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World File Search System检查程序
耳鸣症状的基于学习的深度脑脑诊断
耳鸣是一种神经病理学现象，是由对外部声音的识别引起的，实际上并不存在。耳鸣的现有诊断方法是相当主观且复杂的医学检查程序。本研究旨在使用脑电图（EEG）信号的深度学习分析来诊断耳鸣，而患者执行了听觉认知任务。我们发现，在一项积极的奇怪任务中，可以使用EEG信号通过深度学习模型（EEGNET）在0.886的曲线下识别出耳鸣的患者。此外，使用宽带（0.5至50 Hz）EEG信号，对EEGNET卷积内核特征图的分析表明，Alpha活性可能在识别耳鸣患者中起着至关重要的作用。对脑电图信号的随后时间频率分析表明，与健康组相比，耳鸣组显着降低了刺激前α活性。在主动和被动奇数任务中都观察到了这些差异。与耳鸣组相比，在主动奇数球任务中，在主动奇数球任务中的目标刺激在健康组中的诱发theta活性显着更高。我们的发现表明，与任务相关的脑电图特征可以视为耳鸣症状的神经特征，并支持基于脑电图的深度学习方法诊断耳鸣的可行性。
胃肠内窥镜检查中的人工智能
将人工智能 (AI) 融入胃肠道 (GI) 内窥镜检查预示着胃肠道疾病管理的重大飞跃。人工智能应用，如计算机辅助检测和计算机辅助诊断，显著推进了胃肠道内窥镜检查，改善了早期检测、诊断和个性化治疗计划。人工智能算法在内窥镜数据分析方面表现出色，这对于传统上诊断灵敏度较低的疾病至关重要，例如不确定的胆道狭窄和胰腺癌。卷积神经网络与胆管镜检查或内窥镜超声相结合可以显著改善诊断过程，尤其是在检测恶性胆道狭窄和胆管癌方面。人工智能分析复杂图像数据并提供实时反馈的能力可以简化内窥镜检查程序，减少侵入性活检的需求，并减少相关不良事件。然而，人工智能的临床实施面临着挑战，包括数据质量问题和过度拟合的风险，这凸显了进一步研究和验证的必要性。随着技术的成熟，人工智能有望成为胃肠病学家不可或缺的工具，因此有必要将强大且经过验证的人工智能应用整合到常规临床实践中。尽管取得了显著的进步，但仍然存在诸如操作员依赖准确性和需要进行复杂检查等挑战。本综述深入探讨了人工智能在提高内窥镜诊断准确性方面的变革性作用，特别强调了其在胃肠道疾病的早期发现和个性化治疗中的实用性。
工作范围 海岸线测绘 - NGS
附件 A. 机场摄影 SOW B. 项目说明 C. 航空摄影要求 D. SHAPEFILE 要求 E. 沿海制图对象属性源表 [C-COAST] F. C-COAST 词汇表 G. 电子邮件状态报告格式 H. EED 文件检查程序 I. 航空三角测量报告大纲 J. 潮汐协调要求 K. 特征汇编 L. 项目完成报告 M. 沿海测绘程序词汇表 N. 测量磁盘图 O. 地面照片控制 P. 地面测量 Q. 测量表格：Q1 - WDDPROC 打印输出，原件描述 @ Q2 - 标记恢复条目，在线 Q3 - 标记恢复条目，在线（样本） Q4 - NGS 站描述/恢复表 (2p) Q5 - NGS 站描述/恢复表（样本，2p） Q6 - GPS 观测日志 (2p) Q7 - GPS 观测日志（样本，2p） Q8 - NGS 能见度障碍图 Q9 - NGS 能见度障碍图（样本） Q10 - 站铅笔拓印表 Q11 - 站铅笔拓印表（样本） Q12 - 站位置草图和能见度图 Q13 - 站位置草图和能见度图（样本） Q14 - 控制站识别表 Q15 - 控制站识别表 (样本)
第 8 章 - 机场导航辅助设备 - La DOTD
机场的视觉和导航辅助设备 (NAVAIDS) 的主要功能是协助飞行员在飞机着陆、起飞和滑行过程中安全高效地移动飞机。因此，确保所有视觉和导航辅助设备正常工作并保持良好状态非常重要。本章将简要讨论各种视觉和导航辅助设备，提供关于大多数通用航空设施上更标准的视觉和导航辅助设备的检查程序的一般建议，并讨论维护此类设备时的安全程序。美国联邦航空局最近修订了其 2005 年 4 月 4 日发布的咨询通告 150/5340-26A，标题为“机场视觉辅助设施的维护”，该通告通过引用并入本文。咨询通告提供了系统维护信息，用于在您的机场建立机场视觉辅助设施的预防性维护计划。 AC 中的信息涵盖以下系统：机场照明拱顶和串联照明电路恒流调节器 (CCR)跑道和滑行道高架边缘照明系统跑道和滑行道路面照明系统跑道保护灯和停止排灯照明跑道和滑行道标志旋转信标照明风锥组件精密进近航道指示器 (PAPI) 系统目视进近坡度指示器 (VASI)跑道末端识别灯 (REIL) 和全向进近灯光系统 (ODALS)中等强度进近灯光系统 (MALS, MA
