戏剧始于詹妮(Jenny)在脚步梯子上绘画的,而她上方的时钟上午2:19,她整夜结束,然后上楼。在客厅桌子上,婴儿监视器捡起卧室门开口的声音,睡眠whmper吟着。詹妮(Jenny)在孩子身上时,可以听到舒适的声音。突然在凌晨2:22,珍妮尖叫。下一个场景发生在几天后下午20:36举行。我们看到劳伦(Lauren)在厨房里徘徊,不久之后是珍妮(Jenny),本(Ben),最后是山姆(Sam),后者只是把女儿菲比(Phoebe)上床睡觉。当两对夫妇坐下来吃晚饭时,珍妮透露她认为他们的房子被困扰着,她的女儿每天晚上凌晨2:22拜访她的女儿。整个晚上,珍妮试图说服其他人的存在,而本已经相信超自然的本很容易被说服。他们决定熬到凌晨2:22,看看珍妮的幽灵是否真的存在。
背景:近年来,由于全球道路上车辆的激增,道路交通安全已成为一个突出问题。驾驶员疲劳检测的挑战在于平衡检测过程的效率和准确性。虽然有各种检测方法,但脑电图 (EEG) 被认为是黄金标准,因为它在检测疲劳方面具有很高的精度。然而,基于 EEG 疲劳检测的深度学习模型受到其大量参数和低计算效率水平的限制,因此难以在移动设备上实现它们。方法:为了克服这一挑战,本文提出了一种基于注意力的 Ghost-LSTM 神经网络 (AGL-Net) 用于基于 EEG 的疲劳检测。AGL-Net 利用注意力机制关注相关特征,并结合 Ghost 瓶颈来有效提取空间 EEG 疲劳信息。使用长短期记忆 (LSTM) 网络提取时间 EEG 疲劳特征。我们建立了两种类型的模型:回归模型和分类模型。在回归模型中,我们使用线性回归来获得回归值。在分类模型中,我们根据从回归获得的预测值对特征进行分类。结果:AGL-Net 比现有的深度学习模型表现出更高的计算效率和更轻量级的设计,其每秒浮点运算数 (FLOPs) 和 Params 值分别为 2.67 M 和 103,530 证明了这一点。此外,AGL-Net 使用上海交通大学 (SJTU) 情绪脑电图数据集 (SEED)-VIG 疲劳驾驶数据集实现了约 87.3% 的平均准确率和约 0.0864 的平均均方根误差 (RMSE),表明其具有先进的性能。结论:使用 SEED-VIG 数据集进行的实验证明了所提出的疲劳检测方法的可行性和先进性能。通过彻底的消融实验验证了每个 AGL-Net 模块的有效性。此外,Ghost 瓶颈模块的实现大大提高了模型的计算效率。总体而言,该方法比现有的疲劳检测方法具有更高的精度和计算效率,具有相当的实际应用价值。
缩写 ACNS 自动天文导航系统 ALTNAV 替代导航 APWM 保证精确武器和弹药 CEC 协同作战能力 CIO 首席信息官 CUI 受控非机密信息 DAPS 徒步保证定位导航和授时系统 DOD 国防部 EMB 执行管理委员会 GHOST 基于全球定位系统的定位、导航和授时服务船体优化系统战术 GPNTS 基于全球定位系统的定位、导航和授时服务 GPS 全球定位系统 INS 惯性导航系统 PNT 定位、导航和授时 M-code 军用代码 MAPS 徒步保证定位、导航和授时系统 MOSA 模块化开放系统方法 N/A 不可用 NASA 美国国家航空航天局 NTS-3 导航技术卫星 – 3 PMI 项目管理研究所 R-EGI 弹性嵌入式全球定位系统/惯性导航系统 USSPACECOM 美国太空司令部
半岛电视台记者欣德·胡达里在加沙中部的代尔·巴拉赫报道说,加沙北部现在是一个“鬼区”,到处都是废墟和瓦砾,但有些人设法在那里活了下来,拒绝离开。“我们看到巴勒斯坦人在加沙地带的每个地方都成为系统性的攻击目标。不管你在哪里——不管你是在学校、避难所、临时营地还是医院,”她说。
