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使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
救护车罢工团队 - 基本生命支持（BLS）
期间5。请求者可以订购其他人员，以确保持续的资源可用性，以安全有效地支持任务分配6。请参阅国家事件管理系统（NIMS）键入救护车团队 - 单个BLS救护车人员的BLS，每种类型的资源都基于其下方类型的资格。例如，类型1的资格包括2型中的资格，以及功能的提高。类型1是最高的资格级别。
新冠疫情如何影响美国生产者的投入成本？基于 BLS 投入成本指数的评估
进口商品占该行业所有投入的近 25%。图 8 显示，从 2020 年 4 月的低点到 2021 年 4 月，木材产品产出销售价格
基本复苏（BLS）临床人员
在心脏骤停后的前几分钟，进一步的信息可能几乎没有呼吸，或者不频繁，嘈杂，喘息。不要将其与正常呼吸混淆。注意，大约40％的所有心脏骤停患者中，观察到一种激动的呼吸模式。这种模式表现为缓慢的偶尔喘气和/或嘈杂的呼吸，没有明显的胸部上升或跌落。您经常只会看到腹部被“在”和“外”中推动。在“正常”呼吸期间，随着胸壁的膨胀，腹部被推出，因此您的评估应确保您可以看到胸部和腹部膨胀 *受害者可能几乎没有呼吸，或者不频繁，嘈杂，喘息。如果这样，请不要延迟开始胸部压缩（CPR）。如果诊断心脏骤停，获得帮助并开始CPR，患者更可能死亡。开始对低血压的非常病的患者开始心肺复苏术不太可能有害，并且可能会有所帮助