现役警卫预备队 (AGR) 公告 77-AF-21
职责和责任：在飞机上装载、卸载和定位弹药。装载、定位、执行安全操作和卸载弹药。使用处理、装载和检查程序和设备。测试悬挂、发射和释放系统的保持锁定以及手动或电动释放。分析故障。执行发射和悬挂系统的功能检查。准备弹药并检查装载后的武器。操作处理和装载设备，并将弹药与飞机释放、发射和悬挂系统配合。装载和维修飞机枪械系统。测试电气和电子电路的连续性、电压和正常运行。在连接电动炸药和推进剂之前，测试是否有不需要的电信号或电源。在弹药和枪支系统组件上安装地面安全装置，以防止意外爆炸、发射或射击。插入和移除与燃料箱和挂架相关的脉冲弹药筒。调整和安装常规弹药中的引信、助推器和延迟元件。了解电学；适用于弹药发射、释放、悬挂、引信和武装系统以及航空枪系统的物理、力学、电子学和弹道学原理；使用精密测量工具和设备；解释示意图和接线图；维护指令的概念和应用；非核弹药装载和安全程序；以及危险废物和材料的正确处理、使用和处置。成员应具备物流维护、技术订单 (TO)、表格、供应系统、武器系统操作和维护以及飞机悬挂设备方面的进一步知识。建议具备爆炸安全、AFOSH、环境保护、催办、维护和检查系统、TO、表格、供应系统、故障排除和电线/电缆维修方面的知识。执行分配的其他职责。
GPS飞行检查技术与实施-ICASC
航空系统标准办公室 (AVN) 维护和运营一支飞机机队，用于对导航辅助设备进行飞行检查并验证进近程序。飞机按照 FAA 批准的通用维护手册 (GMM) 进行维护，并按照联邦航空法规 (FAR) 第 135 部分进行操作。随着新导航技术的开发和实施到美国国家航空系统 (NAS)，许多独特且具有挑战性的飞机集成问题随之出现。为了应对这些挑战，AVN 按照 FAR 第 21 部分维护第 145 部分维修站证书和指定改装站 (DAS) 证书。DAS 由工程、质量保证和飞行测试飞行员组成。他们的主要职责是为 AVN 飞行检查飞行员和技术人员提供机载平台，以评估太空信号和批准程序。本文将讨论 AVN 飞行检查飞机的近期和预期集成问题。需要集成的开发技术包括增强型全球定位系统 (GPS)（包括空间和地面）、区域导航 (RNAV) 和垂直导航 (VNAV)。顶层框图将显示广域增强系统 (WAAS) 和局域增强系统 (LAAS) 传感器、自动飞行检查系统 (AFIS) 和驾驶舱航空电子系统的连接。很多时候，AVN 需要在现成设备可用之前和发布技术标准订单 (TSO) 之前进行飞行检查程序，这些程序要求安装航空电子设备。这通常需要一架配备最新航空电子设备的飞机，而这可能难以认证是否适合在第 135 部分环境中运行。FAA 咨询通告 (AC) 和其他指导材料通常仅为草案形式。
灌木丛清除年度通知
我为什么会收到此通知？您的房产位于林业和消防局 CAL FIRE FHSZ Viewer (ca.gov) 确定的火灾危险严重区域内，或曾被洛杉矶县消防局确定为潜在火灾危险。什么是极高、高和中等火灾危险严重区域，谁来确定这些区域？火灾危险严重区域根据多种因素表明某片土地上存在潜在火灾危险，包括植被、地形、最坏天气条件、火灾历史、预测火焰长度、燃烧概率和余烬投射。根据加州公共资源法 4201-4204，CAL FIRE 受命对州内所有土地进行分类。消防局从哪里获得权力进行防御空间检查？加州公共资源法典 4291 (PRC 4291) 定义了以下检查要求：“在山区、森林覆盖的土地、灌木覆盖的土地、草地覆盖的土地或覆盖有易燃材料的土地上或毗邻这些土地上拥有、租赁、控制、经营或维护建筑物或结构的人，应始终做到以下所有事情：”我的房产周围没有灌木丛，为什么要检查我？ 如果您的房产位于指定的火灾危险严重区域内，则需要进行检查。由于余烬，这包括开发区内没有与建筑物紧邻的空地（原生植被）的建筑物。 为什么这是我第一次收到此通知？ 可用的 GIS 技术和地图程序允许消防部门识别火灾危险严重区域内的所有地块。在将 GIS 技术集成到检查程序之前，建筑物是通过火灾历史和视觉识别来识别的。新技术可以提高准确性，一些建筑物是首次被识别。
CNICINST 11000.3A N4 2021 年 5 月 11 日 CNIC 指令...
