iMeta 期刊 ( 影响因子 23.8 ) 由宏科学、千名华人科学家和威立出版,主编刘双江和傅静远教授。目标为生物 医学国际综合顶刊群 ( 对标 Nature/Cell) ,任何领域高影响力的研究、方法和综述均欢迎投稿,重点关注生物 技术、生信和微生物组等前沿交叉学科,已被 SCIE 、 PubMed 等收录,位列全球 SCI 期刊前千分之五,微生 物学研究类期刊全球第一;外审平均 21 天,投稿至发表中位数 57 天。 子刊 iMetaOmics ( 主编赵方庆和于君教授 ) 、 iMetaMed 定位 IF>10 的综合、医学期刊,欢迎投稿!
(照片 1)11 月 7 日,在横田空军基地举行的退伍军人节仪式上,仪仗队进行升旗游行。 退伍军人节最初是休战纪念日,纪念第一次世界大战的结束和随后的和平。今天是向所有退伍军人致敬并缅怀我们国家的团结、力量和韧性的日子。
7. 注意事项 (1) 投标人资格 A. 投标人不得符合《预算、会计及审计法》第 70 条的规定。此外,未成年人、被监护人或接受协助的人,即使已经取得订立合同所必需的同意,也属于同一条款内有特殊事由的情况。 (一)不属于预算会计审计法第七十一条规定情形的。 (c)2022、2023、2024年度各部委统一竞争性招标资格“货物销售”类别中取得D级以上资格。 (e)目前不受日本内阁官房长官、防卫政策局局长、采购技术后勤局局长或陆上自卫队参谋长根据“设备等及服务采购暂停提名指南”暂停提名限制的人员。 e. 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系,且无意与国防部签订与其相同种类货物买卖、制造或承包服务契约者。 原则上,已被暂停投标资格的人员不得进行分包。但相关部委提名暂停机关认定有确实不可避免的情况时,不在此限。 (k)该人已根据投标参与者指南中规定的“关于排除有组织犯罪的合同条款”作出承诺。 (2)公告地点:陆上自卫队西军网站(http://www.mod.go.jp/gsdf/wae)、相浦警备队、大村警备队、竹松警备队、海上自卫队佐世保支部、佐世保工商会。 (3)中标人的决定方法:在根据预算会计令第 79 条规定编制的估价范围内,投标价格最低的投标人为中标人。 (4)保证金有关事项 A.投标保证金:中标人未依据《招标与签约准则》的规定签订合同,则视为中标人未能签订合同,并须缴纳至少为中标价×计划数量的5/100加消费税的违约金。 合同押金:承包商不履行合同义务,无法满足预定的交货日期和数量。
17:00-17:15 Application of Stacking stacking model in reservoir lithology identification Yu Ye 西南石油大学
截至 24 年 12 月 26 日 JN Forms URL 已更改:https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA-JOB-Opportunities/JN-Forms/
截至 24 年 12 月 26 日 JN Forms URL 已更改:https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA-JOB-Opportunities/JN-Forms/
截至 24 年 12 月 26 日 JN Forms URL 已更改:https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA -JOB-Opportunities /JN-表格/
截至 24 年 12 月 26 日 JN Forms URL 已更改:https://cnrj.cnic.navy.mil/Operations-and-Management/Human-Resources/How-To-Apply-MLC-IHA-JOB-Opportunities/JN-Forms/
内在语言是一种内化的语言,人们用这种语言思考纯粹的意义。从大脑活动数据中解码内在语言不仅可以促进残障患者的交流,还可以帮助健康人整理思路,提高对元认知的理解。在之前的研究中,一种名为 EEGNet 的 EEG 数据深度学习模型被用于内在语言解码。然而,它在 4 类分类任务中只达到了 30% 的准确率。数据稀缺和内在语言解码固有的难度可能是原因,但这项研究假设以前的研究中特征提取不足。为了提高解码内在语言的准确性,使用迁移学习被认为是更有效的;在这种学习中,模型事先在不同的数据集上进行训练,然后针对目标数据进行微调。然而,迁移学习尚未应用于内在语言,甚至尚未应用于 EEG 数据。迁移学习对不同任务的脑电图数据或非脑电图数据的有效性尚未得到充分验证。本研究通过使用不同任务的脑电图数据和非脑电图数据对公开的内部语音数据集进行迁移学习,验证了特征提取的改进。结果证实,使用来自不同受试者的数据的迁移学习可以提高内部语音的准确性,但使用来自不同任务的脑电图数据的迁移学习则不会。另一方面,对于图像数据集,通过冻结某些层可以确认准确性的提高,即使数据的性质与脑电图数据不同。