XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System干扰因素
在 polj-tehnika 期刊上撰写论文的说明
位置小于一米。这可能是您自己的移动或永久参考站，由操作员拥有并由多个用户使用。永久运行的参考站永久位于没有干扰因素（例如大型反射面或无线电发射器）的地方。由于参考站的坐标是精确确定的，因此接收器可以根据观测和已知卫星位置确定观测校正。通过通信信道（GSM、UMTS、NTRIP），参考站以标准化记录的形式将此类数据发送到田间移动接收器，在我们的情况下是在拖拉机上。使用获得的数据，接收器与其从参考接收器的观测或校正中获得的数据一起实时确定其精确位置。接收器通过测量宇宙中卫星的距离、创建从卫星接收到的信号的副本并将其与接收器中产生的信号进行比较来确定其位置。由于地球上的信号非常弱，因此需要特殊的信号传输。本地确定的信号接收器延迟很长时间，以至于交叉发酵功能与源信号完全对齐。信号已准备好进行进一步处理。接收器解码卫星的位置。通过测量四颗卫星的距离来确定接收器的精确位置。该位置由伪卫星距离之间的最小平方法确定。我们拥有的可用卫星越多，定位质量就越好、越精确（GNSS，2018 年）。
哪些外部变量会影响感觉运动节律脑 - ...
描述基于感觉运动节律的脑机接口 (SMR-BCI) 用于获取与运动意象相关的脑信号并将其转换为机器控制命令，从而绕过通常的中枢神经系统输出。选择最佳的外部变量配置可以最大限度地提高 SMR-BCI 在健康和残疾人士中的表现。当 BCI 的目标是在严格监管的实验室环境之外的日常环境中使用时，这种性能现在尤为重要。在这篇评论文章中，我们总结并批判性地评估了当前有关外部变量对 SMR-BCI 性能的影响的知识体系。在评估 SMR-BCI 性能与外部变量之间的关系时，我们将其广泛地描述为不太依赖于 BCI 用户并且源自用户之外的元素。这些因素包括 BCI 类型、干扰因素、训练、视觉和听觉反馈、虚拟现实和磁电反馈、本体感受和触觉反馈、脑电图 (EEG) 系统组装的细致程度和 EEG 电极的定位以及记录相关伪影等因素。在这篇评论文章的最后，提出了关于外部变量对 SMR-BCI 性能影响的研究未来发展方向。我们相信，我们的评论对学术 BCI 科学家和开发人员以及在 BCI 领域工作的临床专业人员以及 SMR-BCI 用户都具有价值。
多任务处理会给你带来多少成本？一项调查...
多任务处理是一种被广泛研究的现象，近年来由于现代技术的发展而引起了人们的兴趣。执行多项任务需要分散认知功能的行为一直存在，但由于开车时发短信的普遍性和与之相关的危险，这种行为变得越来越普遍。由于人们认为在操作机器时多任务处理存在风险，许多州都出台了法律来防止这种行为，但除了发短信和开车的高风险情况外，人们很少探索在低风险环境下进行任务处理的效果，以评估其成本和收益。以前测试多任务处理效果的方法主要是在驾驶和学业成绩的背景下，并得出结论，从事多项活动会影响认知功能。然而，人们较少关注对家庭环境中分心影响的可量化和客观衡量标准。本研究的目的是使用认知评估工具 Brain Gauge，通过纳入不同类型的媒体作为干扰因素，研究多任务处理的强度和类型与认知处理之间的关系。这项研究通过测试受试者同时执行一系列有趣但平凡的任务时的反应时间来探索这一点。最终发现，与对照组相比，看电视时的反应时间有显著的变化。这项研究的结果可以用来更好地了解多任务处理如何影响认知功能，并有助于确定在做作业和开车等重要任务时是否应该避免多任务处理。
认证委员会公司（BOC）考试开发风格指南
•“明显不正确但合理的”可能包括常见的误解，常见错误，熟悉但不正确的短语，其中一些嵌入式的真理或紧密但不正确的信息。•“内容一致”是指所有分散者都处于同一“家庭”中。如果茎问“肌肉”，所有干扰因素都必须是“肌肉”。 M.通常，该项目词干应包括所有相关和回答问题所必需的信息。如有必要，可能会添加弹力点以清晰而简洁的方式呈现信息（即体征和症状）。项目符号信息应简短而简洁（没有完整的句子）。可能包括用于医疗目的的信息。n。项目的构建应避免在可能存在的术语，本地/地区/国家/机构法律，法规和/或政策和程序的情况下存在不一致或变化的地方。O。词汇应与入门级专业人员的水平一致。P.避免荒谬的反应。这些是如此令人难以置信，以至于没有测试者会选择它们。使用荒谬的响应可以通过减少测试项目中合理的干扰物数量来更轻松地猜测。这也可以说“所有上述”响应，“以上都不是”响应，“我不知道”响应以及“ A and B以上”响应。Q. 避免从教科书中逐字措辞。 这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。Q.避免从教科书中逐字措辞。这种质疑会导致学生的死记硬背，大多数测试问题处于较低的认知水平。R.避免在项目中使用欺骗，幽默或教学。测试者必须能够在没有障碍的情况下与项目进行交互。S.避免导致不正确响应的技巧问题。