该处理器包括一个定制的、灵活的数字波形发生器和相关的匹配滤波器/检测器。它包括一个后处理器软件包,用于促进目标检测、鬼影抑制和减少误报目标,以及在特定区域自动初始化的目标跟踪。在杂波严重的情况下,处理器可以轻松管理和解决图融合、多路径反射、分裂和数据恢复。
摘要 - 与其相关的研究人员和设计师所付出了许多努力,将隐藏在元评估和虚拟现实技术中的潜力进行了努力,这使得元和虚拟现实的构建成为了一个趋势主题。在虚拟世界中,除虚拟体系结构外,虚拟景观还起着必不可少的作用。同时,尽管游戏中的景观构成了虚拟景观的重要组成部分,但电影和动画视觉效果中的景观在虚拟景观中也起着重要作用。与电影或动画中的景观相比,玩游戏可以被视为与游戏景观的主观互动,该游戏更接近与Metaverse或虚拟现实的互动(它们都显示出与虚拟景观的主观互动)。因此,本文将把游戏作为研究媒介。Tsushima游戏幽灵中美丽的景观获得了广泛的好评。因此,本文将基于Tsushima幽灵的游戏景观,以分析游戏景观的顺序和场景景观之间的相关性和主观评估。因此,这项研究的目的是找到定量度量指标之间的有意义的相关性(本文将是分形维度,这是游戏景观的复杂性水平)和主观语句,以提供设计建议,以构建游戏中虚拟景观。
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图1 AAV-2XTAU注射动物中AT8和Thios病理进展的定量3D分析。(a)本研究中执行的实验程序和纵向样本收集的摘要。(b)荧光显微照片说明了在3和6个月时实验动物的海马形成中Neun(蓝色),AT8(RED)和THIOS(绿色)的分布。tau病理的进展。(c)所检查的标记的代表性共焦图像,以量化疾病进展,以及在分析区域中通常观察到的四个典型的神经元特征:健康,prestangle,成熟的缠结和鬼缠结。(d)进行高分辨率共聚焦图像的三维重建,以识别和量化TAU病理的进展。每个神经元谱的表达:对每个分析的区域占用的3D体积(MM3)进行计算并校正:CA3/HILUS,CA1,Subiculum(sub),左ERC,左ERC和对侧ERC(E)。图形摘要显示了左右半球的AT8和Thios的分布模式以及所研究的两个时间点之间的分布模式。比例尺:200μm(b),10μm(c)。* P <0.05 ** P <0.01 *** P <0.001,双向ANOVA,Sidak的事后测试。
在网上看到招聘信息时,人们通常都会有这样的感觉:职位很完美,工资也合适,公司看起来是个不错的工作地点。但你也会怀疑这份工作是否真实。许多求职者都有关于网上招聘信息的故事,这些招聘信息似乎从未有人填补。这些所谓的幽灵工作——公司发布广告但无意填补的职位——可能占到网上招聘信息的五分之一。这是根据招聘平台 Greenhouse 对内部数据的分析得出的,该平台研究了其客户过去一年的招聘信息和招聘行动。Greenhouse 和 LinkedIn 最近已开始将招聘信息标记为已验证,以便在大量幽灵信息涌现的情况下为员工提供更好的信息。这些招聘信息让员工感到沮丧,导致许多人不信任潜在雇主,并让一个艰难的过程感觉对他们不利。Greenhouse 利用从技术、金融和医疗保健等行业招聘的客户那里收集的数据,发现 2024 年发布的招聘广告中有 18% 到 22% 是招聘新员工的广告,但实际上从未有人填补。“这有点像一场恐怖秀,”该公司总裁兼联合创始人乔恩·斯特罗斯 (Jon Stross) 表示。“就业市场变得比以往任何时候都更加令人沮丧。”公司有许多邪恶和正常的原因 - 请转到页面 A2