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b'1. 单击左侧菜单中的 \xe2\x80\x8b 库存 \xe2\x80\x8b。 2. 单击 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b。 3. 单击 \xe2\x80\x8b 库存。 4. 此时将显示 \xe2\x80\x8b 疫苗库存屏幕。 5. 单击 \xe2\x80\x8b 添加新库存 \xe2\x80\x8b 按钮。 必填字段以红色 \xe2\x80\x8b * \xe2\x80\x8b 标记。 填写以下字段： 输入实际收到库存的 \xe2\x80\x8b 日期/时间 \xe2\x80\x8b。这会影响所施用的剂量和核对。选择您的 \xe2\x80\x8b 库存位置。选择 \xe2\x80\x8b 疫苗 \xe2\x80\x8b 或输入疫苗名称的前几个字母。输入 \xe2\x80\x8b 批号 \xe2\x80\x8b 。输入 \xe2\x80\x8b 到期日期 \xe2\x80\x8b 。选择 \xe2\x80\x8b 资金来源 \xe2\x80\x8b 。在“调整剂量”中输入疫苗数量。单击 \xe2\x80\x8b 创建。'
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基于精确脉冲时间的触摸定位事件计算
精确的脉冲定时和时间编码在昆虫的神经系统和高阶动物的感觉外围中得到广泛应用。然而，传统的人工神经网络 (ANN) 和机器学习算法无法利用这种编码策略，因为它们的信号表示是基于速率的。即使在人工脉冲神经网络 (SNN) 的情况下，确定时间编码优于 ANN 的速率编码策略的应用仍然是一个悬而未决的挑战。神经形态传感处理系统为探索时间编码的潜在优势提供了理想的环境，因为它们能够从相对脉冲定时中有效地提取聚类或分类时空活动模式所需的信息。在这里，我们提出了一个受沙蝎启发的神经形态模型来探索时间编码的好处，并在基于事件的传感处理任务中对其进行验证。该任务包括仅使用八个空间分离的振动传感器的相对脉冲定时来定位目标。我们提出了两种不同的方法，其中 SNN 以无监督的方式学习聚类时空模式，并展示了如何通过分析和多个 SNN 模型的数值模拟来解决该任务。我们认为，所提出的模型对于使用精确脉冲时间进行时空模式分类是最佳的，可以用作评估基于时间编码的事件感知处理模型的标准基准。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
引力时间扩张作为量子传感的资源
量子力学改变了我们对物理世界的看法，在过去的二十年中，物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1，2]。尤其是，当计量学遇到量子机械时，就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度，并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例，并发现了相关的技术应用[6]。因此，是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中，我们遵循了这一想法，并证明了范式相对论特征，重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源，以证明重力常数的估计或其变化。
原始发表论文的引用（记录版本）：Yuan, M., Nyborg, L., Oikonomou, C. et al (2022)。时间和温度相关的软化
从经济角度来看，耐久性是热冲压模具的关键因素。通过沉积新材料而不是更换来翻新模具是一种降低成本的有效方法。为此，通过定向能量沉积的方式将一种新开发的马氏体时效钢 (NMS) 熔覆在热作工具钢上。经过优化的回火后，对熔覆的 NMS 进行高温暴露以检查抗软化性能。利用光学显微镜 (OM)、X 射线衍射 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)、俄歇电子能谱 (AES) 和透射电子显微镜 (TEM) 的组合，系统地表征了材料的微观结构演变。熔覆钢中的沉淀物被鉴定为 Laves 相。该相的粗化被认为是钢在高温下热软化的主要原因。还使用修订的 Langer-Schwartz-Wagner (LSW) 模型模拟了粗化行为，该模型与实验观察结果非常吻合。此外，成功应用了沉淀强化数学模型来评估钢的软化行为。该模型可用于预测所研究的工具钢在高温使用过程中的硬度/强度变化。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
第二学期英语考试级别：3Ms 时间：01h 30
文本：阿维塞纳，又名伊本西纳，被认为是伊斯兰黄金时代最重要的医生、天文学家、思想家和作家之一，出生于公元 980 年左右，在布哈拉（今乌兹别克斯坦）附近的一个村庄阿夫沙纳。十岁时，他学习并记住了整本《古兰经》。十几岁时，他被亚里士多德的《形而上学》深深困扰，直到他读了法拉比对这部作品的评论后才明白。在接下来的一年半里，他学习了哲学。十六岁时，他转向医学。他不仅学习了医学理论，还发现了新的治疗方法。他很快取得了巨大的进步，成为一名优秀的医生，并开始使用经过批准的疗法治疗患者。他治疗了许多患者，却不收取任何费用。他最著名的作品是《医书》，一部哲学和科学百科全书，以及《医典》，一部医学百科全书，成为许多中世纪大学的标准医学教材，并一直沿用到 1650 年。1973 年，阿维森纳的《医典》在纽约重印。伊本西那于 1037 年 6 月 21 日去世。改编自维基百科，免费百科全书任务一：A/ 我阅读文本，然后完成下表。（02 分）
游戏玩家和非游戏玩家的反应时间和认知能力......
研究表明，第一人称射击游戏 (FPS) 有助于提高人的认知能力 (2)。在一项特定研究中，研究人员调查了玩电子游戏如何影响手眼协调能力以及多任务处理能力。实验对 50 人进行了研究，这些人被分成两组：25 名经常玩游戏的人和 25 名不玩游戏的人。第 1 组（游戏玩家组）在每次测试之前和测试之间玩游戏，而第 2 组（所有不玩游戏的人）只是在测试之间短暂休息。该测试模拟了计算机上的工作以测量多任务处理能力。研究人员的假设得到了证据的支持，测试分数存在显著差异，这表明电子游戏与人的认知技能和能力有直接关系 (2)。虽然两组的分数都随着时间的推移而增加，但游戏组的整体表现要好得多。这项研究的一个挑战是确定电子游戏是否真的有助于提高这些技能，或者多任务处理能力较强的人是否也对游戏感兴趣。