XiaoMi-AI文件搜索系统
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哥白尼哨兵-3 SLSTR 陆地用户手册
8.2.1 在哪里可以找到有关最新版本处理的资料？ ...................................................................... 48 8.2.2 如何找到用于处理单个产品的版本？ ...................................................................... 48 8.2.3 如何获取有关过去异常或事件的信息？ ...................................................................... 48 8.2.4 为什么热通道图像中有时会出现空白区域？ ...................................................................... 49 8.2.5 如何从连接点插值到图像网格？ ...................................................................................... 49 8.2.6 如何计算 L1/L2 图像中任意像素的采集时间？ ...................................................................... 50 8.2.7 如何计算卫星与太阳之间的相对角度？ ............................................................................. 50 8.2.8 如何在 1 级产品中将亮温转换为辐射度？ ................................................................ 50 8.2.9 如何在 1 级产品中将辐射度转换为反射率？ ................................................ 51 8.2.10 如何找到 SLSTR 光谱响应函数？ ...................................................................................... 51 8.2.11 如何找到影像中条带的中心？ ...................................................................................... 51 8.2.12 什么是填充？ ............................................................................................................. 51 8.2.13 什么是孤立像素，它们有用吗？ ...................................................................................... 52 8.2.14 为什么影像两侧有一排未填充的像素？ ............................................................................. 52 8.2.15 1 级产品中不同云罩之间有什么区别？ ............................................................. 53 8.2.16 如果指向标志升起，这意味着什么？ ............................................................................. 53 8.2.17 如何在产品清单中查找质量信息？ ............................................................................. 54 8.2.18 如何计算 1 级的每像素不确定度？ ........................................................... 55 8.3 如果您有疑问 ................................................................................................................ 55
使用残差 CNN-LSTM 神经网络进行基于 EEG 皮质源特征的手部运动解码
摘要 — 使用脑信号进行运动运动解码 (MKD) 对于开发用于康复或假肢设备的脑机接口 (BCI) 系统至关重要。表面脑电图 (EEG) 信号已广泛应用于 MKD。然而，来自皮质源的运动解码很少被探索。在这项工作中，已经探索了使用 EEG 皮质源信号进行手部运动解码以执行抓取和举起任务的可行性。特别是，利用了运动前 EEG 片段。提出了一种基于残差卷积神经网络 (CNN) - 长短期记忆 (LSTM) 的运动解码模型，该模型利用运动前大脑活动中存在的运动神经信息。在运动开始前 50 毫秒的各种 EEG 窗口用于手部运动解码。实际和预测手部运动之间的相关值 (CV) 被用作源域和传感器域的性能指标。在传感器和源域比较了所提出的深度学习模型的性能。结果证明了使用运动前 EEG 皮质源数据进行手部运动学解码的可行性。
磨石电站公共紧急情况...
rte 12北至RTE 2A向西到I-395 n到13A出口（81E），将RTE 2E到北169（Harland Rd。）就在Ox Hill Rd。的，在Mahan Drive进入Norwich技术高中之前就右转。或RTE 349 North（CB Sharp Hwy）至I-95 N至RTE 117向北到RTE 2 WEST至RTE向西到RTE 169 North（Harland Rd。）在Ox Hill Rd上。在Mahan Drive进入Norwich技术高中或RTE 184 E到RTE 201北到RTE 2 W到RTE 169 N（Harland Rd。）就在Ox Hill Rd。的，在Mahan Drive进入Norwich技术高中之前就右转。
微生物 - LSTM在线存档
摘要：微生物组组成与疟疾载体中的杀虫剂抗性有关。然而，主要共生体对日益报告的抗药性升级的贡献尚不清楚。这项研究探讨了特定的内共生体Asaia spp。的可能关联，其拟甲虫素耐药性升高，由细胞色素P450S酶和Anopheleles funestus和Anopheles gambiae的电压门控钠通道突变驱动。分子测定法用于检测共生体和电阻标记（CYP6P9A/B，6.5 Kb，L1014F和N1575Y）。总体而言，关键突变的基因分型揭示了与抗性表型的关联。Asaia spp的患病率。在Fumoz_X_FANG菌株中，在5次剂量的Deltamethrin（OR = 25.7; P = 0.002）时与电阻表型相关。蚊子的感染程度更高。此外，丰度与1倍浓度的三分之一的抗性表型相关（p = 0.02，Mann-Whitney测试）。然而，对于Mangoum_x_kisumu菌株，发现的发现却揭示了Asaia载荷与易感表型之间的关联（P = 0.04，Mann-Whitney测试），表明了共生体和苄氯菊酯耐药性之间的负相关。应进一步研究这些细菌，以建立其与其他耐药机制的相互作用，并与其他杀虫剂类别进行交叉抗性。
使用动态偏置 LSTM 对 ECG 异常进行分类...
