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所有转换候选人必须检查其官方 *.mil
安全资格要求不会被免除。成员必须是美国公民（无豁免），并且所有直系亲属必须是美国公民或情报界指令 704 (ICD-704) 中列出的低威胁矩阵上的国家公民。转换为 CWT 需要由 C10F/FCC 特别安全代表进行筛选，即使成员已经拥有 TS 或 TS/SCI 许可。在完成此审查之前不会做出最终决定。新的软拷贝 SF-86 必须通过加密电子邮件或通过 DoD SAFE 直接提交给 CWT TECHAD，并且不得由指挥部/本地 SSO 提交给 DCSA CAS 进行裁决。请勿以电子方式提交！CWT TECHAD 会将 SF86 转发给 C10F/FCC 特别安全代表进行审查。
生物评估参考华盛顿......
2022 年 7 月 31 日——... 美国陆军工程兵团。CDF。累积密度函数。CFR。联邦法规。CSL。清理筛选水平。CSO 合流污水排放口。CWT 编码...
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type1water和CWT中收集的独特技术和产品改编的位置看起来很明亮。我们经常被问到我们拥有哪些竞争对手。听起来很自以为是，但答案是我们没有竞争对手。可以肯定，但是我们仍在发展这么长时间。我们开发了全新的基本技术，并根据这些技术设计了特定产品。
手部运动康复的深度学习模型
脑电图 (EEG) 可以控制机器用于人类目的，尤其是对于进行康复锻炼或常规任务的残疾人。机械手的脑机接口 (BCI) 使用深度学习将 (EEG) 大脑活动转换为机械手的命令，使用户可以通过想象的运动向右或向左移动他们的手。它可以使瘫痪者执行基本的手部动作，并帮助康复机器人帮助中风患者恢复手部功能，通过提供基于机器学习对其动作和意图的解释的指导性练习。人工智能算法，特别是深度学习，将隐含的脑波模式和意图分类和识别为脑电图。然而，EEG 信号具有高度的非平稳性，使其分析具有挑战性。因此，选择合适的信号处理策略变得至关重要。本研究旨在建立一个混合模型来指导机械臂运动，该模型应用运动方向和左右分类。通过将预训练的卷积神经网络（CNN）-Inception V3模型与传统的机器学习算法（逻辑回归（LR））（被认为是一种广泛的分类方法）相结合，并确定合适的信号处理方法，短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）以选择最准确的方法对所提模型进行分类。所提出的混合模型的训练结果表明，STFT 比 CWT（0.997）具有更高的平均准确率（0.998），使其对九个受试者的当前数据集进行更精确的分类并提高混合 CNN 模型训练的有效性。同样，在评估指标上，STFT 实现的平均准确率的评估结果高于 CWT（0.997 > 0.797）。这表明 STFT 是特征提取的更好选择，提高了带有逻辑回归的混合 CNN 模型的泛化和鲁棒性。
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评级 NEC 等级 标记 AG 0000 2 级 a AWF 0000 2 级 a BM 0000 3 级 a BU 0000 3 级 a CM 0000 3 级 a CTT 0000 1 级 a CWT 0000 3 级 a EN 0000 3 级 a EO 0000 3 级 a HM 0000 1 级 a HT 0000 2 级 a IS 0000 1 级 a IT 0000 1 级 a MA 0000 2 级 a MC 0000 3 级 a MN 0000 1 级 a QM 0000 3 级 a
策略 9 - 增加大学参与度报告 2022。...
• 共发送了 2,509 份录取短信，其中 40.77% 报名了课程。 • 给成人学习者打了 2,390 个电话，其中 28.62% 报名了课程。 • 从 11 月 11 日（实施日期）到 3 月 9 日（2022 年春季申请截止日期），招生成人团队通过 Schedule Once 预约了 292 次，比前四个月增加了一倍多。 • 虽然无法用数字量化，但招生成人学习者团队报告与学生的互动要好得多，通过入学与其中许多学生保持联系。虽然目前还没有办法通过 Salesforce/Enrollment Rx 自动化这个过程，但我们正在探索在 CRM 中使用“任务提醒”，看看是否有办法进一步自动化成人学习者的参与过程。关于西区工作，西区 CWT（现已更名为“参与社区”）一直积极参与塑造西谷市/卡恩斯社区的招聘和规划工作。特别令人感兴趣的是利用犹他大学在西谷中心南部 5600 West 建造的新医疗设施的机会。计划将 SLCC 的健康科学项目扩展到西谷中心，并最终为这些项目建造专用空间。与机构营销部门的合作还促成了附录 B - 西谷营销计划中包含的针对西班牙语的营销工作。有关参与社区 CWT 的完整详细信息可在其年终报告中找到。
密码技术员网络 (CTN) - MyNavyHR - Navy.mil
请调查您所有的水手……我们正在寻找填补 FY23/24 空缺的 CTN“A”学校席位 - 鼓励合格的水手（评级或 PACT）申请 - 主要为岸上值班；E4-E7 海军晋升比 ALNAV 更快；SRB 区域 A - C - 进攻操作员（H13A-H16A）路径开放转换（在 A 学校期间进行的选择） - SRB 上限 100K - “A”学校 ACE 建议：24 个低级学分，15 个高级学分 - 评级名称正在更改为网络战技术员（CWT）！
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
使用深度学习去除脑电图中的眼部伪影
摘要 —EEG 信号是复杂的低频信号。因此，它们很容易受到外界因素的影响。EEG 伪影去除在神经科学中至关重要，因为伪影会对 EEG 分析结果产生重大影响。在这些伪影中，眼部伪影的去除最具挑战性。在本研究中，通过开发基于双向长短期记忆 (BiLSTM) 的深度学习 (DL) 模型，提出了一种新颖的眼部伪影去除方法。我们通过结合 EEGdenoiseNet 和 DEAP 数据集创建了一个基准数据集来训练和测试所提出的 DL 模型。我们还通过在不同 SNR 水平下用 EOG 污染地面真实干净的 EEG 信号来增强数据。然后使用通过小波同步压缩变换 (WSST) 获得的高度局部化时频 (TF) 系数将 BiLSTM 网络馈送到从增强信号中提取的特征。我们还将基于 WSST 的 DL 模型结果与传统 TF 分析 (TFA) 方法，即短时傅里叶变换 (STFT) 和连续小波变换 (CWT) 以及增强原始信号进行了比较。首次提出的基于 BiLSTM 的 WSST-Net 模型获得了 0.3066 的最佳平均 MSE 值。我们的结果表明，与传统 TF 和原始信号方法相比，WSST-Net 模型显著提高了伪影去除性能。此外，所提出的 EOG 去除方法表明，它优于文献中许多传统和基于 DL 的眼部伪影去除方法。索引词 —EEG、眼部伪影、深度学习、LSTM、BiLSTM、WSST、STFT、CWT。
基于分割技术和小波变换的脑肿瘤分类
本文旨在提供使用磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分割和分类的更好方法。在本文中，小波特征是通过使用连续小波变换 (2D-CWT) 将概率密度函数 (PDF) 转换为频谱图图像而形成的，这是一种简单的特征提取方法，而特征提取方法 (PDF 和 2D-CWT) 正在提高性能。此外，为了提高分割性能，使用形态学操作分割图像并使用卷积神经网络 (CNN) 作为分类器。在 BraTS2019 数据集上，该方法的性能是根据 F1 分数和肿瘤区域分割准确度来评估的。这取得了最好的结果，准确度和 F1 分数分别为 97.37% 和 97.43%。