XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非欧
非欧盟组NESRS NESRS 2一般...
1此信息支持以下信息的信息：金融市场参与者受到法规（EU）2019/2088的约束，因为它源自委员会委派法规的附件I附件I指标I＃13所示的其他指标（EU）2022/1288 20222年4月6日，欧洲委员会（EU）与2010年4月6日的欧盟（EU）（eu）（EU）的20198年3月2日相关（EU）/2088披露有关可持续投资的规则（“董事会性别多样性”）和基准管理人员，披露欧洲议会和理事会的2016/1011 2016/1011的委员会委派法规（EU）2020/1816的ESG因素（EU）2020/1816，是由指标为“女性与男性与男性委员会”的批准。2此信息支持基准管理人员的信息需求，以披露遵守法规（EU）2020/1816的ESG因素，并由指标“附件III”第I节中的“独立董事会成员的加权平均百分比”所规定。
非欧盟集团的 ESRS NESRS E5 资源利用和循环经济
2 该信息支持受法规 (EU) 2019/2088 约束的金融市场参与者的信息需求，因为它来自与主要不利影响相关的附加指标，如委员会授权法规 (EU) 2022/1288 附件 I 表 II 中指标 #13 所述，该指标涉及可持续投资的披露规则（“不可回收废物比率”）。 3 2011 年 7 月 19 日理事会指令 2011/70/Euratom，建立了一个负责任和安全管理乏燃料和放射性废物的社区框架（OJ L 199，2.8.2011，第 48 页）。该信息支持受条例 (EU) 2019/2088 约束的金融市场参与者的信息需求，因为它源自与主要不利影响相关的强制性指标，如委员会授权条例 (EU) 2022/1288 附件 I 表 I 中指标#9 所规定，涉及可持续投资的披露规则（“危险废物和放射性废物比率”）。
探索非欧几里得方法：基于图的脑电信号分析技术综合综述
1 加德满都大学理学院数学系，杜利凯尔，尼泊尔 2 加德满都大学工程学院计算机科学与工程系，杜利凯尔，尼泊尔 3 洛夫利专业大学计算机科学与工程学院，帕格瓦拉，印度 4 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，沙特阿拉伯 5 昌迪加尔大学计算机科学与工程系，旁遮普，印度 电子邮件：harish.bhandari@ku.edu.np (HCB)；yagya.pandeya@ku.edu.np (YRP)；jhakn@ku.edu.np (KJ)；sudan.jha@ku.edu.np (SJ)；s.alisher@psau.edu.sa (SA) *通讯作者 摘要 — 脑电图 (EEG) 信号广泛应用于情绪识别、情绪分析、疾病分类、睡眠障碍识别和疲劳检测。最近的研究突出了利用脑电信号分析神经系统疾病的积极探索。各种机器学习和深度学习技术，使用基于特征和欧几里得的方法，已被用于分析这些脑电信号。然而，非欧几里得方法已被证明在脑电信号研究中比欧几里得方法更有效。这种优势可能源于脑电信号的非线性和动态特性、大脑区域之间复杂的相互作用以及对常见脑电信号噪声的适应性。不幸的是，由于数据集不足、源代码不可用和图形表示的复杂性等限制，对脑电信号的图形表示的研究有限。因此，我们旨在对使用非欧几里得方法进行脑电信号分析的各种图形表示技术、图神经网络、现有方法和可用资源进行调查。此外，基于可视性图的方法已应用于单通道脑电信号，而图神经网络已被证明在多通道脑电信号分析中具有良好的结果。因此，调查得出结论，非欧几里得方法使用图形来映射大脑结构，而不是欧几里得结构。此外，在多通道脑电信号和图神经网络中加入可视性图将证明非欧几里得方法在脑电信号分析中的稳健性。关键词——脑电信号、图形表示、图神经网络、智能处理、深度分析
呼吁申请预选前的申请，并授予拥有外国学位的非欧盟学生的33名学生支持和福利
收到的申请列表已收到的所有申请列表2024/2025学年的国际硕士学位课程收到的所有申请列表已发布，按研究课程划分。申请按收据的升序列出。每个应用程序都被分配为“ ID”，该应用程序在申请过程末尾发出。此ID可以在电子邮件收据中找到。将在列表中以BOLD中突出显示的应用程序进行评估，直到达到通话第1条中指定的阈值为止。超过阈值的申请将由大学保留，以便根据处理的申请结果进行评估。在这种情况下，候选人将得到适当的通知。在2024年3月30日下午3:00（意大利时间，GMT+1）之后收到的申请将被存档。在“注释”列中标记为“无效”的不完整申请将无法评估，因为它们缺乏所需的文档（2023/24学年的入学前信和有效签证）。
全球人工智能市场中新兴的非欧洲垄断企业
新进入市场的公司不太可能筹集到足够的资金来参与竞争。在 2022 年排名前 100 的 AI 初创公司中，只有三家尝试构建通用 AI 系统。这些初创公司分别是 Cohere、Hugging Face 和 AI21 Labs，如下图所示。10 唯一另一家尚未进入前 100 名的新进入者是 Anthropic，该公司今年早些时候筹集了 5.8 亿美元 11——这是前面提到的大公司之外最大的一笔投资。但值得注意的是，Anthropic 可能更准确地被描述为从 OpenAI 中分离出来的公司，Anthropic 的创始人之前都在 OpenAI 工作。这也许可以解释他们如何能够以初创公司的身份吸引如此大笔资金。相比之下，2022 年 Cohere 仅筹集了 1.25 亿美元 12 Hugging Face 筹集了 1 亿美元 13 AI21 Labs 筹集了 6400 万美元 14 。
非欧盟国家的观点
i. 需要探索和利用经济发展的协同效应（例如，在非洲，新建的直线线路也可以服务于当地社区） ii. 从技术上讲，可再生能源和 EZ 需要连接到新电网，以提供电气稳定所需的惯性 iii. 出售多余的可再生能源可以成为商业案例的一部分（例如，EZ 调试仅在可再生能源调试之后进行） iv. 电网可以提供备用电源，以保护材料免受意外电压下降的影响。 简而言之：在欧洲以外，直线和电网“一部分”之间的区别并不明显。 参与项目开发商的问题： 2019/944 号指令对直线的定义包括对孤立发电站点和客户的规范。这是否也意味着根据本条款，一条直线只能服务于一个客户？ 不平衡结算期：这个特定的定义是欧盟特有的，应该考虑欧盟以外的国家如何遵守。电解器下游的电力/能源：电解器下游装置的电力环境属性要求（可再生和低碳，以确定“可再生性”与“低碳”）尚不明确
用于发现神经数据中非欧几里得潜在结构的流形 GPLVM
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量（例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换）的集体神经表征。通常，这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里，我们提出了一种新的概率潜在变量模型，以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比，我们接受这样一个事实，即潜在状态通常属于对称流形，例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此，我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM)，其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量，以及 (ii) 一组非参数调整曲线，确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形，而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知，这些电路都编码头部方向，而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
