日本自卫队和美国海军陆战队第 31 海军陆战队远征队的成员完成了首次在日本举行的“铁拳”演习。“铁拳”演习是一项年度演习,旨在提高互操作能力并加强美国海军陆战队、美国海军、日本陆上自卫队和日本海上自卫队之间的关系。这次“铁拳”演习首次有日本海上自卫队舰艇参加,它们在演习期间与第 31 海军陆战队远征队和第 1 两栖快速部署团进行了演练和整合。“铁拳 23”演习通过开展包括反海盗和搜救行动在内的联合两栖行动,展示了日本与日本海上自卫队加强双边反应能力的举措。日本海上自卫队大隅号坦克登陆舰(LST-4001)与美国两栖战备大队交换登陆艇、气垫,进行联合两栖侦察,并在
大学和高等教育机构的科技基础设施改善基金 (FIST) 目前以四个级别的竞争性支持模式运作。财政支持包括四个基本目的,即设备、网络和计算设施、基础设施和维护。根据级别,总财政支持分别限制为 1.50 千万卢比、3.0 千万卢比、10.0 千万卢比和 20.0 千万卢比(0 级、I 级、II 级和 III 级)。在 837 份提案中,有 86 份被选中考虑提供财政支持。已选定 FIST 2.0 徽标已发布。该计划的重点是支持跨学科问题、以解决方案为中心和转化研究,并扩大行业、初创企业和新想法的参与范围,旨在实现 Atmanirbhar Bharat'
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大学和高等教育机构的科技基础设施改善基金 (FIST) 目前以四个级别的竞争性支持模式运作。财政支持限定了四个基本用途,即设备、网络和计算设施、基础设施和维护。根据级别不同,0 级、I 级、II 级和 III 级的总财政支持分别为 1.5 千万卢比、3 千万卢比、1 亿卢比和 2 亿卢比。从 837 份提案中,有 86 份被选中考虑提供财政支持。选定的 FIST 2.0 徽标已经发布。该计划的重点是支持跨学科问题、以解决方案为中心和转化研究,并扩大行业、初创企业和新想法的参与范围,旨在实现 Atmanirbhar Bharat'
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通过 First Citizens 贷款(以公司的 Big Rock 资产为抵押)获得了 6000 万美元的额外债务融资。在 Santander 和 Fist Citizens 之间,GSF 的总债务可用额约为 9900 万英镑。如果全部使用,这将占 GAV 的约 15%。截至 9 月 30 日,基金水平负债率为 0%。
Ilia Neudecker (IEP Associate) Henry Varga (Trinomics) Ignati Puig Ventosa, Rosary of Chifari, Luís Campus Rodrigues, Sacrament Sergence & Monag) Amanda Bach, Amy John Rashah, Paspaldzhiev, Gabriela Fist, Peter Racovsky, Peter Racovsky, Raska (Green) Lina Šleinotaitis (Ecentric)Thomas Bauwens(Ecentric)Thomas Bauwens(EcoCentric)
政府Vishwanath Yadav Tamaskar毕业于印度Chhattisgarh杜尔格的研究生自动群学院是Chhattisgarh的主要高等教育机构。它隶属于杜尔格的Hemchand Yadav University。该学院已由UGC在1989年授予自治地位。该学院在第四个周期中获得了NAAC的“ A+”级认可,并且被UGC认可为“具有卓越潜力(CPE)的大学,并在该计划的III阶段获得了赠款。来自科学学院的五个部门,社会科学学院的一个部门已由CPE计划确定为高度评价的部门。该研究所已被生物技术系(DBT)政府入围和认可。印度。 根据该计划,已选择了科学学院的6个部门来提供财政支持。 在政府科学技术部改善科学和技术基础设施(FIST)计划的基金下,化学系得到了认可。 印度。印度。根据该计划,已选择了科学学院的6个部门来提供财政支持。在政府科学技术部改善科学和技术基础设施(FIST)计划的基金下,化学系得到了认可。印度。印度。
摘要:本研究旨在利用多视图时空分层深度学习方法,探索使用脑机接口的脑电信号解码人类大脑活动。在本研究中,我们探索了将一维时间脑电信号转换为二维时空脑电图像序列,并探索了在提出的多视图分层深度学习方案中使用二维时空脑电图像序列进行识别。对于这项工作,使用了 PhysioNet 脑电运动/图像数据集。所提出的模型在分层结构中使用 Conv2D 层,其中每个级别都使用前一级别的决策单独做出决策。该方法用于学习数据中的时空模式。与二元分类范式中最先进的脑电运动意象分类模型相比,所提出的模型实现了具有竞争力的性能。对于二元想象左拳与想象右拳分类,我们能够实现 82.79% 的平均验证准确率。在多个测试数据集上达到这种水平的验证准确率证明了所提模型的稳健性。同时,由于使用了多层和多视角方法,模型明显显示出改进。