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电池FNC®RAIL操作和安装手册
Revision Date Status Name Chapter Reason for Change 01 2014-01-14 Created I.Fuhrmann - first issue 2014-01-21 Checked F. Mengeringhausen 2014-01-28 Approved Dr. Gutzeit 02 2015-03-15 Changed I.Fuhrmann divers divers updates 2015-03-17 Checked T. Schreckenberg 2015-03-22 Approved Dr. Gutzeit 03 2015-09-28 Changed I.Fuhrmann divers divers updates 2015-10-04 Checked T. Schreckenberg 2015-10-12 Approved Dr. Gutzeit 04 2016-04-13 Changed I.Fuhrmann divers divers updates 2016-04-20 Checked F. Mengeringhausen 2016-04-27 Approved Dr. Gutzeit 05 2017-02-20 Changed I.Fuhrmann divers divers updates 2017-02-28 Checked F. Mengeringhausen 2017-03-07 Approved Dr. Gutzeit 06 2017-03-22 Changed I.Fuhrmann divers divers updates 2017-03-29 Checked T. Schreckenberg 2017-04-04 Approved Dr. Gutzeit 07 2019-04-01 Changed W. Pickart all update according to documentation-check 2019-04-02检查I. Fuhrmann 2019-04-03批准了Gutzeit博士08 2019-09-12更改了W. PickArt根据评论2019-10-17检查了所有更新，检查了F. Mengeringhausen 2019-12-05批准Gutzeit批准Gutzeit博士09 2021-03-03-09更改了W. Pickart•Pickart•Pickart•1.6
PE 0603673N：（U）未来海军能力先进技术...
FNC 投资通常持续 3-5 年。它们通过将技术从技术就绪水平 (TRL) 3 或 4 成熟到 TRL 6 来提供基础研究的持续性。所有 FNC 产品都需要 BA2 和 BA3 资助的技术开发，这些开发经过协调以确保在完成每项投资后交付有形的技术产品。每年，TOG 都会通过批准新的 EC 和技术产品来更新 FNC 计划，因为旧的 EC 和技术产品已经交付。在过渡到采购计划后，FNC 产品会进一步设计、集成并最终交付给作战人员。每个 FNC 产品的开发和交付都由需求和采购赞助商以及 S&T 开发商签署的技术过渡协议 (TTA) 指导。
利用机器学习对手指数字配置进行脑电图解码
在本研究中，我们使用多变量解码方法来研究典型（计数和计数）和非典型手指数字配置 (FNC) 之间的处理差异。虽然先前的研究使用行为和事件相关电位 (ERP) 方法调查了这些处理差异，但传统的单变量 ERP 分析侧重于特定的时间间隔和电极位置，无法捕捉更广泛的头皮分布和 EEG 频率模式。为了解决这个问题，我们使用了监督学习分类器——支持向量机 (SVM)——来解码 ERP 头皮分布和 alpha 波段功率，用于计数、计数和非典型 FNC（整数 1 到 4）。SVM 用于测试是否可以从 EEG 数据中解码 FNC 中呈现的数字信息。使用准确率的大小和时间差异来比较三种类型的 FNC。总体而言，该算法能够预测 FNC 中呈现的数字信息，超出随机机会水平的准确度，ERP 头皮分布的准确率高于 alpha 功率。与计数和非规范配置相比，montring 的峰值准确度较低，这可能是由于处理 montring 配置的自动化导致四个数值量级（1 到 4）的头皮分布不太明显。与响应时间数据相似，montring 的峰值解码准确度时间（472 毫秒）比计数（577 毫秒）和非规范 FNC（604 毫秒）更早。结果支持 montring 配置被自动处理，有点类似于数字符号，并为处理不同形式 FNC 之间的差异提供了额外的见解。这项研究还强调了解码方法在 EEG/ERP 数字认知研究中的优势。
纵向全脑功能网络变化...
LONGITUDINAL WHOLE-BRAIN FUNCTIONAL NETWORK CHANGE PATTERNS OVER A TWO-YEAR PERIOD IN THE ABCD DATA Rekha Saha, Debbrata K. Saha, Md Abdur Rahaman, Zening Fu, Vince D. Calhoun Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS), Georgia State University, Georgia Institute of Technology, and Emory University, Atlanta, GA 30303抽象功能网络连接（FNC）是评估大脑网络之间时间依赖性的有用度量。内在功能的纵向变化引起了极大的兴趣，但是迄今为止，几乎没有关注FNC变化随发展的多元模式。在本文中，我们提出了一种新型方法，该方法使用FNC矩阵来估计多重重叠的脑功能变化模式（FCP）。我们将这种方法应用于大规模的青少年大脑和认知发展（ABCD）数据。结果揭示了几个高度结构化的FCP，显示了两年内的重大变化，包括视觉（VS）和感觉运动（SM）域之间的大脑功能连接性。这种FNC表达的模式随着年龄的增长而变得更强。我们还发现了男性和女性之间的变化差异模式。我们的方法提供了一种评估纵向数据中整个大脑功能变化的有力方法。
濒海作战先进科学团队...
