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World File Search System动作
气候变化的弹性和适应动作
南澳大利亚政府将确定，协调和促进实践行动，以实施国家和国家政策，以更好地理解和减少灾害风险，并增强我们地区，城市和社区的韧性。这项工作将支持气候适应与减少灾害风险政策的整合，并在政府以及商业，社区和家庭一级促进合作和合作的方法。
这是俄亥俄州的心 - 儿童动作
这个小组访问娱乐和使用互联网的信息，该小组对参与或观看专业体育的兴趣最低，享受着专注于健康和积极的享受主题公园，当同一种族背景的名人传达任务时，这个小组更有可能信任任务。喜欢通过发布/聊天来学习和进行对话，当他们不在互联网或流媒体上时，这个小组更有可能成为父母或亲戚的护理人员，这组可能是：户外在当地的健康/健身俱乐部或体育馆的户外购物，用于化妆品，视频游戏，自动化增强和/或在当地的健康/健身俱乐部或体育馆中自愿缝制的服装或Div
采取的先前动作：突出显示
完成课程后，学生将拥有使用统计软件熟练地进行回归分析的技能，并根据现实世界数据撰写有见地的分析报告。具体来说，他们将能够：•执行并解释简单和多线性回归的统计推理程序。•以其矩阵形式了解多个线性回归模型，包括该模型的所有常见变化（例如，连续预测变量，分类预测指标，平方和相互作用项）。•理解诊断方法的目的，并能够执行几种常见的诊断程序并解释其结果。•熟悉模型性能的几种度量，学习如何计算和解释多个回归模型。•使用真实数据编写分析报告。
HPQA，Helipath快速动作架
HPQA具有可变的速度电机，可高速行驶，集成的操纵杆至40mm/s。用户可以通过传统的主轴快速准确地设置标准粘度测试。消除手动调整效果，触摸屏接口允许用户创建可编程的高度位置，以快速而有效地进行重复测试。单打主页按钮允许支架自动驾驶到顶部（家庭）位置，以便于纺锤清理和样品更改。
婴儿发声与身体动作相一致
图 2 发声过程中运动的时间特性变化。（a）每个年龄组在发声前 3 秒开始并在发声后 3 秒结束的身体运动中位旋转速度的 z 分数。垂直实心黑线表示发声的开始，而垂直阴影区域表示该年龄组的发声持续时间中值。（b）每个年龄组在发声前 3 秒开始并在发声后 3 秒结束的身体运动中位旋转速度。垂直实心黑线表示发声的开始，而垂直阴影区域表示该年龄组的发声持续时间中值。水平阴影区域表示自举 95% 置信区间，黑线表示中值。红色中值区域表示旋转速度超出自举显着性检验界限的时间点。（c）发声前、发声中和发声后的中位身体速度。发声前后时间段的中位数与发声持续时间相同。误差线表示自举的 95% 置信区间。星号表示 p < 0.0001 的显著性。
更新的IRP动作计划和路线图
2020年综合资源计划（IRP）流程确定了旨在推进NS Power的长期电力策略的行动计划和路线图项目。作为路线图的一部分，NS Power提出了常绿的IRP流程，该过程允许在与计划环境变化的一致性方面完善行动计划和路线图。自2020年IRP以来，环境政策，负载和资源假设的变化表明，NS权力应与Nova Scotia的2030年2030年环境目标及以后的长期电力策略进行修改。除了广泛的利益相关者参与过程和持续的咨询外，这项工作的结果还证明了NS Power的承诺确保其长期战略与重大的政策和市场变化保持一致，并支持向脱碳的未来发展。
煮熟的菜单和动作 - 在转变中 -
最近的IEEFA分析表明，随着国家，贷方和公司制定计划的计划，全球资本正在朝着绿色投资迈进。该分析中使用的指标之一是跨部门的标准普尔500股指数，其中能源（不包括可再生能源）在2011年占500股指数的12.27％，但在2020年底占2.28％。5挪威的主权财富基金是全球最大的养老基金，于2019年剥夺了价值130亿美元的化石燃料投资，而欧洲投资银行（EIB）致力于结束3桶的化石融资。世界能源统计评论2019。天然气。4 M. Enamul Hossain。钻孔井的钻井成本估计。de Gruyter。2015年6月。5 IEEFA。 资本市场正在果断地转向更清洁的投资。 2021年2月9日。 6监护人。 世界上最大的主权财富基金抛弃化石燃料。 2019年6月。5 IEEFA。资本市场正在果断地转向更清洁的投资。2021年2月9日。6监护人。世界上最大的主权财富基金抛弃化石燃料。2019年6月。
视频动作理解：教程-DTIC
视频理解是计算机视觉中深度学习研究工作的自然扩展。图像理解领域从人工神经网络（ANN）机器学习（ML）方法的应用中受益匪浅。许多图像理解问题 - 对象识别，场景分类，语义细分等 - 可行的深度学习“解决方案”。 FIXEFFEFFICEDNET-L2当前在Imagenet对象分类任务上拥有88.5％/98.7％TOP-1/TOP-5精度[211，253]。HikVision D模型D在Place2场景分类任务上得分为90.99％的前5个精度[211，322]。hrnet-ocr在CityScapes语义细分测试中的平均值为85.1％[11，40]。自然，许多人希望深度学习方法可以在视频理解问题上取得相似的成功水平。从Diba等人那里绘制。（2019），语义视频理解是理解场景/环境，对象，动作，事件，属性和概念的组合[48]。本文重点介绍了动作理解部分，并通过介绍一组通用的术语和工具，解释基本和基本的概念并提供具体示例，作为教程。我们打算对一般计算机科学受众访问这一点，并假设读者对监督学习有基本的了解 - 从投入输出示例中学习的范式。
基于稳定闪烁动作视频的开发......
摘要。背景：本研究重点是开发上肢康复计划。为此，设计了一个基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 触发的脑机接口 (BCI)-功能性电刺激 (FES) 的动作观察游戏，该游戏以闪烁的动作视频为特色。目的：特别是，通过将动作观察范式与基于 BCI 的 FES 相结合来研究游戏的协同效应。方法：在两种条件下对比 BCI-FES 系统：闪烁的动作视频和闪烁的噪声视频。为此，招募了 11 名年龄在 22-27 岁之间的右利手受试者。检查了对这两种情况的大脑激活差异。结果：结果表明，T3 和 P3 通道在动作视频中表现出 8-13 Hz 的 Mu 抑制比噪声视频更大。此外，与噪声视频相比，T4、C4 和 P4 通道对动作的增强高 beta（21-30 Hz）。最后，T4 表明与噪声视频相比，动作视频的低 beta（14-20 Hz）受到抑制。结论：基于闪烁动作视频的 BCI-FES 系统比基于闪烁噪声的系统对皮质激活产生了更大的协同效应。