具有降低视野的P300大脑计算机接口
抽象的p300脑计算机界面（BCI）是一种实验性和临床范式，在该范式中，使用刺激触发的视觉诱发电位（VEP）用于将用户的信息传达给外界。在典型的实现中，称为P300 Speller，一个主题着眼于文本字符闪烁并参与其中一个字符的显示。被检测到的角色是最强的VEP的角色。当对目标和非目标刺激的响应足够不同时，这种拼写者的表现很好，相反，当非目标刺激引起相当大的VEP时，需要进行更多的试验。尽管多年来已经提出了许多改进拼写器的策略，但相对简单的人们很少关注：减少视野以减少非目标刺激的贡献。为了解决这个想法，我们在10个主题中进行了一个试点实验，该实验首先操作了传统的P300拼写器，然后戴了一个孔，将其视力限制在中央领域。主题通过查看文本字符选择。佩戴光圈时，所有受试者中对非目标刺激的反应均降低。此外，在四个受试者中，目标刺激性VEP的幅度和/或形状变化。由于孔径减少了非目标的干扰，并在一部分情况下增加了对目标的反应，因此我们建议使用这种方法来改善BCI性能。除了孔径的使用外，我们还认为可以通过算法来删除干扰因素。此外，未来的P300 BCI还利用了中央和周围视野的不同生理特性。我们还讨论了所提出的方法如何提供有关视觉处理机制的见解。
认知分心对脑电信号上肢运动解码的影响
摘要 目的：从脑电信号中解码手部运动对上肢障碍患者的康复和辅助至关重要。现有的从脑电信号中解码手部运动的研究很少考虑干扰因素。然而在实际生活中，患者在使用手部运动解码系统时可能会受到干扰。本文旨在研究认知干扰对运动解码性能的影响。方法：首先利用黎曼流形提取仿射不变特征和高斯朴素贝叶斯分类器（RM-GNBC），提出一种从脑电信号中对认知干扰进行手部运动方向鲁棒解码的方法。然后，利用无干扰和有干扰条件下的实验和模拟脑电数据，比较三种解码方法（包括所提出的方法、切向空间线性判别分析（TSLDA）和基线方法））的解码性能。结果：仿真和实验结果表明，基于黎曼流形的方法（即RM-GNBC和TSLDA）在无认知分心和有认知分心条件下的准确率均高于基线方法，且无认知分心和有认知分心条件下解码准确率的下降幅度小于基线方法。此外，RM-GNBC方法在无认知分心和有认知分心条件下的准确率分别比TSLDA方法高6%（配对t检验，p=0.026）和5%（配对t检验，p=0.137）。结论：结果表明，基于黎曼流形的方法对认知分心具有更高的鲁棒性。意义：本研究有助于开发脑机接口（BCI），以改善现实生活中手部残疾患者的康复和辅助，并为研究分心对其他BCI范式的影响开辟了道路。
海上网络战军官选拔小组信息
- 有竞争力的候选人证明其在与网络直接相关的领域接受过正规教育，例如计算机科学和信息系统、安全和技术。海军研究生院和经认可的网络相关民用证书也与正规教育一起或代替正规教育，因此也被视为具有优势。- 有竞争力的候选人在民用和/或军事生涯中获得了网络培训和经验。士兵和军官的网络经验、网络培训课程、网络 AQD 和 NEC 以及技术能力都被视为具有优势，尤其是作为网络任务部队的一部分时。2. 额外的选择小组信息 - 虽然缺乏完整的资料包和对行政细节的尽职调查并不是关键的区分因素，但却是一个干扰因素。尽管许多资料包不完整，但所有资料包都经过了审查和考虑。- 推荐信有助于提供每个申请人的完整信息。- 一些申请人有资格获得网络 AQD，但他们的记录或申请中没有这些资料。 3. 选择统计/钢坯信息 294 根中的 195 根 (66.3%) MCWO 钢坯来自 1810 根 294 根中的 55 根 (18.7%) MCWO 钢坯来自 1820 根 294 根中的 30 根 (10.2%) MCWO 钢坯来自 7840 根 294 根中的 9 根 (3.1%) MCWO 钢坯来自 7820 根 294 根中的 5 根 (1.7%) MCWO 钢坯来自 1850 根 115 根中的 78 根 (67.8%) 建议选用 1810 根 115 根中的 29 根 (25.2%) 建议选用 1820 根 115 根中的 3 根 (2.6%) 建议选用 1830 根 115 根中的 2 根 (1.7%) 建议选用 1840 根115 (2.6%) 建议选择 6820 115 人中 0 人 (0.0%) 建议选择 6810 115 人中 4 人 (3.5%) 建议选择 CAPT
