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词汇开发和维护 - ERIC
为 ERIC 索引编制者和词典编纂者提供了全面的规则、指南和示例，用于开发和维护“ERIC 描述词词库”。记录了添加新描述词的评估和决策标准、研究程序和输入详细信息。提供了修改现有词库术语的说明，以及证明这些操作的程序。包括有关当前词汇开发计划的详细信息，该计划涉及词库开发的所有 ERIC 组件和用户。给出了“词库”和“描述词”的一般概念以及标准结构化词库单元中包含的各个元素（即主术语、描述符组、范围说明、UF/USE 参考、狭义术语、广义术语和相关术语）的定义和功能描述。 ERIC 同义词库的四个部分的目的和用途均有描述：字母显示、旋转显示、层次显示和描述符组显示。讨论了教育术语的使用和控制，包括一般情况和分散式 ERIC 信息交换所网络环境中的情况。各部分附录包括 ERIC 同义词库的历史以及用于同义词库更新事务的一些微型计算机模板示例。（JH）
词汇开发和维护 - ERIC
为 ERIC 索引编制者和词典编纂者提供了全面的规则、指南和示例，用于开发和维护“ERIC 描述词词库”。记录了添加新描述词的评估和决策标准、研究程序和输入详细信息。提供了修改现有词库术语的说明，以及证明这些操作的程序。包括有关当前词汇开发计划的详细信息，该计划涉及词库开发的所有 ERIC 组件和用户。给出了“词库”和“描述词”的一般概念以及标准结构化词库单元中包含的各个元素（即主术语、描述符组、范围说明、UF/USE 参考、狭义术语、广义术语和相关术语）的定义和功能描述。 ERIC 同义词库的四个部分的目的和用途均有描述：字母显示、旋转显示、层次显示和描述符组显示。讨论了教育术语的使用和控制，包括一般情况和分散式 ERIC 信息交换所网络环境中的情况。各部分附录包括 ERIC 同义词库的历史以及用于同义词库更新事务的一些微型计算机模板示例。（JH）
利用光电容积描记法特征进行脑心相互作用的网络生理学方法以表征情感状态
新兴证据强调了心脏和大脑动态之间的双向、复杂和非线性交流。虽然一些研究已经应用人工智能根据静态 EEG 和 PPG 特征来区分和分类情绪，但很少有研究关注不同情绪状态下这些相互作用的网络元素。本研究使用来自 DEAP 数据集的数据（其中包括参与者观看情感唤起音乐视频时记录的 EEG 和 PPG 信号），应用了一种新颖的网络分析方法来研究大脑节律和 PPG 特征（幅度、峰峰间隔和脉冲宽度幅度）之间的动态相互作用。部分互相关的时间延迟稳定性用于识别情绪状态。在情感状态下，EEG 节律与 PWA 和 PPI 之间存在显着相关性（p <0.05）。然而，PPI 或 PWA 影响 EEG 波段的反向关系并不显着。此外，PPG 振幅与 EEG 节律之间的相关性（反之亦然）并未显著区分情感状态，这表明 PPG 振幅对情绪状态的指示性不如 PPI 或 PWA。研究结果确立了 EEG-PWA 和 EEG-PPI 连接是情感状态的可靠指标，并为开发可解释的基于图的情绪识别系统提供了见解。
吕宋岛已承诺的电力项目 截至 2024 年 10 月 31 日
5 号和 6 号机组的拟议 COD 日期被推迟，原因是正在与 EPC 承包商进行技术讨论，讨论如何最好地降低主要设备的容量，这些设备在 DOE 最近建议恢复到原来的 2 x 300 MW 容量并保留超临界 CFB 技术之前和之后就已经订购。此外，还与各金融机构讨论了 5 号和 6 号机组的建设资金，鉴于最近的可持续性限制，我们遇到了一些挑战。马辛洛克发电厂 - 5 号机组燃煤 Masinloc Power Partners Co, Ltd. 马辛洛克，三描礼士 三描礼士 III 350.000 2025 年 11 月 2026 年 4 月 由于通行权问题，输电线路可能延误。
aws 数字化 | 人工智能 商业计划
2.1 产品或服务描述及发展阶段 2.2 USP、优势和劣势 2.3 创新程度和技术水平、服务提供（生产或服务） 2.3.1 使用的人工智能技术及选择理由 2.3.2 与之前的解决方案相比，所选人工智能技术的优缺点 2.3.3 与当前最先进技术相比的创新
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
创意服务中的数字化和人工智能
“很多时候，[在这个行业中] 甚至在我们公司，我们如何整合初级员工、实习生、女性（因为我们的行业仍然以男性为主）、有色人种、从未想过进入这个行业的人，是通过行政、转描和学习流程等角色来实现的。所有这些都在消失。因此，[人工智能问题] 已经成为一个现实，即我们如何找到新的方式，作为员工来整合那些由于各种原因通常不会进入这个领域的人。” –
拨款项目请求-2024-25会计年度
c。描述要服务的目标人群（即，“所需的大多数资金将为这些目标人群或群体服务”）。选择所有适用于目标人群的人：老年人精神健康不良的人身体健康不良的人失业人士经济上处于不利地位的人处于不利的人处于危险中的青年无家可归者发展残障在内
通过自我改进来改进基于 PPG 的心率估计...
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景，但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG，这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合，使模型能够学习更多可推广的特征，而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发，我们利用无监督 PPG 信号重建，利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改，我们将最佳心率估计提高了 12.2%，将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是，我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练，而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强