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训练集成 La0.15Bi0.85FeO3 中的极化
如此严重的化学取代会扰乱自发极化的幅度和方向，以及 BiFeO 3 的结构和畴结构。[10–12] 因此，与纯 BiFeO 3 相比，La 取代的 BiFeO 3 中的畴结构高度随机化。此外，晶体对称性从菱面体变为单晶。[10,11,13] 规则 BiFeO 3 条纹畴结构的丧失可能会影响与应用相关的特性，例如前述磁电开关过程。由于任何铁性材料的功能都受其畴操纵的支配，因此对集成到电容器架构中的 La 取代 BiFeO 3 进行非侵入性操作研究对于了解取代诱导的畴结构的影响至关重要
使用预先训练的垂直二维扩散模型改善三维成像
扩散模型由于其众多优点已成为一种流行的图像生成和重建方法。然而，大多数基于扩散的逆问题解决方法仅处理二维图像，即使是最近发表的三维方法也没有充分利用三维分布先验。为了解决这个问题，我们提出了一种新方法，使用两个垂直的预训练二维扩散模型来解决三维逆问题。通过将三维数据分布建模为不同方向切片的二维分布的乘积，我们的方法有效地解决了维数灾难。我们的实验结果表明，我们的方法对于三维医学图像重建任务非常有效，包括 MRI Z 轴超分辨率、压缩感知 MRI 和稀疏视图 CT。我们的方法可以生成适合医疗应用的高质量体素体积。代码可在 https://github.com/hyn2028/tpdm 获得
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
对预训练的机器学习模型四castnet-v2
机器学习技术越来越多地被认为是可行的天气和气候预测工具，因为它们相对于传统的数值天气预测模型，其效率和竞争性能。这项研究评估了使用视觉变压器（VIT）结构和球形谐波神经操作员的机器学习模型的有效性，该模型旨在建模球形表面上的非线性混沌和动力学系统。四castnet-v2中使用的球形傅立叶神经操作员（SFNO）不仅保留了傅立叶神经操作员（FNOS）在模拟时空数据中的长距离依赖性方面的优势，而且还解决了球形坐标中学习操作员的限制。
qEEG 和神经反馈训练的知情同意书
定量脑电图和脑电波定量脑电图，有时也称为脑映射，是通过数字技术测量头皮表面的电模式，主要反映皮质电活动或“脑电波”。脑电波以各种频率出现。有些很快，有些很慢。这些脑电图波段的经典名称是 delta、theta、alpha 和 beta。神经反馈是一种生物反馈训练，它使用脑电图 (EEG) 作为控制视觉、听觉或触觉反馈的主要工具。这种反馈用于在大脑中产生学习。这种学习可以提高大脑的适应性和自我调节能力。然而，重要的是，您要了解并同意这种训练过程。一些研究证明，该疗法可有效治疗多种疾病，如注意力缺陷多动障碍 (ADD/ADHD)、焦虑症、抑郁症、自闭症、轻度脑外伤、强迫症等，但其中许多领域仍在进行进一步研究。如果您需要，我可以提供迄今为止的研究书目，或者您可以查阅 www.isnr.org （国际神经反馈与研究学会的网站）以获取全面的神经反馈书目。神经反馈训练是通过使用一种称为脑电图 (EEG) 的灵敏电子仪器来完成的，该仪器可测量个人脑电活动的频率和强度，并立即将此信息发送到高速计算机。这些脑电波信号几乎立即被计算机处理，并以视觉和听觉反馈的形式呈现给个人。然后，临床医生使用复杂的计算机程序帮助患者学习如何使用这种“神经反馈”来识别和更好地调节他们的脑电波模式。对于儿童，计算机程序有时会以游戏的形式出现。通过持续的反馈、指导和练习，患者学会产生所需的脑电波模式。起初，脑电波活动的变化是短暂而短暂的，然而，在相对较短的时间内，新的模式会在与更好的表现和整体健康相关的频率范围内变得更加牢固。一旦患者练习得足够熟练，能够集中注意力并重新调整他们的脑电波模式，训练就结束了。您对神经反馈训练的个人反应或结果无法预测。根据我们的经验，每个人的旅程和结果各不相同，您对该计划的承诺是最重要的方面。我们对您的承诺是提供最好的培训，并公开、诚实地解决您的问题和疑虑。重要的是，我们会定期监测进度并根据需要重新评估，以确定是否应该继续培训。为此，我们将要求您完成频繁的评估，以衡量我们将要跟踪的目标症状。您能否尽可能始终如一地进行这些评估至关重要，因为它提供了有关培训如何影响您的信息，这对您至关重要
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。
联合战备训练中心 (JRTC) 和约翰逊堡......
2023 年 6 月 13 日 — 促进和培养上班和下班时安全使用摩托车的文化。3. 适用性：本政策适用于所有被分配或被授权的制服人员。
高科技士兵难以找到、训练和替换
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空中战斗机动范围/战术训练系统（ACMR/ TACTS）的能量可操作性显示。
高质量的战斗机/攻击飞行员是一个与他的机器一样的人，即，他整合了高度，“ G”，空速，攻击角度与飞机的声音。在他的脑海中创建了V-N图（描述了飞机在负载因子“ G”和速度方面的性能能力）或V-N图的一部分，并尽可能准确地将飞机定位在Thrt图中。已经努力向飞行员提供V-N信息，但在大多数情况下，显示器并未超出模拟器阶段，或者，如果它们飞行，则仅在实验中飞行。目前，在USAF或海军飞机上的飞行员驾驶员尚未显示任何集成的V-N信息，也没有在空中战斗机动范围（ACMR）上汇报期间显示任何集成信息。在此报告中不会讨论用于飞行中的能量可操作性数据的技术，有兴趣的读者被指向斯坦利（6）I和莫洛尼和巴内特（5）。