射击器与嗡嗡的蜜蜂干扰物对缓解疼痛和焦虑的影响
Elrifaey 3，Maha Elsayed Elaraby 4 1埃及护理学院/塔塔大学的儿科护理示威者。2埃及护理学院/塔塔大学儿科护理教授。3助理教授。埃及医学院/坦塔大学学院儿科内分泌系4儿科护理讲师，埃及护理学院/塔塔大学。抽象背景：1型糖尿病的特征是胰岛素缺乏，因为胰腺β细胞的自身免疫性破坏。患有1型糖尿病的儿童需要终身胰岛素治疗。非药理学方法作为嗡嗡的蜜蜂和射击者，用于减轻儿童的疼痛和焦虑。AIM：本研究的目的是评估射击体与嗡嗡声蜜蜂干扰物对I型糖尿病儿童胰岛素注射期间缓解疼痛和焦虑的影响。研究设计：使用了随机对照实验研究设计。受试者：招募了来自Tanta Main University Hospital的儿科内分泌科的90名1型糖尿病儿童的简单随机取样。工具：使用了三种工具，工具（i）：儿童病史，工具（ii）：FLACC疼痛量表和工具（III）：视觉面部焦虑量表。结果：在胰岛素注射期间，嗡嗡的蜜蜂组的儿童的FLACC疼痛量表和视觉面部焦虑量表的平均得分较低。在整个研究期间，在疼痛水平和焦虑水平之间发现较高的统计学意义相关性。 嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。 在基因易感性中很常见较高的统计学意义相关性。嗡嗡的蜜蜂比击球手更有效。在基因易感性结论：Buzzy Bee和Shot Blocker均对1型糖尿病儿童的减轻疼痛和焦虑产生积极影响。建议：在照顾儿童时，必须将疼痛和焦虑评估的实施纳入常规评估中。针对儿科护士开发有关非药物技术的教育计划，包括射击者和嗡嗡声蜜蜂，以最大程度地减少与疼痛和焦虑相关的程序。关键字：焦虑，嗡嗡的蜜蜂，儿童，干扰因素，胰岛素注射，射击器，类型1糖尿病。引言糖尿病（DM）是一组代谢性疾病，其特征是糖尿和高血糖。缺席，破坏或β细胞的丢失会导致1型糖尿病（T1DM）。（1）1型糖尿病的儿童的特征是胰岛素缺乏。
扩散推荐模型
生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
精神病理学的意义相空间模型
基于精神病理学特征之间存在显著相关性的证据[1-4]，一些作者最近提出了一个普遍精神病理学因素的假设，即所谓的p因子假设，它构成了所有常见精神障碍的基础[5]。与解释所有认知测试分数之间正相关的g因子[6、7]类似，p因子被视为一种解释个体患上任何形式精神病理学疾病的倾向的方法。多项研究为p因子假设提供了实证支持（例如[8-10]），表明该假设可以预测精神障碍和行为问题（如学业困难）。在过去十年中，科学文献提出了多种代表p因子的候选结构，例如超有序人格特质[11]、不愉快的情感状态[12]、冲动控制能力低下[13]、认知功能缺陷[14]和心理倾向[5]。这些部分相互矛盾的解释似乎在本质上具有相同的一般方法，即 p 因子反映了给定的单个（或有限集合）潜在结构，需要通过经验检测出来。p 因子假说之所以受到关注，是因为它有可能满足在有关精神病理学/精神病理学诊断有效性的持续争论的更广泛背景下对统一精神病理学解释框架的需求 [ 15 , 16 ]。对于其临床意义或其基本机制仍无一致意见 [ 17 ]。最近，p 因子被解释为意义建构僵化的表现（即，一种理解经验的方式，其特点是变化性低）[ 18 , 19 ]。意义建构发展过程中的干扰因素代表了精神病理学的一种途径，Tronick 和 Beeghly[ 20 ] 在婴儿研究的背景下对此进行了讨论。作者描述了婴儿的心智成长是如何由所谓的“意义行为”驱动的，这种行为包括从上位维度收集和组织有关其环境的信息。例如，通过与照顾者的持续接触，婴儿会创建内部工作模型（即新意义），这些模型可能基于安全感，也可能基于在某些接触中保护自己的需要，这可能会导致成年后的适应不良行为。根据这种观点，有人提出了 p 因素的符号学、具身性和精神分析概念，即 Harmonium 模型 [ 18 ]，该模型侧重于意义建构过程背后的整体动态。Harmonium 模型的特殊性在于它提供了 p 因素的计算说明，因此也提供了精神病理学的计算说明；即，对其运作规则的细粒度描述。