CNICINST 11000.3A N4 2021 年 5 月 11 日 CNIC 指令 11000.3A 来自：海军设施司令部指挥官 主题：区域检查、建筑经理和建筑能量监测程序 参考：(a) OPNAVINST 3120.32D (b) OPNAVINST 4100.5E (c) SECNAVINST 4101.3A (d) OPNAVINST 5100.23G 附件：(1) 设施区域检查协调员任命备忘录模板 (2) 建筑经理任命备忘录模板 (3) 建筑能量监测任命备忘录模板 (4) 建筑经理/建筑能量监测标牌模板 (5) 建筑经理每月检查清单 (6) 建筑能量监测每月检查清单 (7) 区域检查程序 1. 目的。发布有关所有设施的区域检查、建筑管理员 (BM) 和建筑能源监测员 (BEM) 的职责和程序的指导，无论海军设施和特殊区域的维护单位识别码 (MUIC) 如何。该综合计划设定了准确识别、报告和监测设施和能源差异的要求，以进行生命周期维护和建筑物、结构和地面的功能运行。它结合了 BM 和 BEM 角色，以最大限度地提高效率，并提供一致的框架来促进安全、宜居和节能的不动产，如参考 (a) 至 (d)。BM 和 BEM 角色可能由两名或多名人员在较大的建筑物和设施中分担。2. 取消。CNICINST 11000.3。3. 适用性。本指令适用于海军设施及其在永久位置的相关特殊区域，如国防部长办公室每年发布的永久位置主列表中所定义。
使用 MEG/EEG 进行预测回归建模
根据脑磁图和脑电图 (M/EEG) 预测生物医学结果是解码、脑机接口 (BCI) 或生物标志物开发等应用的核心，并通过监督机器学习来实现。然而，大多数文献都涉及在事件级别定义的结果分类。在这里，我们专注于从在受试者级别定义的结果预测连续结果，并分析来自 Cam-CAN 数据集的约 600 个 MEG 记录和来自 TUH 数据集的约 1000 个 EEG 记录。考虑到 M/EEG 信号和生物医学结果的不同生成机制，我们提出了基于协方差作为表示的统计一致的预测模型，避免源重建。我们的数学分析和真实模拟表明，可以通过监督空间滤波或嵌入黎曼几何获得一致的函数近似。额外的模拟表明，黎曼方法对模型违规更为稳健，特别是由个体解剖结构引起的几何扭曲。为了估计大脑动力学和解剖结构对预测性能的相对贡献，我们提出了一种基于生物物理正向建模的新型模型检查程序。应用于受试者层面的结果预测，分析表明，黎曼模型更好地利用了解剖信息，而对大脑动力学的敏感度在不同方法中相似。然后，我们探讨了不同数据清理选项下模型的稳健性。环境去噪在全球范围内都很重要，但黎曼模型却非常稳健，即使没有预处理也能继续表现良好。我们的结果表明每种方法都有其适用之处：监督空间过滤适用于事件级预测，而黎曼模型可以实现简单的端到端学习。
ANS 检查员手册
修订记录 i 目录 ii 前言 iii 术语和缩写/首字母缩略词表 iv 第 1 章 定义 1.1 定义 1-3 第 2 章 介绍 2.1 总则 4 2.2 法定权力 4 2.3 人员要求 4 2.4 航空安全监察员在组织中的地位 4 2.5 航空安全监察局的职能 5-6 第 3 章 职位描述 3.1 航空安全监察员的职位 7 3.2 职位描述：FSR/航空安全总监 7-9 3.3 航空安全监察员的职责和责任 9-10 3.4 航空安全监察员的资格空中导航服务 (ANS) 检查员 11-14 第四章 检查程序 4.1 介绍 15 4.2 监管审计和检查的目的 15 4.3 监管审计和检查之间的差异 16 4.4 空中导航服务 (ANS) 监管者和空中导航服务 (ANS) 提供商进行的审计/检查 16 4.5 安全监管审计和检查计划 16-17 4.6 检查员的作用 17 4.7 检查的计划和准备 17 4.8 检查步骤 18 4.9 监督职能 18 4.10 待检查的站 19 4.11 管理文件 19 4.12 检查方法 19 4.12.2 检查表和笔记本 20 4.13 访谈 20 4.14 检查员的工作日程表 20 4.15 提交报告 21 4.16 空中导航服务提供商采取的纠正措施类型 21-22 第 5 章 检查员的培训 5.1 正式课堂培训 23 5.4 空中导航服务提供商检查员的在职培训 23-24 第 6 章 个人道德与行为 个人道德与行为 25 第 7 章 检查员的资格证书 检查员的资格证书 26 附录 1-27 27-91 附录 28 职能和责任