引言 冷战期间，我们面对的对手只有一个，那就是拥有大量核潜艇和更庞大的常规舰艇舰队。这支舰队的目标是阻断我们的海上通信线，并用战略导弹威胁美国本土。随着时间的推移，这种公海威胁已经被在沿海地区作战的地区对手所取代，这些对手拥有小型、安静的柴电潜艇。我们的反潜战 (ASW) 部队现在必须适应这一变化，发展有效且经济实惠的能力，以在具有挑战性的浅水环境中探测、跟踪、分类和摧毁潜艇及其他水下武器系统。为确保开发新的沿海反潜战 (LASW) 技术，海军研究处 (ONR) 制定了未来海军能力 (FNC) 计划。FNC 专注于履行对资助的采购计划的技术承诺。目前，ONR 资助各种
公告 - 美国陆军工程兵团费城地区
美国陆军工程兵团对特拉华河、费城至海 (DPS) 联邦航道 (FNC) 进行日常维护疏浚，以维护水道中 45 英尺深的航道。美国陆军工程兵团还对联邦政府批准的 35 英尺深的切萨皮克和特拉华 (C&D) 运河进行维护疏浚。维护 DPS FNC 可支持集装箱、干散货和液体散货、散装货物、滚装货物和项目货物往返特拉华河港口的高效运输。C&D 运河航道将特拉华河与切萨皮克湾连接起来，并提供一条连续的海平面通道，将巴尔的摩港与威尔明顿港、费城港和北部贸易路线连接起来。进行维护疏浚可消除关键的浅滩，以维护联邦航道内的安全航行。
BRAIN-2020-0815-ver9-Long_3P 430..446 - NSF-PAR
目的：在本研究中，我们提出了一种新颖的自适应约束独立向量分析 (acIVA) 方法来有效捕捉动态血氧水平依赖性 (BOLD) 活动 (dBA) 的时间和空间特性，并有效地量化 dBA (sdBA) 的空间特性。我们还建议将 dBA 纳入大脑动力学研究，以深入了解活动连接共同进化模式。简介：使用功能性磁共振成像 (fMRI) 研究人脑动力学，可以识别独特的功能网络连接 (FNC) 状态，并为精神障碍提供新的见解。有证据表明，fMRI 捕捉到的 BOLD 活动和 FNC 都与心理和认知过程有关。然而，只有少数研究评估了这两个功能领域的相互关系。此外，由于需要研究精神分裂症的异质性，识别精神分裂症亚组具有重要的临床意义。方法：我们设计了一项模拟研究来验证 acIVA 的有效性，并将 acIVA 应用于从精神分裂症患者和健康对照者 (HC) 收集的静息态 fMRI 数据的动态研究，以调查 dBA 和动态 FNC (dFNC) 之间的关系。结果：模拟研究表明 acIVA 准确捕捉了空间变异性并提供了 sdBA 的有效量化。fMRI 分析产生了同步的 dBA-时间属性 (tdBA) 模式，并表明 dBA 和 dFNC 在空间域中显着相关。利用这些动态特征，我们可以识别出在临床症状方面具有显著差异的精神分裂症亚组。结论：我们发现，与 HC 相比，精神分裂症患者的脑功能组织异常，因为精神分裂症患者的同步 sdBA-tdBA 模式较少，并且精神分裂症患者更喜欢融合多个脑区的部分。使用动态特征识别精神分裂症亚组启发了神经影像学在研究疾病异质性方面的应用。
使用模板 mhl.format - IETF
¯ Dennis Ferguson (多伦多大学) 撰写的关于加拿大国家网络 CA*net 的出色报告。¯ 审查 IP over SMDS 的草案提案。¯ 决定起草一份与路由器要求文档分开的链路层要求文档。还有一项提案将所有 IP 特定问题合并到单独的文档中，以供路由器要求（以及可能的未来版本的主机要求）参考。这些新努力将继续成为路由器要求工作组的一项举措。¯ 路由器发现工作组即将结束。¯ 重组 PDN 路由工作组，以包括除 X.25 之外的其他公共网络（例如 SMDS）。¯ 网络联合监测工作组内部讨论共同的监测和报告格式。我们还讨论了如何最有效地组织和利用 IETF 运营区域（参见运营区域报告）。¯ 宣布 IAB 建议和 FNC 协议，以消除 NIC 分配网络号的“连接状态”概念。随着 FNC 接受此建议，MERIT 将宣布这将如何影响他们在策略路由数据库中注册网络的策略。
BAA 呼叫 N0001425SBC01 - 海军研究办公室
未来海军能力（FNC） I. 引言 本公告介绍了动能武器推进和机身技术方面的先进能力整合研究与开发。该项目名为“先进能力海上效应器 (ACME) 未来海军能力 (FNC)”，编号为 N0001425SB001，是海军和海军陆战队科学技术长期广泛机构公告 (BAA)，可在 https://www.onr.navy.mil/work-with-us/funding-opportunities/announcements 找到。提案的提交、评估和研究合同的签订将按照上述长期广泛机构公告中所述进行。本公告旨在引起科学界对 (1) 研究领域和 (2) 提交白皮书和完整提案的计划时间表的关注。II.主题描述 提议的主题将使最先进的 (SOTA) 机身和推进技术成熟，形成原型演示概念。该计划将研究与动能武器系统相关的技术，用于下一代低成本、高数量和远程空射 STRIKE 武器概念。ONR 正在寻求解决的科学和技术 (S&T) 问题是持续成熟和整合多项技术，包括：机身材料（石墨/芳纶复合材料/金属增材制造）、固体推进剂火箭（高负载药柱）和超音速推进系统（冲压喷气发动机）和紧凑高效弹头。目标是使这些技术充分成熟，并将它们集成到可行的原型武器系统中，以满足此 BAA 呼叫中概述的目标。