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无关脑的域概括 -
摘要 - 电解图（EEG）的间/受主体内变异性使脑计算机界面（BCI）的实际使用很难。通常，BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据，以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍，并克服它，基于域概括（DG）的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言，我们专注于创建一个脑电图分类框架，该框架可以直接在看不见的会话中应用，仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此，在本文中，我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明，更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外，我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后，通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较，我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的，从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口；深度学习；电气图；运动图像；域概括
具有对比和域的逆向学习
先进的高维测定技术，例如转录组学和表观基因组学32分析，在分子级生物学研究中提供了显着的深度和广度1。尽管有33项优势，这些技术通常只专注于特定的分子变化，34缺乏在细胞状态下观察变化的能力，涉及许多35个复杂和未知过程。为了在细胞系统水平上获取信息，已经开发出高36个吞吐量成像技术，以通过对染色的细胞成像2-4来产生细胞37表型的有用曲线。但是，这些基于图像的技术也有38个局限性，因为它们通常集中在具有已知关联或39个假设的生物过程上，从而限制了现有知识5中的发现5。此外，包括高维测定和基于图像的技术在内的传统40种方法通常受到其复杂性和高成本的约束。为了克服这些问题，已提出该技术称为细胞绘画（CP），已被提议作为解决方案。具体而言，CP技术43涉及染色八个细胞成分，具有六种非常便宜且易于染料的六个细胞成分，并在荧光显微镜6上五个通道中成像，这很易于操作，45
师骑兵及其在 2030 年陆军中的作用
在 2030 年的情景中，该中队通过使用机器人、自主系统和巡飞弹等先进和新兴技术，增强了其执行 R&S 和节约兵力行动的能力。凭借这些未来的有机能力，它将拥有更大的范围，从而使其能够覆盖更多的进近途径并影响更远的敌人。该中队可以使用其有机和附属资产（例如中程和远程无人机系统 (UAS) 和附属远程火力）来识别敌方编队。一旦中队识别出敌方编队，它就可以用来自先进机器人和精确火力资产的足够火力瞄准它，以小规模大规模精确攻击摧毁敌方连队。如果使用得当，在部队和中队级别使用巡飞弹将达到这一效果。这种“接触前”战斗力损失可能会破坏敌人的行动并迫使他/她改变行动方针。
基于视觉的先进精密进近和着陆...
先进空中机动 (AAM) 飞机需要感知系统，以便在城市、郊区、农村和区域环境中实现精确进近和着陆系统 (PALS)。目前批准用于自动进近和着陆的最先进的方法将难以用于支持 AAM 操作概念。但是，来自其他应用和低 TRL 研究的技术和系统使用视觉、红外、雷达和 GPS 方法为 AAM 飞机进近和着陆提供基线感知和传感要求。本文重点介绍基于视觉的 PAL，以演示闭环基线控制器，同时遵守联邦航空管理局的要求和规定。共面算法确定姿势估计，并将其输入到扩展卡尔曼滤波器中。将 IMU 与视觉相结合，为 GPS 拒绝的环境创建传感器融合导航解决方案。状态估计会导致下滑道和定位器误差计算，这对于设计和推导 AAM PALS 的制导律和控制律至关重要。 IMU 和视觉导航解决方案为 AAM PALS 提供了有希望的模拟结果，更高保真度的模拟将包括计算机图形渲染和特征对应。
AI决策在陆基运营中的作用
在当今日益复杂且不可预测的全球景观中，人工智能（AI）在军事决策中的作用已成为必要的工具，也已成为变革性的力量。AI处于创新和道德复杂性的缔合，能够重塑陆基军事行动并提高运营效率，但它也给透明度和治理带来了关键的挑战。在研究AI在欧洲陆基军事决策中的作用时，本文将技术进步AI带来的技术提出，其解决方案及其部署所需的谨慎。受乌克兰正在进行的冲突影响的大规模土地战的复兴强调了强大，响应迅速和技术实现军事系统的重要性。AI已成为该方程式中的基本组成部分，增强了实时数据分析，预测性建模和情境意识。这种整合使欧洲的土地力量能够保持竞争优势，从而解决了战略必需品，例如速度和联盟行动中的互操作性。开发AI驱动的传感器到射击器系统和多域操作能力有望简化决策过程，从而创造出更敏捷和反应迅速的军事力量。随着这些技术的进步，面临重大挑战。AI的双重用途性质，即它在平民和军事领域的适用性 - 使其采用了复杂性。维持人的监督对于避免对可能缺乏透明度和问责制的算法过度依赖至关重要。欧洲军事力量面临着将AI整合到其运营框架中的挑战，同时坚持严格的道德和法律标准。AI开发的快速速度，再加上碎片的全球监管景观，需要具有凝聚力的管理结构。没有明确的标准和国际法规，AI技术可能会加剧安全风险，增加意外升级的潜力，甚至挑战人道主义法的基本原则。依赖AI引入了道德考虑，尤其是在讨论能够在不进行人类干预的情况下做出生死决策的自主系统时。对于欧洲的土地力量，必须采用AI，以确保道德完整性，运营透明度和技术整合的平衡方法来追求AI。本文反映了AI在军事决策中的潜力和责任。这条道路将需要在拥抱创新和保护人类的道德和法律基础之间取得微妙的平衡。将AI整合到MIL ITARY框架中代表了战略优势，但是必须对其进行远见和谨慎的态度，以维护支撑我们民主社会的价值观。
融合域适应域的视觉和医学视觉问题的语言模型回答
视觉语言模型在一般领域有效，并且在各种多模式应用中显示出强大的性能，例如视觉提问（VQA）（VQA），但可以在更专业的领域（例如Medical）中维持相同水平的有效水平。我们提出了一个医学视觉语言模型，该模型集成了适合医疗领域的大型视觉和语言模型。该模型使用三个独立的生物基础和放射学多模式视觉和文本数据集经历了参数有效训练的三个阶段。所提出的模型在Slake 1.0 Medical VQA（MEDVQA）数据集上实现了最先进的性能，总体效果为87。5％，并在另一个MEDVQA数据集（VQA-RAD）上表现出强烈的表现，总体准确性为73。2％。
细胞和基因疗法领域において...
德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited（“ DTTL”），成员农场及其附属实体（总的来说是“ Deloitte Network”）。 DTTL（或“ Deloitte Global”）和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体，并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任，对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息，请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司，是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
“协作数据共享与人工智能推动互联产业发展”
②日本的情况................................................................................................................................................ 9
国家重点领域国际合作联盟（UAAT）计划提案方式与项目
提案程序 1. UAAT 12 所会员院校现时各担任一学科之召集人。 2. 各学科召集机构向所有 UAAT 机构发出机会公告。 3. 各学科将有独立之提案征集，但总体方法类似。 4. 台大发出单一综合计划征集（新台币 480 万元）；其余 11 所学科发出子计划征集（新台币 200 万元）。 5. 实施期间：2024/12/01 至 2025/11/30。 6. 申请时间： • 台大：2024/08/01 至 2024/09/20。 • 其他学科：2024/08/01 至 2024/09/01（各学科子计划各 1 项）。