空中的应用进行深入评论； （ii）探索过去十年中EEG-EOG研究中研究的方法和趋势； （iii）在在实验室外面的环境中应用这些方法时，为初学者和专家提供方法论指南，特别关注人为因素和航空。该研究使用了科学，临床和神经工程领域的数据库。首先介绍了脑电图和EOG在航空中的特征和应用，从早期到最近的研究进行了对相关文献的大量审查。然后，我们建立了一个新颖的分类学模型，其中包括2010年1月至2020年3月在同行评审的科学期刊和会议上发表的150份EEG-EOG论文。对每项研究（例如，预处理，提取的特征和性能指标）进行了审查，然后对其进行了检查，以发现航空通道的趋势，并总结了这一重要文献中有趣的方法。最后，评论考虑了这些方法的优点和局限性以及未来的挑战。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
通过利用蓝细菌的生物塑性生产 -
的gemma-group加泰罗尼亚大学EEBE化学工程系，C/Edward Maristany，10-14，巴塞罗那多尺度研究。乔迪·吉罗纳（Jordi Girona）1-3，西班牙西班牙
Lambeth 2030 - 一个具有社会和气候正义的自治市镇。通过利用我们的人民和伙伴关系的力量和骄傲，我们将提出
Lambeth 2030 - 一个具有社会和气候正义的自治市镇。通过利用我们的人民和伙伴关系的力量和骄傲，我们将主动解决不平等现象，以便儿童和年轻人可以在生活中拥有最好的开端，因此每个人都可以在机会场所感到安全和成长。
更民主、更公平的数字经济的替代组织模式：通过利益相关者理论对平台合作主义进行系统文献综述。竞争优势与挑战
在过去十年中，影响商业模式的关键技术变革之一是平台经济的出现，更具体地说，这种发展有时被称为“Uber 化”（Warhurst 等人，2019 年）。Uber 化这一术语源自叫车平台 Uber，是一种技术过程，它通过数字界面将工作迁移到平台上，这些数字界面跨网络连接用户，促进商品和服务的商品化和交换——这一过程在过去已经被研究过（Putterman，1989 年），但现在首次由算法来调解。然而，尽管最初预期交易成本会降低，为所有利益相关者带来更多机会，但这种组织模式很快就开始与不稳定的工作条件、数据提取、虚假自营职业和算法监控等风险联系在一起（De Stefano，2016 年；Mazzucato 等人，2020 年；Ravenelle，2017 年；Zuboff，2019 年）。因此，在过去几年中，越来越多的文献提出了平台的替代组织模式，旨在保证利益相关者之间更公平的价值再分配和更好的可持续性，同时保持经济效率。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
通过利益相关者参与者的旅游业供应链：面对大流行后Covid-19
由于Covid-19的大流行而引起的环境不确定性对旅游业供应链的所有地区构成了严重的挑战。印尼政府的重点是改善旅游业的状况，旅游业的状况已因199日大流行而导致的游客人数减少。通过支持系统设施（SSF）变量开发了供应链旅游业框架，以在不确定的环境中绘制旅游业活动中的参与者在Covid-19的不确定环境中。本研究中的方法通过深入的访谈，直接观察和文献研究使用定性描述性方法。这项研究的结果是旅游业供应链概念框架，该概念框架指出，向游客分发服务，支持系统和设施的阶段有几个阶段，即通过供应商，旅游经营者，旅游机构和游客。这一发现对政府制定政策战略具有实际影响。
通过利用反馈馈线对准
在自然视觉中，反馈连接支持多功能的视觉推理，例如使遮挡或嘈杂的自下而上的感觉信息或介导纯自上而下的过程，例如想象力。但是，反馈途径学会产生这些功能的机械主义尚不清楚。我们提出，自上而下的效果通过进料和反馈途径之间的对齐方式出现，每个效果都优化了自己的目标。为了实现这种合作化，我们引入了反馈馈线对齐（FFA），这是一种学习算法，将反馈和馈电路径作为相互信用分配计算图，从而使对齐。在我们的研究中，我们证明了FFA在广泛使用的MNIST和CIFAR10数据集上进行分类和重建任务的有效性。值得注意的是，FFA中的对准机制具有反馈连接，具有新兴的视觉推理功能，包括降解，解决阻塞，幻觉和想象力。此外，与传统的背面传播方法（BP）方法相比，FFA提供了生物学知识。通过将信用分配的计算图将其重新用于目标驱动的反馈途径，FFA减轻了BP中遇到的重量传输问题，从而增强了学习算法的生物学知识。我们的研究表明，FFA是对视觉皮层中反馈连接如何支持灵活视觉功能的机制的有希望的概念概念。这项工作还有助于更广泛的视觉推断潜在的感知现象，并有影响，对开发更具生物学启发的学习算法有影响。
通过利用计算机视觉进行用户动作仿真来改善跟踪综合
法医分析是由需要可靠，最先进的工具和持续培训的熟练法医从业人员进行的。为了提供教育和学术界，依靠现实的培训数据集。这些数据集对于教授研究人员，验证法医工具，推进算法和进行研究至关重要。同时，法医社区面临现实数据集的缺点，这主要是由于道德和法律原因。为了克服这一挑战，先前的工作引入了几个框架，目的是创建真实证据的无问题。这些框架通过用模拟用户行为痕迹填充磁盘图像来生成合成数据集。但是，一般同意，现有框架在生成的数据集的质量方面存在一些缺点，尤其是由于将不切实际的痕迹纳入了基于GUI的环境中。回顾了共同框架的实现细节，我们发现当前的解决方案错过了逼真的痕量合成，从而降低了合成数据集的质量和实用性。通过利用计算机视觉，本文介绍了一种新颖的方法，旨在提高合成数据集的质量。我们提出了一个架构，并利用用于创建人体接口设备（HID）输入的操纵程序提供了开源实现，该输入由计算机视觉算法控制以模仿类似人类的用户行动。通过这种方式，我们提供了外部GUI自动化能力，可以比现有解决方案更现实的痕量综合，并将适用性开放到广泛的基于GUI的操作系统。与以前的研究结果相反，我们的方法独立于在虚拟机中运行的软件，通过省略自动化工件进一步优化了生成的数据集的质量。我们的实验表明，使用外部GUI自动化进行用户动作仿真会导致更大的量和更广泛的痕迹分布。因此，我们的方法可能会在此字段中重新确定数据集的质量。©2023作者。由Elsevier Ltd代表DFRWS发布，这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。