摘要 — 本文提出了一种基于动态偏置长短期记忆 (DB-LSTM) 网络的心电图 (ECG) 信号分类模型。与传统 LSTM 网络相比，DB-LSTM 引入了一组参数 C，用于保存单元格的先前时间步长单元门状态。因此，可以保留更多特征信息，并且分类任务所需的网络规模更小。使用 MIT-BIH ECG 数据集进行的全面模拟表明，该模型可以在更短的时间窗口、更快的训练收敛下执行 ECG 特征分类，同时以更低的权重分辨率实现相当的训练和分类精度。与其他最先进的 ECG 分析算法相比，该模型仅需要 4 层，当权重从 FP32 截断为 INT4 时，准确率达到 96.74%，准确率仅下降 2.4%。在 Xilinx Artix-7 FPGA 上实现，所提出的设计估计仅消耗 40μW 动态功率，这对于资源受限的边缘设备来说是一个有希望的候选方案。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
简介：MANET是一项新兴技术，由于其能力在短时间内分析大量数据，因此在各种应用程序中获得了吸引力。因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。因此，必须设计一个有效，积极和准确的入侵检测系统（IDS）来减轻网络中存在的这些攻击。大多数以前的ID都面临着诸如低检测精度，降低新型攻击形式的效率以及高误报率。目标：为了减轻这些关注点，提出的模型使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计了有效的入侵检测和预防模型，以提高网络安全性。方法：拟议的入侵检测和预防方法由四个阶段组成，例如对攻击节点的正常节点进行分类，预测不同类型的攻击，发现攻击的频率以及预防预防机制。初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。拟议方法的有效性通过一些指标验证，该指标的精度达到96％，执行时间为98％和35秒。结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
俄勒冈州立图书馆图书馆服务和技术法案 (LSTA) 五年计划，2023-2027 年
州立图书馆与图书馆咨询公司 Constructive Disruption 签订了合同，以评估 2018-2022 年 LSTA 五年计划，并评估州立图书馆如何最有效地使用 LSTA 资金来造福俄勒冈州图书馆社区。数据收集过程是多方面的，包括调查、市民大会、焦点小组以及对关键团体和个人的采访。为了确保公平的代表性，评估人员特别注重听取社区中那些在历史上可能没有得到充分代表的人们的意见。通过积极寻求更广泛的代表性，这一评估过程为新优先事项和新观点的出现创造了空间。
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。
Calstart连接和自动运输用户...
•自动化（SAE 4级）*•零排放（例如，电动或燃料电池）•符合联邦机动车安全标准（FMVSS）•符合美国的要求•符合美国的要求•符合美国残疾人Act（ADA）要求（ADA）要求•旨在在所有气候条件下运作10到14个客人，可容纳10至14个驾驶员•在20-30个驾驶过程中•30-30在20-33大约二十至三十五个第一代，专用的，即交通就绪的AV的潜在采购。使用3年的RFI/RFP流程使用了3年的跨越RFP，该RFP于2021年3月发布，并且资金可用，第一辆车将在2022年3月最早进行运营。*在董事会安全运营商上也以礼宾服务为服务