XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCCSP
Red Hat CCSP 计划指南 2024 年 4 月
目录 2 免责声明 7 1. 简介 8 2. 发行说明 9 2.1. 新产品 9 2.2. 变更和更新 9 3. CCSP 计划概述 10 3.1. 合作伙伴计划会员级别 10 3.1.1. 合作伙伴计划优势 11 3.2. CCSP 计划优势 14 3.3. 各层级的合作伙伴承诺 17 4. CCSP 计划要求 19 4.1. 一般计划要求 19 4.2. 申请流程 19 4.3. 合作伙伴义务 19 4.4. 收入单位匹配和一致性 20 4.5. 支持和软件维护 20 4.6. 最终客户协议 20 4.7. 认证要求 20 4.8. Red Hat 专业服务 21 4.9. 经销商和白标 21 4.9.1.转售 21 4.9.2. 白标 21 4.10. 使用第三方 CCSP 基础设施 22 4.11. 入门检查表 23 5. CCSP 产品 25 5.1. 产品目录 25 6. 产品详情和业务要求 28 6.1. 托管服务 28 6.1.1. 面向高级和顶级云供应商的 Red Hat OpenShift 28 6.1.1.1. 业务要求 28 6.1.1.2. 产品摘要 29 6.1.2. Red Hat OpenShift AI 29 6.1.2.1. 概述 30 6.1.2.2. 产品摘要 30 6.2. 基础设施产品 31 6.2.1. Red Hat Enterprise Linux 31 6.2.1.1. 概述 31
CCSPP: 实施计划 SVA2023
此 CCSPP 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持第 2 组实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并支持加州社区学校合作伙伴计划 (CCSPP) 受助者更广泛地实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映社区学校的进展和需求、立法更新以及由持续改进和学校社区参与流程通知的课程更正。整个模板都引用了 LEA，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
CCSPP：实施计划模板
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
2024第10届国际通信和信号处理会议（ICCSP 2024）
版权所有©2024，由电气与电子工程师协会，Inc.。保留所有权利版权和重印许可：允许摘要借助来源。图书馆可以超出美国版权法的限制，以私下使用顾客在本卷中在第一页的底部携带代码的文章，前提有关其他复制，重印或重新出版许可，请写信给IEEE版权所有经理，IEEE服务中心，445 Hoes Lane，Piscataway，NJ 08854。保留所有权利。***这是IEEE数字库中显示的内容的打印表示形式。E-Media版本中固有的某些格式问题也可能出现在此打印版本中。IEEE Catalog Number: CFP2489M-POD ISBN (Print-On-Demand): 979-8-3503-5307-5 ISBN (Online): 979-8-3503-5306-8 ISSN: 2836-1865 Additional Copies of This Publication Are Available From: Curran Associates, Inc 57 Morehouse Lane Red Hook, NY 12571 USA Phone: （845）758-0400传真：（845）758-2633电子邮件：curran@proceedings.com网站：www.proceedings.com
基于相关的常见空间模式（CCSP）
常见的空间模式（CSP）被证明是一种有效的预处理算法，以通过获得合适的空间过滤器来区分不同类别的基于运动的EEG信号。这些过滤器的性能可以通过正规化的CSP提高，其中将可用的事先信息添加到常规CSP的目标函数中。可以以这种方式使用各种先验信息。在本文中，我们使用不同类别信号的不同类别之间的时间相关性作为先验信息，这可以澄清不同类别的信号之间的相似性，以正规化CSP。更重要的是，提出的目标函数可以很容易地扩展到超过两类的概率。我们使用三个不同的标准数据集评估了提出的方法的性能。基于相关的CSP（CCSP）在两级和多级场景中都优于原始CSP以及现有的正规CSP，原理组件Cnalysis（PCA）和Fisher区分分析（FDA）。模拟结果表明，在平均分类准确性方面，所提出的方法在2类中优于2级中的常规CSP，多级问题的2.23％。