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深度状态空间模型，用于预测脑损伤患者颅内压
创伤性脑损伤（TBI）是指由外力造成的脑损伤，典型的影响很大，通常是由于汽车事故，跌倒或运动损伤等事件造成的。在2019年全球记录了超过2700万例新的TBI病例，这种类型的伤害很常见，可能会威胁生命[1]。尽管在影响时发生了主要伤害，但TBI患者面临着次要损伤的巨大风险，在初次创伤后的几个小时甚至几天内，这种损伤可能会逐渐发展[2]。这些次要侮辱与颅内压增加（ICP）有关，这是颅库内压力的危险增加。当ICP增加时，可以限制脑血流。这种限制可能导致脑缺血，其中大脑被剥夺了氧气，这是ICP升高的主要伤害作用。紧急医疗干预需要管理和减少ICP，因为ICP的未经治疗的海拔高程会导致永久性神经系统损害，昏迷甚至死亡。预防和管理次要损伤对于对TBI患者的治疗至关重要，并且通常涉及对ICP的持续监测，稳定患者的状况以及采用干预措施，例如药物，手术减压或脑脊髓液流体，以最大程度地损害进一步的损害。迅速治疗升高的ICP可以显着提高预后，并降低长期残疾的可能性[3，4]。
55 英寸一体式 PCAP 交互式显示器，灵感源自技术，专为创意空间和共享而设计
用户控制图片（亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置）、屏幕（缩放模式、自定义缩放、屏幕重置）、音频（平衡、高音、低音、音量、音频输出（线路输出）、最大。音量，最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置）、配置 1（Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置）、配置 2（OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置）、高级选项（信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置）
“优先考虑陆军空间需求” 1999 年 7 月 - DTIC
a.为了让陆军信息系统物资开发商最大限度地利用专门针对国家安全需求的现有和未来太空资产，陆军需要深入了解现有和未来太空资产的属性和局限性，无论它们专注于支持哪个部门。陆军需要这种理解来利用国家安全太空资产，继续并扩大其已经成功的国家能力战术利用 (TENCAP) 计划。陆军需要建立新的手段，使其能够与商业太空系统开发商合作，目标是使商业太空系统尽可能地支持陆军的需求，同时陆军的投资最少或适度。
网络空间和巴基斯坦的 3-C：网络犯罪、网络...
摘要 本项定性探索性和嵌入式案例研究探讨了针对巴基斯坦的网络空间 3C 即网络犯罪、网络恐怖主义、网络战的性质。上述与网络空间相关的威胁性质是什么，它们如何影响巴基斯坦的国家和社会。巴基斯坦如何应对与其网络空间相关的这些威胁。虽然从网络现实主义（为开展本研究提供了基本视角）中得到启发，但本研究指出，国家以及受国家支持的个人、团体和组织仍然是网络空间中相互对抗的主要行为者。认为网络空间削弱了国家作用的看法有些夸张。在典型的大国政治的推动下，国家仍然是网络世界秩序中最重要的行为者。巴基斯坦仍然是本地区和域外国家发起的网络犯罪、网络恐怖主义和网络战的主要目标。尽管巴基斯坦已经实施了《预防电子犯罪法案》（PECA）并通过了《国家网络政策》，但要想保护自己免受网络空间的“3C”威胁，还有很长的路要走。关键词：网络犯罪、网络恐怖主义、网络战、网络现实主义、网络空间、巴基斯坦。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
三模式运动通过学习联合嵌入空间
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求，尤其是在在线获取中，导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上，例如文本和运动任务，但是很少探索三模式学习。直觉上，额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案，更重要的是，对额外模式的适当选择也可以充当中介，并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中，我们介绍了Lavimo（语言视频 - 动作对齐），这是一个三模式学习的新型框架，将以人为中心的视频整合为一种额外的方式，从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是，我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本，视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验，我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明，Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现，包括文本到动作，动作到运动，视频，视频到视频，动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。
空间应用 MEMS 可靠性保证指南
可靠性模型的应用 ................................................................ 16 故障 .............................................................. 18 .............................................................. 9 附加阅读材料 ..............................................................................................
Viva的时尚解决方案：革命性的内部和外部空间
“在建筑覆层和室内设计的动态世界中，Viva在铝制复合板（ACP）的领导者（ACP）中雕刻了一个利基市场。，该品牌拥有丰富的遗产，跨越了二十年，是质量，创新和风格的代名词。通过与建筑师和室内设计师合作，Viva开发了一种产品组合，可满足各种口味和趋势。是饰面饰面，石材纹理还是木制外观，Viva的ACP系列将美学与功能性结合在一起。通过强大的研发，广泛的自定义选择以及对可持续性的承诺，Viva不仅改变了内饰，而且还随着其在出口市场中日益增长的影响而产生了全球影响。”